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Gemini 3.6 Flash vs Qwen3.7 Plus

vs

Lequel choisir, et quand

Prenez gemini-3.6-flash quand l'audio fait partie de l'entrée : il accepte texte, image, vidéo et audio (entrée audio à $5 par million de tokens, lectures de cache audio à $0.5), avec une fenêtre de 1048576 tokens. Choisissez qwen3.7-plus pour du texte, de l'image et de la vidéo à moindre coût - $0.4 en entrée et $1.6 en sortie contre $1.5 et $7.5, environ 3.75x et 4.7x moins cher - sur un contexte de 1000000 tokens avec la même sortie maximale de 65536. Qwen3.7 Plus laisse aussi couper la réflexion et affiche raisonnement et long contexte, tandis que Gemini 3.6 Flash réfléchit toujours.

Benchmarks

Au-dessus de la moyenneNon dépasséGemini 3.6 Flash6 / 191 / 19Qwen3.7 Plus11 / 244 / 24
Gemini 3.6 Flash Qwen3.7 Plus autres modèles mesurés moyenne des modèles comparés ★ aucun autre modèle n'a fait mieux
DeepSWE 1.1
48.6%
16.5%
BioMysteryBench hard
41.2%
N/A
OSWorld 2.0
33.8%
N/A
JobBench
N/A
27.6%
Harvey Lab-AA
85.1%
N/A
GPQA Diamond
N/A
90.3%
ERQA
N/A
69.8%
Agents' Last Exam Pass
24.2%
13.2%
LVBench
84.2%
76.2%

Chiffres publiés par les fournisseurs : Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Tarifs

Gemini 3.6 Flash Qwen3.7 Plus Δ
Entrée / 1M de tokens $1.5 $0.4 3.8×
Sortie / 1M de tokens $7.5 $1.6 4.7×
Lecture de cache / 1M de tokens $0.15 $0.08 1.9×
Écriture de cache - 1.25x -

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 76 modèles de chat facturés dans cette unité (échelle logarithmique)

Gemini 3.6 Flash · $1.5 Qwen3.7 Plus · $0.4
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

Capacités

Gemini 3.6 Flash Qwen3.7 Plus
Appel d'outils oui oui
Contrôle de la réflexion toujours activé configurable
Sortie structurée oui oui
Mise en cache des prompts implicite + explicite implicite + explicite
Durée de vie du cache non publié explicit: 5m, reset on hit
Préfixe minimal mis en cache 4096 tokens 1024 tokens

Spécifications

Gemini 3.6 Flash Qwen3.7 Plus
Modalités d'entrée texte image audio vidéo texte image vidéo
Modalités de sortie texte texte
Date de sortie 2026-07-21 2026-06-01
Coupure des connaissances 2026-03 -
Fenêtre de contexte 1M 1M
Sortie maximale 66K 66K
Paramètre de réflexion thinkingLevel
  • enable_thinking
  • thinking_budget
  • preserve_thinking
Valeurs acceptées
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
enable_thinking
  • true
  • false
thinking_budget
  • in tokens
preserve_thinking
  • true
  • false
Valeur par défaut medium

on

the Qwen3.7 Plus series is hybrid thinking with thinking enabled by default, and preserve_thinking is off

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 · Qwen3.7 Plus

Un prompt, deux modèles, mesurés via la passerelle

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. CRITÈRE exactement 3 phrases

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

Qwen3.7 Plus réussi · 3 sentences

Enabling reasoning requires the model to generate extensive internal "thinking" tokens to process complex logic before delivering a final answer. Because our vendor charges us per token consumed, this hidden computational overhead effectively doubles our output volume for the exact same number of user requests. Consequently, our costs have doubled because we are now paying for the model's increased processing time to achieve higher-quality, more accurate results.

sortie 1428 tok (+1345 réflexion) latence 25.2 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.

PROMPT This function is supposed to return the longest run of consecutive equal items, but callers report it is off by one on single-element inputs and misses runs that end at the last index. Fix it and explain the bug in one paragraph. CRITÈRE le correctif passe les tests

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

Qwen3.7 Plus réussi · 8/8 cases

## Fixed Code ```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 ``` ## Bug Explanation The function has two related bugs rooted in how it counts run lengths. First, `cur` is initialized to `0` and only incremented on matches, so it counts the number of *transitions* between equal elements rather than the total elements in the run—a run of N identical items only reaches `cur = N − 1`, undercounting by one. This also causes the single-element case to return `0`, since the loop never executes and `cur` never increments. […]

sortie 2317 tok (+2005 réflexion) latence 40.5 s

La justesse réelle du correctif (il s'exécute), la densité de l'explication et l'économie de tokens sur une tâche bien délimitée.

PROMPT Extract a JSON object with fields {company, quarter, revenue_usd_m, growth_pct, guidance} from this text. Use null for anything not stated; add no other fields. CRITÈRE JSON valide, schéma exact

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

Qwen3.7 Plus réussi · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

sortie 1807 tok (+1750 réflexion) latence 31.6 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.

PROMPT Write a 120-word product announcement for an API gateway feature that caches prompts across providers. Forbidden words: "seamless", "unlock", "game-changer", "revolutionize", "empower". Exactly one sentence must be a question. CRITÈRE 120 mots, 0 mot interdit

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

Qwen3.7 Plus réussi · 120 words, 0 banned, 1 question

Introducing PromptCache, our new API gateway feature designed to store and reuse prompts across multiple artificial intelligence providers. Have you ever noticed how repeatedly sending identical queries drains your budget and increases latency? PromptCache solves this by intelligently storing responses at the gateway level. When your application requests the same prompt from a different provider, the system instantly returns the cached result. This drastically reduces API costs and accelerates response times for your users. You can configure custom expiration times and set specific fallback rules for each vendor. You must stop paying twice for the exact same computation. Please upgrade your entire infrastructure today and experience much faster and cheaper integrations without changing a single line of your application code.

sortie 4453 tok (+4312 réflexion) latence 76.8 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="qwen3.7-plus",  # décommentez cette ligne, commentez celle du dessus
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenez votre clé API →

FAQ

Lequel est le moins cher, Gemini 3.6 Flash ou Qwen3.7 Plus ?

Qwen3.7 Plus est moins cher sur la ligne « Entrée / 1M de tokens » ($0.4 contre $1.5, soit un écart de 3.8×). 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 Qwen3.7 Plus 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 Qwen3.7 Plus 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.

Comparatifs associés

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