新規 無料登録で、呼び出し 10 回分(最大 $1)をお試しいただけます。カード登録は不要です。

Claude Sonnet 5.5 vs Gemini 3.8 Flash

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

claude-sonnet-5-5はgemini-3.8-flashに比べ、入力と出力でトークンあたり約2.7x高く(100万あたり$2/$10対$0.75/$3.75)、キャッシュ読み取りでは約1.3x高くなります($0.1対$0.075)。テキストと画像の入力から長い単一応答が必要な場合はこちらを選んでください。出力は最大128,000トークンで、相手は65,536です。大量処理を安く行いたい場合、わずかに大きいコンテキスト(1048576対1000000トークン)、そしてclaude-sonnet-5-5が受け付けない音声・動画入力が必要な場合はgemini-3.8-flashを選んでください。

ベンチマーク

Claude Sonnet 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。

平均超え上回るモデルなしGemini 3.8 Flash12 / 175 / 17
Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.8 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
N/A
73.7%
BioMysteryBench hard
N/A
これを上回るモデルなし 56.5%
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
N/A
59%
HealthBench Professional
N/A
52.1%
Finance Agent v2
N/A
これを上回るモデルなし 61.4%
Legal Agent Benchmark
N/A
10%
GPQA Diamond
N/A
95.3%
CharXiv (RQ) no tools
N/A
これを上回るモデルなし 86.2%

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

料金

Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.8 Flash Δ
入力 / 100 万トークン $2 $0.75 2.7×
出力 / 100 万トークン $10 $3.75 2.7×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.1 $0.075 1.3×
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 77 件、対数スケール)

対応機能

Claude Sonnet 5.5 Gemini 3.8 Flash
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 常時オン 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 Sonnet 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 2026-09-28 2026-09-02
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 thinking.type -
指定可能な値
thinking.type
  • adaptive (default)
  • between_tools
-
デフォルト adaptive, effort high -

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 Sonnet 5.5 · Gemini 3.8 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 Sonnet 5.5 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model "think" before it answers, and that internal thinking is generated as extra text (reasoning tokens) that we are billed for at the same rate as output tokens, even though users never see it. Output tokens also cost several times more than input tokens, so a single request that used to produce a short answer can now generate many times more billable text behind the scenes. Because our request volume and prompts didn't change, the doubling comes almost entirely from this hidden thinking, and we can bring it down by limiting reasoning effort, turning it off for simple tasks, and reserving it for the workloads where the accuracy gain justifies the cost.

出力 205 tok レイテンシ 3.6 s

Gemini 3.8 Flash 合格 · 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 Sonnet 5.5 合格 · 8/8 cases

**The bug:** `cur` counts the number of *adjacent equal pairs* rather than the number of items in the run. A run of length k contains only k−1 such pairs, so every result is one too small. The counter also starts at 0 and the loop starts at index 1, so a single-element list never updates `best` and returns 0 instead of 1. (An empty list should return 0.) In addition, `cur` resets to 0 on a mismatch, when it should reset to 1, because the item at `xs[i]` begins a new run of length 1. The claim that it "misses runs ending at the last index" is really the same off-by-one: the final run is counted, but as one less than its true length. Because `best` is updated inside the loop on every extension, the last run isn't skipped. […]

出力 444 tok レイテンシ 6.7 s

Gemini 3.8 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 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 Sonnet 5.5 合格 · 5/5 fields, guidance null

Here is the extracted JSON: ```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null } ``` Notes on the choices: - **quarter**: The text says "September quarter" without specifying a fiscal year or Q-number, so I kept the wording as stated. - **revenue_usd_m**: The text gives "412" for the topline, with no currency or unit stated explicitly. I've taken it as 412 million USD per the field definition, but the text does not confirm that, and the figure is constant-currency. - **growth_pct**: "Eleven and change" means slightly above 11, so 11 is an approximation. The exact figure isn't given. - **guidance**: Guidance is withheld pending the Q4 close, so no guidance is stated, hence null.

出力 300 tok レイテンシ 3.5 s

Gemini 3.8 Flash 合格 · 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 Sonnet 5.5 合格 · 122 words, 0 banned, 1 question

**Introducing Cross-Provider Prompt Caching** Your API gateway now caches prompts across every connected LLM provider, whether you route traffic to OpenAI, Anthropic, Google, or a self-hosted model. Here's how it works: the gateway fingerprints each prompt prefix, stores it centrally, and applies the right provider-specific caching mechanism automatically. When you switch providers or fail over during an outage, your cached context follows you. Early testing shows input token costs dropping by up to 70% on repeated system prompts and long documents, with latency improvements of 40% or more on cache hits. Tired of paying to send the same instructions thousands of times a day? Enable it with one configuration flag. Cache rules, TTLs, and per-team isolation are available in the dashboard today.

出力 266 tok レイテンシ 3.8 s

Gemini 3.8 Flash 合格 · 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、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-sonnet-5-5",
    # model="gemini-3.8-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 Sonnet 5.5 と Gemini 3.8 Flash ではどちらが安いですか?

入力 / 100 万トークンは Gemini 3.8 Flash のほうが安くなります($0.75 対 $2、2.7 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 Sonnet 5.5 と Gemini 3.8 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 Sonnet 5.5 と Gemini 3.8 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。

関連する比較

当社の実測レポートより