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Claude Opus 5.5 vs Gemini 3.8 Flash

vs

いつ、どちらを使うか

gemini-3.8-flashの65536に対して最大128000の出力トークンを生成するため、常時オンの推論モード(無効化不可)と単発での長い生成を求める場合はclaude-opus-5-5を選択すべきですが、入力と出力の両方でトークンあたりのコストは約5.3x高くなります(100万あたり$4および$20対$0.75および$3.75)。わずかに大きい1048576トークンのウィンドウで大量のテキスト、画像、音声、動画を入力し、100万あたり$0.2対$0.075という安価なキャッシュ読み取りを利用する場合は、gemini-3.8-flashを選択してください。両者ともツール、コード、推論を備えた2026年後半のリリースであるため、実際の選択の分かれ目はモダリティおよび価格対出力長となります。

ベンチマーク

平均超え他モデル以上Claude Opus 5.59 / 97 / 9Gemini 3.8 Flash12 / 175 / 17
Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 Flash 測定された他モデル 測定対象の平均 他モデルに上回られていない
Terminal-bench 4.0
他モデルに上回られていない 66.4%
19.1%
BioMysteryBench hard
N/A
他モデルに上回られていない 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
HealthBench Professional
N/A
52.1%
Finance Agent v2
N/A
他モデルに上回られていない 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
N/A
95.3%
AutomationBench
40%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
N/A
他モデルに上回られていない 86.2%

ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

料金

Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 Flash Δ
入力 / 1Mトークン $4 $0.75 5.3×
出力 / 1Mトークン $20 $3.75 5.3×
キャッシュ読み取り / 1Mトークン $0.2 $0.075 2.7×
キャッシュ書き込み 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

ビルド時のライブカタログの料金です。各モデルのページには現在の料金カードが記載されています。

位置付け — この課金単位におけるすべての74個のチャットモデル全体の1Mトークンあたりの入力料金 (対数スケール)

機能

Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 Flash
ツール使用 あり あり
思考コントロール 常時オン あり — ベンダーの調整パラメータは非公開
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシング 明示的 (プレフィックスを自分で指定) 暗黙的 + 明示的
キャッシュ有効期間 5m default, 1h option 非公開
最小キャッシュプレフィックス 1024 トークン 4096 トークン

仕様

Claude Opus 5.5 Gemini 3.8 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 2026-09-22 2026-09-02
知識のカットオフ 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
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
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されています。ベンダーが公開していない行は推測せず、省略しています。 すべての出典: Claude Opus 5.5 · Gemini 3.8 Flash

1つのプロンプト、両方のモデル — ゲートウェイ経由で測定

プロンプト Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. チェック ちょうど 3 文

Claude Opus 5.5 パス · 3 sentences

When we turned on reasoning, the model began "thinking out loud" before each answer, generating thousands of internal working tokens that users never see but that we are billed for just like the final response. Those hidden tokens are charged at the output rate, typically the most expensive rate, so the same question with the same visible answer now costs roughly twice as much or more. We can bring the bill back down without losing the quality gains by capping the reasoning budget and reserving reasoning mode for the complex tasks that actually benefit from it.

出力 263 tok (+102 思考) レイテンシ 5.7 s

Gemini 3.8 Flash パス · 3 sentences

When we enabled reasoning, the model began generating hidden "thinking tokens" to work through logic step-by-step before producing a final answer. Because AI vendors bill for every single token processed—visible or not—this internal deliberation dramatically inflated our billable volume per query. In short, while our total number of user requests remained flat, the cost per transaction doubled to buy higher accuracy on complex tasks.

出力 705 tok (+624 思考) レイテンシ 6.4 s

指示追従(ちょうど三文 — 数えられる)、読み手に合わせた調整(CFO 向けの語り口)、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。

プロンプト 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. チェック 修正がテストを通る

Claude Opus 5.5 パス · 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 ``` **Explanation:** The original code counted *matching adjacent pairs* rather than *items in a run*. Both `cur` and `best` started at 0, and `cur` reset to 0 on a mismatch, so a run of length *n* was reported as *n − 1*. For a single-element list the loop never executes, so it returned 0 instead of 1. For `[5, 5]` it returned 1 instead of 2. The fix treats every element as the start of a run of length 1: `best` and `cur` start at 1, and `cur` resets to 1 (not 0) when the value changes. An explicit check returns 0 for an empty list. The "misses runs at the last index" reports are the same off-by-one bug rather than a separate one. […]

出力 723 tok (+303 思考) レイテンシ 10.4 s

Gemini 3.8 Flash パス · 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 best = max(best, cur) else: cur = 1 return best ``` ### Explanation of the Bug The original function counted equal-neighbor transitions rather than the actual items making up each run. Because `cur` started at `0` (and was reset to `0` on mismatches), every run was undercounted by one: single-element lists returned `0` because the loop never executed, and any subsequent run—including those ending at the last index—recorded a count of $N - 1$ instead of $N$. The fix handles empty input upfront, initializes both `cur` and `best` to `1` (since any single element forms a run of length 1), and resets `cur` to `1` whenever a new run begins.

