Gemini 3.1 Flash-Lite vs Gemini 3.7 Flash
いつ、どちらを使うべきか — ベンチマーク表ではなく、厳選された評価
両モデルは1048576トークンのコンテキストウィンドウと65536トークンの最大出力を共有し、テキスト出力に対して同一のテキスト、画像、動画、および音声入力を備えているため、価格対推論が分かれ目となります：gemini-3.1-flash-lite-previewの料金は100万入力あたり$0.25、出力あたり$1.5であるのに対し、gemini-3.7-flashは入力でその3x（$0.75）、出力で2.5x（$3.75）の料金がかかり、推論機能フラグが追加されています。コストが重視される大量のマルチモーダルタスクにはgemini-3.1-flash-lite-previewを選択し、推論が必要なタスク、または$0.075のキャッシュ読み取りレートが適用される反復的なプロンプトにはgemini-3.7-flashを選択してください。
料金
| Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 入力 / 1Mトークン | $0.25 | $0.75 | 0.33× |
| 出力 / 1Mトークン | $1.5 | $3.75 | 0.4× |
| キャッシュ読み取り / 1Mトークン | — | $0.075 | — |
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63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
| Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| ツール使用 | あり | あり |
| 思考コントロール | あり — ベンダーの調整パラメータは非公開 | 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 | 暗黙的 + 明示的 | 暗黙的 + 明示的 |
| キャッシュ有効期間 | 非公開 | 非公開 |
| 最小キャッシュプレフィックス | 4096 トークン | 4096 トークン |
仕様
| Gemini 3.1 Flash-Lite | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 入力モダリティ | テキスト 画像 音声 動画 | 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 | 2026-03-03 | 2026-08-13 |
| 知識のカットオフ | 2025-01 | — |
| コンテキストウィンドウ | 1M | 1M |
| 最大出力 | 66K | 66K |
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: Gemini 3.1 Flash-Lite · Gemini 3.7 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
Gemini 3.1 Flash-Lite パス · 3 sentences
Enabling reasoning models increases your costs because the system now generates a significantly higher volume of "hidden" chain-of-thought tokens required to process complex logic. Since you are billed for every token produced during this internal deliberation phase, your total output volume has expanded alongside the depth of the analysis. You are essentially paying for the model to "think out loud" before arriving at a final answer, which directly scales your operational expenditure.
出力 86 tok レイテンシ 1.4 s
Gemini 3.7 Flash パス · 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。
Gemini 3.1 Flash-Lite パス · 8/8 cases
### Fixed Code ```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 failed because it initialized `best` and `cur` to `0` and effectively counted "transitions" (how many times an element matched its predecessor) rather than the total count of elements in a run. By starting at `0`, a single-element list returned `0` instead of `1`, and because `cur` reset to `0` and only incremented when a match was found, the function effectively counted "extra" matches beyond the first element, failing to account for the initial element of any run. […]
出力 271 tok レイテンシ 2.0 s
Gemini 3.7 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 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。
Gemini 3.1 Flash-Lite パス · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
出力 56 tok レイテンシ 1.3 s
Gemini 3.7 Flash パス · 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。
Gemini 3.1 Flash-Lite パス · 125 words, 0 banned, 1 question
We are launching a new caching layer for our API gateway that stores LLM responses across multiple providers. By capturing frequently requested prompts, this feature significantly lowers latency and reduces operational costs for your applications. Instead of querying expensive models for repetitive tasks, your system retrieves identical outputs instantly from our high-speed cache. This integration maintains consistency while supporting diverse provider workflows, ensuring your infrastructure remains both efficient and scalable. Are you ready to optimize your token usage and improve response times for every user? Configuration takes only minutes through our existing dashboard. This addition provides a practical strategy to manage API spend without sacrificing performance or quality. […]
出力 140 tok レイテンシ 2.3 s
Gemini 3.7 Flash パス · 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、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="gemini-3.1-flash-lite-preview",
# model="gemini-3.7-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"}],
)
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-3.1-flash-lite-preview",
// model: "gemini-3.7-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" }],
});
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-3.1-flash-lite-preview",
# "model": "gemini-3.7-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": "Hello"}]
}'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-3.1-flash-lite-preview",
// Model: "gemini-3.7-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: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-3.1-flash-lite-preview")
// .model("gemini-3.7-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
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Gemini 3.1 Flash-Lite と Gemini 3.7 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 3.1 Flash-Lite の方が安価です（$0.25 対 $0.75、3.0× 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 Gemini 3.1 Flash-Lite と Gemini 3.7 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。
Gemini 3.1 Flash-Lite と Gemini 3.7 Flash はプロンプトキャッシングをサポートしていますか？
当社のフィードでは2つのうち1つにのみキャッシュ読み込みの料金が記載されており、料金の記載がない場合、プロバイダーはキャッシュ読み込みを個別に価格設定していません。