Claude Haiku 5.5 vs Gemini 3.7 Flash
どんなときに、どちらを選ぶか
gemini-3.7-flashは入力$0.75、出力$3.75、キャッシュ読み取り$0.075です。claude-haiku-5-5は$0.1と$0.5、キャッシュ読み取り$0.01で、すべての料金が7.5x安くなります。コンテキストはどちらも約100万トークン(1048576と1000000)です。claude-haiku-5-5は出力が65536に対して128000トークンまで可能で、thinkingをオフにできますが、100000トークンを超えるプロンプトには5xの料金がかかります。それでも安価なのはclaude-haiku-5-5のほうです。gemini-3.7-flashは音声と動画の入力を受け付けます。入力が音声や動画の場合はgemini-3.7-flashを、それ以外はclaude-haiku-5-5を選んでください。
ベンチマーク
Claude Haiku 5.5:ベンダーがベンチマークスコアを公表していません。
ベンダー公表値: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
料金
| Claude Haiku 5.5 | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 100 万トークン | $0.1 | $0.75 | 0.13× |
| 出力 / 100 万トークン | $0.5 | $3.75 | 0.13× |
| キャッシュ読み取り / 100 万トークン | $0.01 | $0.075 | 0.13× |
| キャッシュ書き込み | 1.25x (5m) / 2x (1h) | - | - |
ビルド時点の現行カタログの料金です。最新の料金表は各モデルのページに掲載しています。
両モデルの位置:100 万トークンあたりの入力料金(この課金単位のチャットモデル全 78 件、対数スケール)
対応機能
| Claude Haiku 5.5 | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| ツール呼び出し | あり | あり |
| 思考の制御 | 設定可能 | あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない) |
| 構造化出力 | あり | あり |
| プロンプトキャッシュ | 明示(プレフィックスを自分で指定) | 自動 + 明示 |
| キャッシュ保持時間 | 5m default, 1h option | 公表なし |
| キャッシュ対象の最小プレフィックス | 1024 トークン | 4096 トークン |
仕様
| Claude Haiku 5.5 | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 | テキスト 画像 音声 動画 |
| 出力モダリティ | テキスト | テキスト |
| リリース | 2026-10-07 | 2026-08-13 |
| 知識カットオフ | 2026-06 | 2026-03 |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 128K | 66K |
| 思考パラメータ | output_config.effort | - |
| 指定可能な値 | output_config.effort
| - |
| デフォルト | medium | - |
仕様は各ベンダーのドキュメントから転記しています。ベンダーが公表していない項目は、推測で埋めずに省いています。 出典の一覧: Claude Haiku 5.5 · Gemini 3.7 Flash
1 つのプロンプトを両モデルで実行(ゲートウェイ経由で測定)
Claude Haiku 5.5 合格 · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model generate a long internal chain of thought before its answer, and those thinking tokens are billed as output tokens, which cost several times more than input tokens. The model often produces many times more output per request than it did without reasoning, so the per-call cost rises even when the visible answer looks about the same length. Because that extra spend scales with every request, the bill roughly doubled, and we can control it by setting reasoning budgets, using reasoning only for tasks that need it, or routing simpler requests to a non-reasoning model.
出力 332 tok (+159 思考) レイテンシ 2.9 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 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.
出力 878 tok (+799 思考) レイテンシ 6.9 s
指示への忠実さ(ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件)、読み手に合わせた書き分け(CFO 向けの語り口)、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
Claude Haiku 5.5 合格 · 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 bug is that `cur` counts adjacent equal *pairs*, not run *elements*. A run of k equal items produces k−1 matching pairs, so the function returns one less than the true length, and a single-element input produces no pairs at all, so it returns 0 instead of 1. Resetting `cur` to 0 on a mismatch compounds this by starting every run one step behind. The fix starts both `cur` and `best` at 1 (a non-empty list always has a run of at least one element), resets `cur` to 1 on a mismatch, and updates `best` after every element rather than only inside the equal-branch. The empty-list guard keeps the function from returning 1 for `[]`. […]
出力 1012 tok (+591 思考) レイテンシ 6.0 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 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.
出力 1050 tok (+827 思考) レイテンシ 6.4 s
修正が本当に正しいか(実行して確かめられる)、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Claude Haiku 5.5 合格 · 5/5 fields, guidance "Formal guidance withheld pending the Q4 "
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance withheld pending the Q4 close" } ``` Notes: The text gives revenue as 412 but doesn't state the currency, so I left `revenue_usd_m` as null. Growth is "eleven and change," so 11 is an approximation.
出力 725 tok (+572 思考) レイテンシ 4.6 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
出力 918 tok (+858 思考) レイテンシ 6.2 s
スキーマの遵守(存在しないフィールドを作らない)、ハルシネーションを誘う条件への耐性(guidance は明示的に伏せてある)、構造化出力の実現方法の違い。
Claude Haiku 5.5 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question
**Introducing Prompt Cache Sync, the newest feature in GatewayOne.** Teams routing requests across OpenAI, Anthropic, and Google have often paid to process the same long system prompts again and again. Now the gateway stores those prompts once and reuses them wherever they appear, regardless of provider. Repeated context is matched by content hash, so cached prefixes return faster and cost less, with no changes to your application code. How much could this save your team? Enable Prompt Cache Sync from the dashboard, and your next billing report will show the difference. Cache entries follow your existing retention settings and can be purged per project at any time. Availability begins this week for all Scale and Enterprise plans worldwide. Start today.
出力 2164 tok (+1929 思考) レイテンシ 9.9 s
Gemini 3.7 Flash 合格 · 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.
出力 2858 tok (+2718 思考) レイテンシ 14.1 s
制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ)、文体の癖、長さの制御。
1 行の変更で切り替え
以下のどのタブにも両方のモデル ID が入っています。書き換えるのはハイライトされた 2 行だけで、エンドポイント、キー、リクエスト形式はすべて同じです。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://synthorai.io/v1",
api_key="sk-syn-...",
)
resp = client.chat.completions.create(
model="claude-haiku-5-5",
# model="gemini-3.7-flash", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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: "claude-haiku-5-5",
// model: "gemini-3.7-flash", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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": "claude-haiku-5-5",
# "model": "gemini-3.7-flash", # この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
"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: "claude-haiku-5-5",
// Model: "gemini-3.7-flash", // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
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("claude-haiku-5-5")
// .model("gemini-3.7-flash") // この行のコメントを外し、上の行をコメントアウト
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));よくある質問
Claude Haiku 5.5 と Gemini 3.7 Flash ではどちらが安いですか?
入力 / 100 万トークンは Claude Haiku 5.5 のほうが安くなります($0.1 対 $0.75、7.5 倍の差)。ほかの行では逆になることもあります。料金の全体は上の表に掲載しており、実際のコストは利用の内訳によって変わります。
Claude Haiku 5.5 と Gemini 3.7 Flash の A/B テストは、実装を 2 つ用意せずにできますか?
はい。どちらも同じ OpenAI 互換エンドポイントから 1 つの API キーで利用できます。切り替えはモデル名の文字列を 1 行変えるだけなので、トラフィックの一部をそれぞれに振り分けて、請求額を直接比較できます。
Claude Haiku 5.5 と Gemini 3.7 Flash はプロンプトキャッシュに対応していますか?
はい。どちらのモデルも、キャッシュ読み取りは通常の入力単価より安く課金されます。そのため、同じプレフィックスを繰り返し使うワークロードでは、定価から見込まれるよりコストが下がります。キャッシュ読み取りの正確な単価は、上の料金表に掲載しています。