出力 1393 tok (+1149 思考) レイテンシ 10.1 s

修正が実際に正しいか(実行可能か)、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。

プロンプト 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. チェック 妥当な JSON、スキーマ厳密

Claude Opus 5.5 パス · 5/5 fields, guidance "Withheld pending Q4 close"

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` **Judgment calls to check:** - **quarter**: Kept as "September quarter" rather than "Q3", since the fiscal calendar isn't stated. The text mentions an upcoming "Q4 close," so it may be fiscal Q3, but that's not certain. - **revenue_usd_m**: The text says only "412 for the topline." It doesn't state currency or units, and the figure is on a constant-currency basis, not reported USD. USD millions is an assumption. Use `null` if you need strictly stated values. - **growth_pct**: The source says "eleven and change," so the true figure is slightly above 11. 11 is an approximation. - **guidance**: Guidance was explicitly withheld. I recorded that rather than `null`, since the text addresses it directly.

出力 829 tok (+488 思考) レイテンシ 10.9 s

Gemini 3.8 Flash パス · 5/5 fields, guidance null

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

出力 3989 tok (+3932 思考) レイテンシ 30.4 s

スキーマ遵守(フィールドをでっち上げない)、ハルシネーション圧(guidance は明示的に保留されている)、そして構造化出力の経路の違い。

プロンプト 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. チェック 120 語、禁止語 0

Claude Opus 5.5 パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Today we're launching Cross-Provider Prompt Caching for our API gateway. Why pay twice for the same context? Our gateway now stores repeated prompt prefixes, system instructions, and document chunks, then reuses them whether your request goes to OpenAI, Anthropic, Google, or an open-source model. Teams running retrieval pipelines or long agent loops can cut token costs by up to 60 percent and trim latency on every cached call. Setup takes one configuration flag; no code changes are required. Cache rules respect tenant boundaries, expire on your schedule, and log every hit for audit review. Dashboards show savings by provider, route, and application in real time. Cross-Provider Prompt Caching is available on all Pro and Enterprise plans. Turn it on today.

出力 1263 tok (+1007 思考) レイテンシ 13.5 s

Gemini 3.8 Flash パス · 120 words, 0 banned, 1 question

Why pay multiple model providers for the exact same output? Introducing Universal Prompt Cache, our latest API gateway capability engineered to cut compute expenses and drop inference latency. When your application makes a call, the gateway inspects a central memory layer before routing traffic to external LLMs. If an identical query was previously processed by OpenAI, Anthropic, or Mistral, our gateway returns that response immediately. This shared cache eliminates duplicate token fees and insulates your production apps from vendor rate limits or unexpected downtime. Developers can easily customize expiration settings, enforce strict data privacy controls, and configure invalidation logic across every endpoint. Stop wasting your budget on repeated queries. Enable prompt caching in your dashboard to accelerate your pipeline today.

出力 3833 tok (+3688 思考) レイテンシ 21.8 s

制約の遵守(語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文)、文体の指紋、そして長さの制御。

1行で切り替え

以下のすべてのタブには両方のIDが含まれています — 変更箇所はハイライトされた2行のみです。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-opus-5-5",
    # model="gemini-3.8-flash",  # この行をアンコメントし、上の行をコメントアウトします
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API キーを取得 →

FAQ

Claude Opus 5.5 と Gemini 3.8 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 1mトークン においては Gemini 3.8 Flash の方が安価です($0.75 対 $4、5.3× の差)。他の行では逆になる可能性があります — 上の表には完全な情報が記載されており、実際のコストは組み合わせに依存します。

2つの統合を行わずに Claude Opus 5.5 と Gemini 3.8 Flash のA/Bテストを実施できますか?

はい。両方とも1つのAPIキーで同じOpenAI互換エンドポイントを通じて提供されます — モデル文字列を1行変更するだけで切り替えられるため、トラフィックの一部をそれぞれにルーティングし、請求額を直接比較できます。

Claude Opus 5.5 と Gemini 3.8 Flash はプロンプトキャッシングをサポートしていますか?

はい — どちらのモデルでもキャッシュ読み込みは入力レートよりも低く請求されるため、ウォームプレフィックスのワークロードは定価が示すよりも低コストになります。キャッシュ読み込みの正確な行は、上の料金表に記載されています。

関連する比較

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