Gemini 3.6 Flash vs Kimi K3
Lequel, quand — verdict de synthèse, pas un tableau de benchmarks
Les deux partagent une fenêtre de 1,048,576 tokens : la différence est le prix, la longueur de sortie et les entrées. gemini-3.6-flash est à $1.5 par million en entrée et $7.5 en sortie, exactement la moitié des $3 et $15 de kimi-k3, et c'est le seul à accepter l'audio (facturé $5 par million de tokens audio en entrée, $0.5 en cache). Prenez gemini-3.6-flash pour du texte, de l'image, de la vidéo ou de l'audio à gros volume et moindre coût, avec des lectures de cache à $0.15 contre $0.3. Prenez kimi-k3 quand il vous faut une réponse unique bien plus longue que 65,536 tokens, puisque sa sortie maximale monte à 1,048,576, et quand son indicateur de raisonnement compte.
Tarification
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K3 | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrée / 1M tokens | $1.5 | $3 | 0.5× |
| Sortie / 1M tokens | $7.5 | $15 | 0.5× |
| Lecture en cache / 1M tokens | $0.15 | $0.3 | 0.5× |
Tarifs issus du catalogue en direct au moment de la compilation ; chaque page de modèle présente la fiche actuelle.
Où ils se situent — prix en entrée pour 1M de tokens sur l'ensemble des 63 modèles chat pour cette unité de facturation (échelle logarithmique)
Capacités
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Utilisation d'outils | oui | oui |
| Contrôle de la réflexion | toujours activé | toujours activé |
| Sortie structurée | oui | oui |
| Mise en cache du prompt | implicite + explicite | implicite (automatique) |
| Durée de vie du cache | non publié | non publié |
| Préfixe minimum mis en cache | 4096 jetons | non publié |
Spécifications
| Gemini 3.6 Flash | Kimi K3 | |
|---|---|---|
| Modalités d'entrée | texte image audio vidéo | texte image vidéo |
| Modalités de sortie | texte | texte |
| Limite de connaissances | 2026-03 | — |
| Fenêtre de contexte | 1M | 1M |
| Sortie maximale | 66K | 1M |
| Paramètre de réflexion | thinkingLevel | reasoning_effort (top-level; the thinking object is not accepted) |
| Valeurs acceptées |
| reasoning_effort
|
| Par défaut | medium | max |
Les spécifications sont transcrites à partir de la documentation de chaque fournisseur ; une ligne qu'un fournisseur ne publie pas est omise plutôt que déduite. Sources complètes : Gemini 3.6 Flash · Kimi K3
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
Kimi K3 réussi · 3 sentences
Reasoning models don't just answer questions—they "think" first, generating long internal chains of step-by-step logic before producing a response. Those hidden thinking steps are billed as output tokens (the most expensive kind, typically 3–5x the price of input tokens), and a single query can generate thousands of them even when the visible answer is only a paragraph long. So you're paying for dramatically more compute per request: the bill doubled because the model does far more work behind the scenes, not because usage increased.
sortie 755 tok (+637 réflexion) latence 20.8 s
Suivi de l'instruction (exactement trois phrases — comptables), adaptation à l'audience (registre CFO), et l'écart de facturation lié à la réflexion cachée que les compteurs de tokens ci-dessous révèlent.
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
Kimi K3 réussi · 8/8 cases
```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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` The bug is a fencepost error: `cur` counts *matching adjacent pairs* rather than *items in the run*, because it starts at 0 and only increments when `xs[i] == xs[i - 1]`. A run of length L contains L−1 equal pairs, so every run was undercounted by exactly one. For a single-element list (a run of length 1) the loop never runs and the function returns 0 instead of 1; likewise any run ending at the last index — e.g. the two `2`s in `[1, 2, 2]` — reported 1 instead of 2, making it look like no run existed at all. […]
sortie 1837 tok (+1547 réflexion) latence 47.2 s
Si le correctif est réellement juste (exécutable), la densité de l'explication, et l'efficacité en tokens sur une tâche bornée.
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
Kimi K3 réussi · 5/5 fields, guidance null
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }
sortie 924 tok (+863 réflexion) latence 25.9 s
Respect du schéma (aucun champ inventé), pression d'hallucination (guidance est explicitement retenue), et différences de chemin pour la 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
Kimi K3 réussi · 120 words, 0 banned, 1 question
Meet Prompt Cache, a new API gateway capability that stores prompt responses and serves them across OpenAI, Anthropic, Google, and Azure endpoints. It matches requests by model, prompt hash, tools, temperature, and tenant policy, so repeated work returns fast while sensitive contexts stay isolated. Teams set TTLs, stale rules, encryption scopes, and bypass flags per route. Analytics show hit rate, latency saved, token spend avoided, and drift risk by provider. What changes for developers? Keep one integration, add cache headers, and watch fallback logic respect consent, residency, and audit needs. During rollout, canary keys compare fresh answers with cached copies before promotion. Prompt Cache cuts vendor calls, steadies p95 latency, and gives platform owners controls for cost, quality, and compliance.
sortie 1527 tok (+1354 réflexion) latence 37.9 s
Respect des contraintes (budget de mots, liste de mots interdits, l'unique question), empreinte stylistique, et contrôle de la longueur.
Basculez de l'un à l'autre avec une seule ligne
Les deux ids sont dans chaque onglet ci-dessous — la paire de lignes en surbrillance est la seule modification. Même endpoint, même clé, même structure 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="kimi-k3", # 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: "kimi-k3", // 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": "kimi-k3", # 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: "kimi-k3", // 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("kimi-k3") // 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 Kimi K3 ?
Gemini 3.6 Flash est moins cher sur entrée / 1m tokens ($1.5 contre $3, avec un écart de 2.0×). D'autres lignes peuvent indiquer l'inverse — le tableau ci-dessus contient la fiche complète, et le coût réel dépend de votre combinaison.
Puis-je faire un test A/B de Gemini 3.6 Flash par rapport à Kimi K3 sans deux intégrations ?
Oui. Les deux sont servis via le même endpoint compatible OpenAI avec une seule clé API — le basculement est un changement de chaîne de modèle en une ligne, vous pouvez donc diriger une fraction du trafic vers chacun et comparer les factures directement.
Est-ce que Gemini 3.6 Flash et Kimi K3 prennent en charge le prompt caching ?
Oui — les deux facturent les lectures en cache en dessous de leur tarif d'entrée, donc les charges de travail à préfixe chaud coûtent moins cher que ce que les tarifs de base suggèrent. Les lignes exactes des lectures en cache se trouvent dans le tableau de tarification ci-dessus.