Gemini 3.8 Flash vs GPT-6.1 Terra

vs

どんなときに、どちらを選ぶか

入力が 272000 トークン以下の場合、gemini-3.8-flash は安価で、音声・動画入力と検索グラウンディングに対応します。出力枠の大きさや推論を無効にする設定が必要なら gpt-6.1-terra が候補です。

ベンチマーク

GPT-6.1 Terra: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
Gemini 3.8 Flash GPT-6.1 Terra 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
73.7%
N/A
BioMysteryBench hard
これを上回るモデルなし 56.5%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
59%
N/A
HealthBench Professional
52.1%
N/A
Finance Agent v2
これを上回るモデルなし 61.4%
N/A
Legal Agent Benchmark
10%
N/A
GPQA Diamond
95.3%
N/A
CharXiv (RQ) no tools
これを上回るモデルなし 86.2%
N/A

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

料金

Gemini 3.8 Flash GPT-6.1 Terra Δ
入力 / 100 万トークン $0.75 $1 0.75×
出力 / 100 万トークン $3.75 $5 0.75×
キャッシュ読み取り / 100 万トークン $0.075 $0.05 1.5×
キャッシュ書き込み - 1.25x (30m) / 2.5x (12h) -

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 80 件、対数スケール)

$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

対応機能

Gemini 3.8 Flash GPT-6.1 Terra
ツール呼び出し あり あり
思考の制御 あり(ベンダーは調整用パラメータを公表していない) 設定可能
構造化出力 あり あり
プロンプトキャッシュ 自動 + 明示 自動 + 明示
キャッシュ保持時間 公表なし at least 30m by default, 12h option on the Responses API
キャッシュ対象の最小プレフィックス 4,096 トークン 1,024 トークン

仕様

Gemini 3.8 Flash GPT-6.1 Terra
入力モダリティ テキスト 画像 音声 動画 テキスト 画像
出力モダリティ テキスト テキスト
リリース 2026-09-02 2026-10-26
知識カットオフ 2026-03 2026-06
コンテキストウィンドウ 1M 1.1M
最大出力 66K 128K
思考パラメータ - reasoning.effort
指定可能な値 -
reasoning.effort
  • none
  • 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: Gemini 3.8 Flash · GPT-6.1 Terra

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

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

GPT-6.1 Terra 合格 · 3 sentences

Enabling reasoning caused the model to process additional internal tokens before producing each answer, even though those tokens are not visible to users. Those tokens are generally billable, increasing the cost per request and potentially doubling the bill even if usage stayed the same. To confirm the cause, compare request counts, model pricing, and token usage—including reasoning tokens—before and after the change.

出力 196 tok (+115 思考) レイテンシ 4.6 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

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

GPT-6.1 Terra 合格 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if len(xs) == 0: 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 original code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so every nonempty run was undercounted by one, including a single-element input. It did update `best` for matches at the last index, but still undercounted those runs. The fix starts each run at length one and updates `best` as the run grows.

出力 331 tok (+172 思考) レイテンシ 6.3 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

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

GPT-6.1 Terra 合格 · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": null, "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }

出力 317 tok (+261 思考) レイテンシ 6.9 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

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

GPT-6.1 Terra 合格 · 120 words, 0 banned, 1 question

Meet Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts across providers, helping teams reduce latency and control costs without changing how they build. When a request matches a cached prompt, the gateway retrieves the stored result instead of sending the same work again. Need to route traffic between models or vendors? Prompt Cache works across supported providers, giving your applications a consistent caching layer as your stack evolves. Set expiration policies, monitor cache performance, and choose which requests qualify through familiar gateway controls. Your team can spend less time repeating requests and more time improving the experiences customers rely on. Start using Prompt Cache today and make every request work harder for your application and your budget.

出力 579 tok (+440 思考) レイテンシ 9.1 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="gemini-3.8-flash",
    # model="gpt-6.1-terra",  # 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

Gemini 3.8 Flash と GPT-6.1 Terra 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 $1、1.3 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。

Gemini 3.8 Flash と GPT-6.1 Terra 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。

Gemini 3.8 Flash と GPT-6.1 Terra 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