Gemini 3.6 Flash vs GPT-6 Astra
Lequel choisir, et quand
gemini-3.6-flash est environ 13 fois moins cher que gpt-6-astra en entrée ($0.75 contre $10), en sortie ($3.75 contre $50) et en entrée en cache ($0.075 contre $1), et il accepte aussi la vidéo et l'audio en plus du texte et de l'image. Choisissez-le pour les entrées multimodales ou les coûts à grande échelle, en gardant à l'esprit que sa réflexion ne peut pas être désactivée et que sa sortie maximale est de 65536 tokens. Choisissez gpt-6-astra si vous avez besoin de jusqu'à 128000 tokens de sortie, d'un mode de réflexion désactivable ou de sa date limite de connaissances, 2026-04.
Benchmarks
Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Tarifs
| Gemini 3.6 Flash | GPT-6 Astra | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M de tokens | $0.75 | $10 | 0.075× |
| Sortie / 1M de tokens | $3.75 | $50 | 0.075× |
| Lecture de cache / 1M de tokens | $0.075 | $1 | 0.075× |
| Écriture de cache | - | pas de frais distincts | - |
Tarifs relevés dans le catalogue en direct à la génération du site ; la page de chaque modèle affiche la grille tarifaire à jour.
Leur position : prix en entrée pour 1M de tokens, parmi les 79 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)
Capacités
| Gemini 3.6 Flash | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| Appel d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | toujours activé | configurable |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache des prompts | implicite + explicite | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | non publié | 5-10m, up to 1h |
| Préfixe minimal mis en cache | 4096 tokens | 1024 tokens |
Spécifications
| Gemini 3.6 Flash | GPT-6 Astra | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image audio vidéo | texte image |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Date de sortie | 2026-07-21 | 2026-09-03 |
| Coupure des connaissances | 2026-03 | 2026-04 |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1.1M |
| Sortie maximale | 66K | 128K |
| Paramètre de réflexion | thinkingLevel | reasoning.effort |
| Valeurs acceptées |
| reasoning.effort
|
| Valeur par défaut | medium | medium |
Les spécifications sont reprises de la documentation de chaque fournisseur ; quand un fournisseur ne publie pas une valeur, la ligne est omise et non déduite. Sources complètes : Gemini 3.6 Flash · GPT-6 Astra
Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle
Gemini 3.6 Flash réussi · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate thousands of internal "thinking" tokens behind the scenes to process logic before delivering the final response. Because our vendor bills us for every token generated—including these intermediate processing steps—our billable output volume per query surged significantly. Since output tokens carry a much higher unit cost than input tokens, this jump in processing volume directly doubled our overall spend.
sortie 893 tok (+816 réflexion) latence 4.7 s
GPT-6 Astra réussi · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more work per request, often generating internal reasoning tokens that are billed even though they do not appear in the final answer. If traffic, model choice, and pricing stayed the same, those extra tokens likely explain why our bill doubled—not longer answers or more users. We should verify the usage breakdown, then reserve higher reasoning levels for tasks where improved results justify the added cost.
sortie 283 tok (+196 réflexion) latence 17.2 s
Le respect de la consigne (exactement trois phrases, ça se compte), l'adaptation au public visé (le registre d'un directeur financier) et l'écart de facturation dû à la réflexion masquée, que révèlent les compteurs de tokens ci-dessous.
Gemini 3.6 Flash réussi · 8/8 cases
Here is the fixed function along with an explanation of the bugs: ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` ### Explanation The original function initialized `cur` and `best` to `0` and incremented `cur` on matching adjacent items, which meant it was counting identical adjacent *pairs* rather than the total number of *elements* in a run. This caused single-element inputs to skip the loop and return `0` instead of `1`, and undercounted all run lengths by 1 (for example, a run of two items at the end of the list resulted in `cur = 1`). […]
sortie 2034 tok (+1768 réflexion) latence 10.0 s
GPT-6 Astra réussi · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original code counts equal adjacent pairs rather than items, so every nonempty run is undercounted by one: a single-element input returns `0`, and a run of three equal items returns `2`. Starting and resetting `cur` to `1` counts the first item of each run, while the empty-input check preserves a result of `0`. Updating `best` after each iteration includes runs ending at the last index without needing a final flush; the original also updated during trailing runs, but undercounted them.
sortie 321 tok (+131 réflexion) latence 13.5 s
La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.
