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Claude Opus 5 vs Gemini 3.7 Flash

vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

claude-opus-5는 100만 입력 토큰당 $5, 출력 $25로 gemini-3.7-flash의 $0.75와 $3.75의 약 6.7배이며, 최대 출력은 128000 토큰 대 65536이고 사고를 끌 수 있습니다. gemini-3.7-flash는 텍스트·이미지 외에 오디오와 동영상도 받고 약간 더 큰 1048576 토큰 컨텍스트를 가지며, 캐시 읽기 $0.075는 claude-opus-5의 $0.5보다 약 6.7배 낮습니다. 긴 단발 응답이 필요한 추론 중심 텍스트·이미지 작업에는 Anthropic 쪽을, 대량 멀티모달 입력에는 Google 쪽을 고르세요.

가격

Claude Opus 5 Gemini 3.7 Flash Δ
입력 / 1M 토큰 $5 $0.75 6.7×
출력 / 1M 토큰 $25 $3.75 6.7×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.5 $0.075 6.7×
캐시 쓰기 1.25x (5m) / 2x (1h)

빌드 시점의 라이브 카탈로그 요금입니다. 각 모델 페이지에 현재 요금표가 표시됩니다.

현재 위치 — 이 청구 단위를 사용하는 모든 63개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

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

기능

Claude Opus 5 Gemini 3.7 Flash
도구 사용
사고 제어 설정 가능 있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 명시적 (접두사 직접 지정) 암시적 + 명시적
캐시 수명 5m default, 1h option 미공개
최소 캐시 접두사 1024 토큰 4096 토큰

사양

Claude Opus 5 Gemini 3.7 Flash
입력 모달리티 텍스트 이미지 텍스트 이미지 오디오 비디오
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-07-24 2026-08-13
지식 컷오프 2026-05
컨텍스트 윈도우 1M 1M
최대 출력 128K 66K
Thinking 파라미터
  • thinking.type
  • output_config.effort
허용되는 값
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Claude Opus 5 · Gemini 3.7 Flash

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

프롬프트 Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. 확인 정확히 3문장

Claude Opus 5 통과 · 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.

출력 529 tok 지연 시간 9.0 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 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.

출력 878 tok (+799 추론) 지연 시간 6.9 s

지시 준수(정확히 세 문장 — 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.

프롬프트 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. 확인 수정이 테스트를 통과

Claude Opus 5 통과 · 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`. […]

출력 1094 tok 지연 시간 16.1 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 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.

출력 1050 tok (+827 추론) 지연 시간 6.4 s

수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.

프롬프트 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. 확인 유효한 JSON, 스키마 정확

Claude Opus 5 통과 · 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.

출력 539 tok 지연 시간 7.6 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"

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

출력 918 tok (+858 추론) 지연 시간 6.2 s

스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.

프롬프트 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. 확인 120단어, 금지어 0개

Claude Opus 5 통과 · 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.

출력 1593 tok 지연 시간 19.1 s

Gemini 3.7 Flash 통과 · 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.

출력 2858 tok (+2718 추론) 지연 시간 14.1 s

제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.

코드 한 줄로 모델 전환

두 id는 아래의 모든 탭에 있습니다 — 강조 표시된 두 줄이 유일한 수정 사항입니다. 동일한 엔드포인트, 동일한 키, 동일한 요청 형태입니다.

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-3.7-flash",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

API 키 발급받기 →

FAQ

Claude Opus 5와(과) Gemini 3.7 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Gemini 3.7 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.75 대 $5, 6.7× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Claude Opus 5와(과) Gemini 3.7 Flash를 A/B 테스트할 수 있나요?

네. 둘 다 하나의 API 키를 사용하여 동일한 OpenAI 호환 엔드포인트를 통해 제공됩니다 — 모델 문자열을 한 줄만 변경하면 전환되므로, 트래픽의 일부를 각각 라우팅하여 요금을 직접 비교할 수 있습니다.

Claude Opus 5 및 Gemini 3.7 Flash는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?

네 — 두 모델 모두 캐시 읽기에 대해 입력 요금보다 낮게 청구하므로, 웜 프리픽스 워크로드는 공시된 요금보다 비용이 적게 듭니다. 정확한 캐시 읽기 행은 위의 가격표에 있습니다.

관련 비교

측정 연구 결과