Gemini 3.7 Flash vs GPT-6 Luna
Quale scegliere e quando
Scegli gemini-3.7-flash quando i tuoi input includono audio o video, poiché li accetta entrambi insieme a testo e immagini e prezza l'input audio a $0.75 per milione di token; gpt-6-luna è solo testo e immagini. Altrimenti gpt-6-luna è l'opzione predefinita più economica a $0.1 in input e $0.5 in output per milione contro $0.75 e $3.75, circa 7.5x in meno su entrambi, con 128000 token massimi in output contro 65536 e l'opzione per disattivare il thinking. Le finestre di contesto si equivalgono essenzialmente a 1048576 contro 1050000 token, ed entrambi coprono chat, vision, code, tools e reasoning.
Benchmark
Dati pubblicati dai provider: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Prezzi
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6 Luna | Δ | |
|---|---|---|---|
| Input / 1M token | $0.75 | $0.1 | 7.5× |
| Output / 1M token | $3.75 | $0.5 | 7.5× |
| Lettura cache / 1M token | $0.075 | $0.01 | 7.5× |
| Scrittura in cache | - | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - |
Tariffe lette dal catalogo live al momento della build; il listino aggiornato è sulla pagina di ciascun modello.
Dove si collocano: prezzo di input per 1M di token tra tutti i modelli di chat con questa unità di fatturazione (83, scala logaritmica)
Funzionalità
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Tool use | sì | sì |
| Controllo del ragionamento | sì, ma il provider non documenta il parametro | configurabile |
| Output strutturato | sì | sì |
| Prompt caching | implicito + esplicito | implicito + esplicito |
| Durata della cache | non pubblicato | at least 30m by default, 12h option on the Responses API |
| Prefisso minimo in cache | 4,096 token | 1,024 token |
Specifiche
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Modalità di input | testo immagine audio video | testo immagine |
| Modalità di output | testo | testo |
| Rilascio | 2026-08-13 | 2026-09-22 |
| Knowledge cutoff | 2026-03 | 2026-05 |
| Finestra di contesto | 1M | 1.1M |
| Output massimo | 66K | 128K |
| Parametro di ragionamento | - | reasoning.effort |
| Valori accettati | - | reasoning.effort
|
| Valore di default | - | medium |
Le specifiche sono riprese dalla documentazione di ciascun provider; se un provider non pubblica un dato, la riga viene omessa e non dedotta. Fonti complete: Gemini 3.7 Flash · GPT-6 Luna
Un solo prompt, entrambi i modelli, misurati attraverso il gateway
Gemini 3.7 Flash superato · 3 sentences
Enabling reasoning causes the model to generate a high volume of invisible "thinking tokens" behind the scenes to deliberate and solve complex logic before delivering a final response. Because our vendor bills strictly on token volume, this additional internal computation effectively doubled our billable output per query. In short, our costs increased because we are now paying for the extra compute capacity required to produce significantly higher-accuracy answers.
out 878 tok (+799 ragionamento) latenza 6.9 s
GPT-6 Luna superato · 3 sentences
Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.
out 117 tok (+48 ragionamento) latenza 3.4 s
Rispetto delle istruzioni (esattamente tre frasi: si contano), adattamento al destinatario (registro da CFO) e lo scarto di fatturazione dovuto al ragionamento nascosto, che i contatori di token qui sotto mettono in luce.
Gemini 3.7 Flash superato · 8/8 cases
Here is the corrected function: ```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 of the Bug The original function tracked equal adjacent transitions instead of the actual number of elements in a run, causing all non-empty run lengths to be undercounted by one (e.g., returning `0` instead of `1` for single-element lists because the loop never executes, and `1` instead of `2` for pairs). Initializing both `best` and `cur` to `1` (after handling empty inputs) and resetting `cur` to `1` on a mismatch ensures every individual element is counted as a valid run of at least length one.
out 1050 tok (+827 ragionamento) latenza 6.4 s
GPT-6 Luna superato · 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 counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.
out 514 tok (+356 ragionamento) latenza 6.9 s
Se la correzione è davvero giusta (si può eseguire), quanto è densa la spiegazione e quanti token servono per un compito circoscritto.
Gemini 3.7 Flash superato · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
out 918 tok (+858 ragionamento) latenza 6.2 s
GPT-6 Luna superato · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
out 161 tok (+119 ragionamento) latenza 21.7 s
Aderenza allo schema (nessun campo inventato), tentazione di allucinare (il testo dice espressamente che la guidance non viene comunicata) e differenze tra i percorsi di output strutturato.
Gemini 3.7 Flash superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Why pay twice for identical AI queries simply because you routed them to different model vendors? Today, we introduce Universal Prompt Caching directly within our unified API gateway architecture. This capability stores repeated prompt contexts across OpenAI, Anthropic, and local models, instantly returning stored results to eliminate redundant computation fees. When your application sends an LLM request, the gateway inspects the payload, identifies semantic matches, and returns accurate cached responses in under ten milliseconds. Engineering teams can now slash inference latency by eighty percent while dramatically reducing monthly token expenditures across diverse production deployments. You retain complete privacy control, flexible cache eviction policies, and granular metrics through a single dashboard. Update your routing settings today to accelerate overall system performance.
out 2858 tok (+2718 ragionamento) latenza 14.1 s
GPT-6 Luna superato · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.
out 959 tok (+813 ragionamento) latenza 14.6 s
Rispetto dei vincoli (budget di parole, elenco di parole vietate, l'unica domanda), impronta stilistica e controllo della lunghezza.
Passa dall'uno all'altro cambiando una sola riga
In ogni scheda qui sotto ci sono entrambi gli id: le due righe evidenziate sono l'unica modifica. Stesso endpoint, stessa chiave, stessa struttura della richiesta.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="gemini-3.7-flash",
# model="gpt-6-luna", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
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-3.7-flash",
// model: "gpt-6-luna", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
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-3.7-flash",
# "model": "gpt-6-luna", # decommenta questa riga, commenta quella sopra
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'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-3.7-flash",
// Model: "gpt-6-luna", // decommenta questa riga, commenta quella sopra
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.7-flash")
// .model("gpt-6-luna") // decommenta questa riga, commenta quella sopra
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual è il più economico, Gemini 3.7 Flash o GPT-6 Luna?
GPT-6 Luna costa meno alla voce Input / 1M token ($0.1 contro $0.75, 7.5× di differenza). Altre voci potrebbero dire il contrario: la tabella qui sopra riporta il listino completo, e il costo reale dipende dal tuo mix di utilizzo.
Posso fare un A/B test di Gemini 3.7 Flash contro GPT-6 Luna senza due integrazioni?
Sì. Si chiamano entrambi dallo stesso endpoint compatibile con OpenAI, con una sola chiave API. Per passare dall'uno all'altro basta cambiare la stringa del modello in una riga, quindi puoi mandare una parte del traffico a ciascuno e confrontare direttamente i costi.
Gemini 3.7 Flash e GPT-6 Luna supportano il prompt caching?
Sì: entrambi fanno pagare le letture dalla cache meno della tariffa di input, quindi i carichi di lavoro con un prefisso già in cache costano meno di quanto facciano pensare le tariffe di listino. Le voci esatte per la lettura dalla cache sono nella tabella dei prezzi qui sopra.