Gemini 3.7 Flash vs Qwen3.8 Max

한쪽 바꾸기 vs

언제 어떤 모델을 사용할까 — 벤치마크 표가 아닌 선별된 평가

더 싼 토큰 계산과 더 넓은 입력 커버리지에는 gemini-3.7-flash를 고르세요. 텍스트·이미지·오디오·동영상을 받고 입력 $0.75, 출력 $3.75, 캐시 읽기 $0.075로 qwen3.8-max의 $2, $6, $0.25 대비 입력 약 2.67배, 출력 약 1.6배, 캐시 읽기 약 3.33배 저렴합니다. 단일 응답이 길어야 하면 qwen3.8-max를 고르세요. 131072 최대 출력은 gemini-3.7-flash의 65536의 두 배지만 입력은 텍스트와 이미지뿐입니다. 컨텍스트 창은 비슷하고(1048576 대 983616) 둘 다 채팅·비전·코드·툴·추론을 지원합니다.

가격

	Gemini 3.7 Flash	Qwen3.8 Max	Δ
입력 / 1M 토큰	$0.75	$2	0.38×
출력 / 1M 토큰	$3.75	$6	0.63×
캐시 읽기 / 1M 토큰	$0.075	$0.25	0.3×
캐시 쓰기	—	1.25x	—

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)

Gemini 3.7 Flash · $0.75 Qwen3.8 Max · $2

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

기능

	Gemini 3.7 Flash	Qwen3.8 Max
도구 사용	예	예
사고 제어	있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음	있음 — 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음
구조화된 출력	예	예
프롬프트 캐싱	암시적 + 명시적	암시적 + 명시적
캐시 수명	미공개	explicit: 5m, reset on hit
최소 캐시 접두사	4096 토큰	1024 토큰

사양

	Gemini 3.7 Flash	Qwen3.8 Max
입력 모달리티	텍스트 이미지 오디오 비디오	텍스트 이미지
출력 모달리티	텍스트	텍스트
출시일	2026-08-13	2026-08-03
컨텍스트 윈도우	1M	984K
최대 출력	66K	131K

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Gemini 3.7 Flash · Qwen3.8 Max

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

CFO를 위한 추론 버그가 있는 함수 수정 스키마로 추출 제약 조건에 맞춰 작성

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

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

Qwen3.8 Max 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning makes the model produce additional hidden steps before responding, and those tokens are billable. It also tends to lengthen each interaction because the model works through more possibilities before settling on an answer. Therefore, the bill doubled mainly due to higher compute and token usage per request, not necessarily because the number of requests doubled.

출력 378 tok (+305 추론) 지연 시간 8.6 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

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

Qwen3.8 Max 통과 · 8/8 cases

```python def longest_run(xs): if not xs: 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 bug is that the original code starts `best` and `cur` at `0`, so it counts adjacent equal *transitions* rather than the number of items in the run. A run of length `n` has only `n - 1` equal-neighbor transitions, so single-element inputs return `0`, and runs that reach the end are undercounted by one. Initializing the current run to `1` for the first element, resetting it to `1` on a break, and updating `best` from that count fixes the off-by-one.

출력 1616 tok (+1411 추론) 지연 시간 34.7 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

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

Qwen3.8 Max 통과 · 5/5 fields, guidance null

{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": null }

출력 1199 tok (+1141 추론) 지연 시간 24.4 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

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

Qwen3.8 Max 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, our API gateway adds prompt caching across major model providers. It stores prompts and responses in one fast cache layer. Teams can lower token spend, reduce latency, and repeat reliable answers. The feature supports OpenAI, Anthropic, Google, and Mistral through one configuration. You can set retention rules, scope access, and invalidate entries quickly. How does your team maintain consistent results during provider outages? Approved cached responses keep applications stable while fallback routes recover. The dashboard shows hit rates, savings, latency, and provider usage. Engineers receive audit trails for every cached prompt, enabling safer testing. Product managers can compare cost trends before and after cache adoption. Start with a small route, then safely expand caching to production traffic right now.

출력 2744 tok (+2591 추론) 지연 시간 46.3 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-3.7-flash",
    # model="qwen3.8-max",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
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-3.7-flash",
  // model: "qwen3.8-max",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
  messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
  reasoning_effort: "medium",
});
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-3.7-flash",
    # "model": "qwen3.8-max",  # 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
    "messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
    "reasoning_effort": "medium"
  }'

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-3.7-flash",
		// Model: "qwen3.8-max",  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
		Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
			openai.UserMessage("Summarize this diff"),
		},
		ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
	})
	fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;

OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
    .baseUrl("https://synthorai.io/v1")
    .apiKey("sk-syn-...")
    .build();

ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
    ChatCompletionCreateParams.builder()
        .model("gemini-3.7-flash")
        // .model("qwen3.8-max")  // 이 줄의 주석을 해제하고, 윗줄을 주석 처리하세요
        .addUserMessage("Summarize this diff")
        .reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
        .build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));

API 키 발급받기 →

FAQ

Gemini 3.7 Flash와(과) Qwen3.8 Max 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Gemini 3.7 Flash이(가) 더 저렴합니다($0.75 대 $2, 2.7× 차이). 다른 항목에서는 결과가 다를 수 있습니다 — 위의 표에 전체 정보가 있으며, 실제 비용은 사용 조합에 따라 달라집니다.

두 번의 연동 과정 없이 Gemini 3.7 Flash와(과) Qwen3.8 Max를 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 3.7 Flash 및 Qwen3.8 Max는 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.

측정 연구 결과

Gemini 3.7 Flash API 비용 측정: 3.6보다 작업당 2.5-8배 저렴 이미지 1장은 몇 token일까? 15개 API에서 6~1,298 LLM 사고 제어: 13개 모델의 수용, 무시, 강제 동작

가격

기능

사양

하나의 프롬프트, 두 모델 — 게이트웨이를 통해 측정됨

코드 한 줄로 모델 전환

FAQ

관련 비교

측정 연구 결과