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Claude Opus 5 vs Gemini 3.6 Flash

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

オフにもできる明示的な思考と推論、あるいは最大 128,000 出力トークンの長い単発生成が必要なら claude-opus-5 を選んでください。入力($5 対 $1.5)でも出力($25 対 $7.5)でも gemini-3.6-flash の約 3.3 倍、キャッシュ読み取りも 3.3 倍($0.5 対 $0.15)です。安価に大量のテキストと画像を処理する場合、または入力が動画や音声(Opus 5 は受け付けません)の場合は gemini-3.6-flash を選びます。音声入力は100万トークンあたり $5 で別建てです。コンテキストは 1000000 対 1048576 トークンで実質互角です。

ベンチマーク

勝ち平均超え上回るモデルなしClaude Opus 51138 / 468 / 46Gemini 3.6 Flash26 / 181 / 18

両モデルとも測定されている項目は 13 件です。

Claude Opus 5 Gemini 3.6 Flash 測定された他モデル 他モデルの平均 ★ これを上回るモデルなし
DeepSWE 1.1
68.8%
48.6%
BioMysteryBench hard
49.4%
41.2%
OSWorld 2.0
これを上回るモデルなし 70.6%
33.8%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
N/A
Harvey Lab-AA
N/A
85.1%
HLE-Verified
54.4%
51.2%
AutomationBench
26.9%
17%
LVBench
75.4%
84.2%

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

料金

Claude Opus 5 Gemini 3.6 Flash Δ
入力 / 100 万トークン $5 $1.5 3.3×
出力 / 100 万トークン $25 $7.5 3.3×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.5 $0.15 3.3×
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 76 件、対数スケール)

対応機能

Claude Opus 5 Gemini 3.6 Flash
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 設定可能 常時オン
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 Opus 5 Gemini 3.6 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 2026-07-24 2026-07-21
知識カットオフ 2026-05 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
  • thinking.type
  • output_config.effort
thinkingLevel
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
  • minimal
  • low
  • medium
  • high
デフォルト

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
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 Opus 5 · Gemini 3.6 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)

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 合格 · 3 sentences

When reasoning is enabled, the model generates a hidden chain of "thinking" tokens before it writes the visible answer, and those internal tokens are billed at the output rate even though no one ever sees them — commonly 3–10x more tokens than the response itself. Because output tokens are priced several times higher than input tokens, that added volume hits us at our most expensive rate, which is why the bill roughly doubled while our request count stayed flat. The spend is controllable: we can cap the reasoning budget per call, route only genuinely hard requests to reasoning mode and cheaper models for the rest, and track cost per successfully completed task rather than cost per token, since a single correct answer usually beats three cheap retries plus human cleanup.

出力 529 tok レイテンシ 9.0 s

Gemini 3.6 Flash 合格 · 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.

出力 893 tok (+816 思考) レイテンシ 4.7 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。

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 合格 · 8/8 cases

## Fixed version ```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 if cur > best: best = cur return best ``` ## The bug The counters were tracking the wrong quantity: `cur` counted *matching adjacent pairs* rather than *elements in the current run*, and both counters started at `0` instead of `1`. Since a run of length *n* contains only *n − 1* adjacent equal pairs, every result came back one too small — `[1, 1]` returned 1, `[3, 3, 3]` returned 2 — and a single-element list returned 0 because the loop body never executed and `best` kept its initial value of `0`. […]

出力 1094 tok レイテンシ 16.1 s

Gemini 3.6 Flash 合格 · 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`). […]

出力 2034 tok (+1768 思考) レイテンシ 10.0 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。

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 有効な JSON、スキーマに完全一致

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

```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "Q3", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Withheld pending Q4 close" } ``` Notes on judgment calls: - **quarter**: "September quarter" is labeled Q3 because the text refers to an upcoming "Q4 close," implying a calendar-aligned fiscal year. No fiscal year is given. - **revenue_usd_m**: 412 is stated as constant-currency and hedged ("call it"), so it's approximate; the currency is not explicitly stated as USD. - **growth_pct**: "up eleven and change" means slightly more than 11, so 11 is a floor rather than an exact figure.

出力 539 tok レイテンシ 7.6 s

Gemini 3.6 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 2843 tok (+2783 思考) レイテンシ 13.1 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。

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 合格 · 123 words, 0 banned, 1 question

**Cross-Provider Prompt Caching** We're introducing Cross-Provider Prompt Caching in the API Gateway. Repeated system prompts, long documents, and few-shot examples are stored once at the gateway layer and reused across OpenAI, Anthropic, Google, and self-hosted models. Instead of paying full input token costs on every request, your application sends a cache reference, and the gateway rehydrates the context before forwarding it downstream. Why does that matter? Teams running high-volume agents and retrieval pipelines typically see input token spend fall 40 to 70 percent, with median latency dropping by several hundred milliseconds. Caches are scoped per project, encrypted at rest, and invalidated automatically when a prompt template changes. Enable it with a single header, and see the docs for TTL tuning and per-route controls.

出力 1593 tok レイテンシ 19.1 s

Gemini 3.6 Flash 不合格 · 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 […]

出力 4092 tok (+3929 思考) レイテンシ 16.3 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-opus-5",
    # model="gemini-3.6-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)

API キーを取得 →

よくある質問

Claude Opus 5 と Gemini 3.6 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Gemini 3.6 Flash のほうが安くなります($1.5 対 $5、3.3 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 Opus 5 と Gemini 3.6 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 Opus 5 と Gemini 3.6 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。

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当社の実測レポートより