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Gemini 3.8 Flash vs GPT-6 Sol

vs

언제 어떤 모델을 쓸까

둘 다 채팅, 비전, 코드, 도구 및 추론 기능을 갖추고 거의 동일한 컨텍스트 창(gemini-3.8-flash는 1048576, gpt-6-sol은 1050000)을 다루므로 차이는 가격과 I/O 형태에 있습니다. gpt-6-sol은 입력($2 대 $0.75), 출력($10 대 $3.75) 및 캐시 읽기($0.2 대 $0.075)에서 약 2.7x 더 많은 비용이 듭니다. 더 저렴한 대용량 작업이 필요하거나 gpt-6-sol이 지원하지 않는 오디오 및 비디오 입력이 필요한 경우 gemini-3.8-flash를 선택하십시오. 65536 대신 단일 응답으로 최대 128000 토큰을 원하거나 thinking을 비활성화하는 옵션이 필요할 때는 gpt-6-sol을 선택하십시오.

벤치마크

평균 상회최고 점수Gemini 3.8 Flash12 / 175 / 17GPT-6 Sol비교 가능 4개뿐
Gemini 3.8 Flash GPT-6 Sol 측정된 다른 모델 측정 대상 평균 더 높은 점수를 낸 모델 없음
DeepSWE 1.1
73.7%
68.8%
BioMysteryBench hard
더 높은 점수를 낸 모델 없음 56.5%
N/A
OSWorld 2.0 Partial score, batch tool enabled
59%
N/A
HealthBench Professional
52.1%
N/A
Finance Agent v2
더 높은 점수를 낸 모델 없음 61.4%
N/A
Legal Agent Benchmark
10%
N/A
GPQA Diamond
95.3%
N/A
Agents' Last Exam
N/A
56.4%
CharXiv (RQ) no tools
더 높은 점수를 낸 모델 없음 86.2%
N/A

벤더 공개: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

가격

Gemini 3.8 Flash GPT-6 Sol Δ
입력 / 1M 토큰 $0.75 $2 0.38×
출력 / 1M 토큰 $3.75 $10 0.38×
캐시 읽기 / 1M 토큰 $0.075 $0.2 0.37×
캐시 쓰기 - 별도 비용 없음 -

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

현재 위치 - 이 청구 단위를 사용하는 모든 74개의 채팅 모델 전체의 1M 토큰당 입력 가격 (로그 스케일)

Gemini 3.8 Flash · $0.75 GPT-6 Sol · $2
$0.05 · Qwen3 VL Flash $30 · GPT-5.4 Pro

기능

Gemini 3.8 Flash GPT-6 Sol
도구 사용
사고 제어 있음 - 벤더가 조절 파라미터를 공개하지 않음 설정 가능
구조화된 출력
프롬프트 캐싱 암시적 + 명시적 암시적 (자동)
캐시 수명 미공개 5-10m, up to 1h
최소 캐시 접두사 4096 토큰 1024 토큰

사양

Gemini 3.8 Flash GPT-6 Sol
입력 모달리티 텍스트 이미지 오디오 비디오 텍스트 이미지
출력 모달리티 텍스트 텍스트
출시일 2026-09-02 2026-09-22
지식 컷오프 2026-03 2026-04
컨텍스트 윈도우 1M 1.1M
최대 출력 66K 128K
Thinking 파라미터 - reasoning.effort
허용되는 값 -
reasoning.effort
  • none
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
기본값 - medium

사양은 각 공급업체의 문서를 그대로 기록한 것입니다. 공급업체가 공개하지 않은 항목은 추론하지 않고 제외했습니다. 전체 출처: Gemini 3.8 Flash · GPT-6 Sol

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

Gemini 3.8 Flash 통과 · 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.

출력 705 tok (+624 추론) 지연 시간 6.4 s

GPT-6 Sol 통과 · 3 sentences

Enabling reasoning made the model generate extra internal tokens to work through each request, and those tokens are billed even though users don’t see them. If request volume stayed roughly the same, more billed tokens per request could explain why the bill doubled. We should check the usage breakdown to confirm, then lower reasoning effort or limit it to tasks that need it.

출력 188 tok (+111 추론) 지연 시간 5.0 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 3.8 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 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.

출력 1393 tok (+1149 추론) 지연 시간 10.1 s

GPT-6 Sol 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 original `cur` counted matching *adjacent pairs*, not items, so every run was one too short—including a single-element input, which returned 0. Starting each run at 1 counts its first item, and updating `best` on every iteration ensures a run that reaches the last index is included.

출력 206 tok (+59 추론) 지연 시간 5.9 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 3.8 Flash 통과 · 5/5 fields, guidance null

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

출력 3989 tok (+3932 추론) 지연 시간 30.4 s

GPT-6 Sol 통과 · 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"}

출력 227 tok (+185 추론) 지연 시간 5.2 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

Gemini 3.8 Flash 통과 · 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.

출력 3833 tok (+3688 추론) 지연 시간 21.8 s

GPT-6 Sol 통과 · 120 words, 0 banned, 1 question

Today, we’re introducing cross-provider prompt caching for our API gateway, helping teams reuse repeated prompt content when routing requests among supported AI providers. The gateway identifies eligible prompt prefixes, stores cache references, and applies them to subsequent requests where provider capabilities allow. Why send the same context again if it can be reused? With fewer duplicate input tokens, applications can reduce costs and improve latency without changing how developers call the gateway. Configure caching by route, monitor hit rates and savings in your dashboard, and keep existing provider fallback rules in place. Availability and cache behavior vary by provider, so the gateway reports eligibility and usage for each request. Get started today with our documentation and test your existing workloads.

출력 586 tok (+443 추론) 지연 시간 7.7 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-3.8-flash",
    # model="gpt-6-sol",  # 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 받기 →

FAQ

Gemini 3.8 Flash와(과) GPT-6 Sol 중 어느 것이 더 저렴한가요?

입력 / 1m 토큰 항목에서는 Gemini 3.8 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 3.8 Flash와(과) GPT-6 Sol를 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 3.8 Flash 및 GPT-6 Sol는 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