Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.7 Flash
언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가
이 두 Google Flash 모델은 형태가 같습니다—1048576 토큰 컨텍스트, 65536 최대 출력, 텍스트/이미지/오디오/동영상 입력에 텍스트 출력—하지만 gemini-3.7-flash가 텍스트에서 gemini-3.6-flash보다 정확히 2배 저렴하고(입력 $0.75 대 $1.5, 출력 $3.75 대 $7.5), 오디오 입력에서는 6배 넘게 저렴합니다(100만 토큰당 $0.75 대 $5). 2026-08-13에 나온 gemini-3.7-flash가 사실상 모든 신규 작업, 특히 오디오 중심 파이프라인에 맞고 추론 능력 플래그도 갖습니다. 이미 고정해 두었거나 2026-03 지식 컷오프와 상시 사고 동작이 필요할 때만 gemini-3.6-flash에 남으세요.
가격
| Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash | Δ | |
|---|---|---|---|
| 입력 / 1M 토큰 | $1.5 | $0.75 | 2× |
| 출력 / 1M 토큰 | $7.5 | $3.75 | 2× |
| 캐시 읽기 / 1M 토큰 | $0.15 | $0.075 | 2× |
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)
기능
| Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 도구 사용 | 예 | 예 |
| 사고 제어 | 항상 켜짐 | 있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 |
| 구조화된 출력 | 예 | 예 |
| 프롬프트 캐싱 | 암시적 + 명시적 | 암시적 + 명시적 |
| 캐시 수명 | 미공개 | 미공개 |
| 최소 캐시 접두사 | 4096 토큰 | 4096 토큰 |
사양
| Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.7 Flash | |
|---|---|---|
| 입력 모달리티 | 텍스트 이미지 오디오 비디오 | 텍스트 이미지 오디오 비디오 |
| 출력 모달리티 | 텍스트 | 텍스트 |
| 출시일 | — | 2026-08-13 |
| 지식 컷오프 | 2026-03 | — |
| 컨텍스트 윈도우 | 1M | 1M |
| 최대 출력 | 66K | 66K |
| Thinking 파라미터 | thinkingLevel | — |
| 허용되는 값 |
| — |
| 기본값 | medium | — |
사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Gemini 3.6 Flash · Gemini 3.7 Flash
하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨
Gemini 3.6 Flash 통과 · 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.
출력 893 tok (+816 추론) 지연 시간 4.7 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.
Gemini 3.6 Flash 통과 · 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`). […]
출력 2034 tok (+1768 추론) 지연 시간 10.0 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.
Gemini 3.6 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance "withheld"
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": "withheld" } ```
출력 2843 tok (+2783 추론) 지연 시간 13.1 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.
Gemini 3.6 Flash 실패 · 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 […]
출력 4092 tok (+3929 추론) 지연 시간 16.3 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="gemini-3.6-flash",
# model="gemini-3.7-flash", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-3.6-flash",
// model: "gemini-3.7-flash", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-3.6-flash",
# "model": "gemini-3.7-flash", # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
"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-3.6-flash",
// Model: "gemini-3.7-flash", // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
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-3.6-flash")
// .model("gemini-3.7-flash") // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
.addUserMessage("Summarize this diff")
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Gemini 3.6 Flash와(과) Gemini 3.7 Flash 중 어느 것이 더 저렴한가요?
입력 / 1m 토큰 항목에서는 Gemini 3.7 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.75 대 $1.5, 2.0× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.
두 번의 연동 과정 없이 Gemini 3.6 Flash와(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.
Gemini 3.6 Flash 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.