Gemini 3.6 Flash réussi · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
sortie 2843 tok (+2783 réflexion) latence 13.1 s
GPT-6 Astra réussi · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close." }
sortie 329 tok (+267 réflexion) latence 16.9 s
Le respect du schéma (aucun champ inventé), la tentation d'halluciner (le texte indique que la guidance n'est pas communiquée) et les différences entre les mécanismes de sortie structurée.
Gemini 3.6 Flash manqué · 60 words, 0 banned, 0 questions
72: reducing 73: your 74: monthly 75: token 76: spend. S6 (21): 77: You 78: can 79: easily 80: set 81: custom 82: expiration 83: rules, 84: configure 85: TTL 86: settings, 87: and 88: manage 89: cache 90: invalidation 91: across 92: all 93: vendors 94: from 95: one 96: centralized 97: dashboard. S7 (23): 98: Start 99: optimizing […]
sortie 4092 tok (+3929 réflexion) latence 16.3 s
GPT-6 Astra réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that reuses eligible prompt content across supported AI providers. Why pay to process the same context every time? Configure caching once at the gateway, then route requests between models while keeping shared instructions, reference material, and conversation prefixes ready for reuse. Caching controls let teams set expiration windows, isolate tenants, and exclude sensitive content. Cache analytics show hit rates, estimated savings, and latency trends, helping developers tune performance with confidence. Existing routing policies continue to work, so adoption fits your current architecture. Start with a single application, measure the results, and expand as needed. Available today in the dashboard and API, with documentation and examples to guide your first deployment.
sortie 665 tok (+516 réflexion) latence 19.3 s
Le respect des contraintes (nombre de mots, liste de mots interdits, une seule question), l'empreinte stylistique et la maîtrise de la longueur.
Passez de l'un à l'autre en changeant une seule ligne
Les deux identifiants figurent dans chaque onglet ci-dessous : les deux lignes surlignées sont le seul changement. Même endpoint, même clé, même format de requête.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.6-flash",
# model="gpt-6-astra", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-3.6-flash",
// model: "gpt-6-astra", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-3.6-flash",
# "model": "gpt-6-astra", # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}]
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-3.6-flash",
// Model: "gpt-6-astra", // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.6-flash")
// .model("gpt-6-astra") // décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Lequel est le moins cher, Gemini 3.6 Flash ou GPT-6 Astra ?
Gemini 3.6 Flash est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.75 contre $10, soit un écart de 13×). D'autres lignes peuvent dire l'inverse : le tableau ci-dessus donne la grille tarifaire complète, et le coût réel dépend de la composition de votre trafic.
Puis-je faire un test A/B entre Gemini 3.6 Flash et GPT-6 Astra sans deux intégrations ?
Oui. Les deux passent par le même endpoint compatible OpenAI, avec une seule clé API. Pour passer de l'un à l'autre, il suffit de changer l'identifiant du modèle, soit une ligne : vous pouvez donc envoyer une part du trafic à chacun et comparer directement les factures.
Gemini 3.6 Flash et GPT-6 Astra prennent-ils en charge la mise en cache des prompts ?
Oui. Les deux facturent les lectures de cache moins cher que leur tarif d'entrée : une charge de travail dont le préfixe est déjà en cache coûte donc moins que ne le laissent penser les tarifs publics. Les lignes de lecture de cache figurent dans le tableau des tarifs ci-dessus.