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Claude Opus 5 vs Gemini 3.7 Flash

vs

Qual usar e quando

O claude-opus-5 cobra $5 por milhão de tokens de entrada e $25 na saída, cerca de 6.7x os $0.75 e $3.75 do gemini-3.7-flash, e permite 128000 tokens de saída máxima contra 65536, com pensamento desligável. O gemini-3.7-flash aceita áudio e vídeo além de texto e imagens, sustenta um contexto marginalmente maior de 1048576 tokens, e suas leituras de cache a $0.075 ficam cerca de 6.7x abaixo dos $0.5 do claude-opus-5. Escolha o modelo da Anthropic para trabalho de texto e imagem intensivo em raciocínio que precise de respostas únicas longas; escolha o do Google para entrada multimodal em volume.

Benchmarks

À frenteAcima da médiaNenhum melhorClaude Opus 51338 / 469 / 46Gemini 3.7 Flash617 / 243 / 24

19 medidos em ambos.

Claude Opus 5 Gemini 3.7 Flash outros modelos medidos média dos modelos comparados ★ nenhum outro modelo teve pontuação maior
DeepSWE 1.1
68.8%
65.3%
BioMysteryBench hard
49.4%
43.5%
OSWorld 2.0
nenhum outro modelo teve pontuação maior 70.6%
47.9%
ExploitBench (Cap%)
70%
N/A
HealthBench Professional
59.8%
N/A
Finance Agent v2
58.6%
59%
Legal Agent Benchmark
6.7%
8.8%
HLE-Verified
54.4%
53.6%
AutomationBench (v1.0.6)
50.3%
52.3%
LVBench
75.4%
nenhum outro modelo teve pontuação maior 85.4%

Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai

Preços

Claude Opus 5 Gemini 3.7 Flash Δ
Entrada / 1M tokens $5 $0.75 6.7×
Saída / 1M tokens $25 $3.75 6.7×
Leitura de cache / 1M tokens $0.5 $0.075 6.7×
Escrita de cache 1.25x (5m) / 2x (1h) - -

Tarifas do catálogo em tempo real, lidas no momento do build; a página de cada modelo traz a tabela de preços atual.

Onde cada um fica: preço de entrada por 1M tokens entre os 76 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)

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

Capacidades

Claude Opus 5 Gemini 3.7 Flash
Uso de ferramentas sim sim
Controle de raciocínio configurável

sim

o provedor não publica o controle

Saída estruturada sim sim
Cache de prompts explícito (você marca o prefixo) implícito + explícito
Tempo de vida do cache 5m default, 1h option não publicado
Prefixo mínimo em cache 1024 tokens 4096 tokens

Especificações

Claude Opus 5 Gemini 3.7 Flash
Modalidades de entrada texto imagem texto imagem áudio vídeo
Modalidades de saída texto texto
Lançamento 2026-07-24 2026-08-13
Corte de conhecimento 2026-05 2026-03
Janela de contexto 1M 1M
Saída máxima 128K 66K
Parâmetro de raciocínio
  • thinking.type
  • output_config.effort
-
Valores aceitos
thinking.type
  • adaptive
  • disabled
effort
  • low
  • medium
  • high
  • xhigh
  • max
-
Padrão

thinking on

effort
  • high (Claude API and Claude Code)
-

As especificações são transcritas da documentação de cada provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Claude Opus 5 · Gemini 3.7 Flash

Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway

PROMPT Explain to a CFO, in exactly three sentences, why our LLM bill doubled after we enabled reasoning. VERIFICAÇÃO exatamente 3 frases

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 529 tok latência 9.0 s

Gemini 3.7 Flash passou · 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.

saída 878 tok (+799 raciocínio) latência 6.9 s

Se a instrução é seguida (exatamente três frases, dá para contar), a adequação ao público (tom para um CFO) e a diferença de cobrança causada pelo raciocínio oculto, que os medidores de tokens abaixo deixam à mostra.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO a correção passa nos testes

Claude Opus 5 passou · 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`. […]

saída 1094 tok latência 16.1 s

Gemini 3.7 Flash passou · 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.

saída 1050 tok (+827 raciocínio) latência 6.4 s

Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO JSON válido, schema exato

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 539 tok latência 7.6 s

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

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

saída 918 tok (+858 raciocínio) latência 6.2 s

Aderência ao schema (sem campos inventados), pressão para alucinar (o texto diz explicitamente que o guidance não foi divulgado) e diferenças no caminho de saída estruturada.

PROMPT 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. VERIFICAÇÃO 120 palavras, 0 palavras proibidas

Claude Opus 5 passou · 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.

saída 1593 tok latência 19.1 s

Gemini 3.7 Flash passou · 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.

saída 2858 tok (+2718 raciocínio) latência 14.1 s

Respeito às restrições (limite de palavras, lista de palavras proibidas, uma única pergunta), a marca de estilo de cada modelo e o controle do tamanho.

Troque de um para o outro mudando uma linha

Os dois ids estão em todas as abas abaixo; o par de linhas destacado é a única alteração. O endpoint, a chave e o formato da requisição são os mesmos.

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",  # descomente esta linha, comente a linha acima
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Obtenha sua chave de API →

Perguntas frequentes

Qual é mais barato, Claude Opus 5 ou Gemini 3.7 Flash?

Gemini 3.7 Flash sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.75 contra $5, 6.7× de diferença). Outras linhas podem pender para o outro lado: a tabela acima mostra todos os preços, e o custo real depende do seu mix de uso.

Posso fazer um teste A/B de Claude Opus 5 contra Gemini 3.7 Flash sem duas integrações?

Sim. Os dois são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI, com uma única chave de API. Para trocar, basta mudar uma linha, a string do modelo; assim você pode direcionar uma parte do tráfego para cada um e comparar as contas diretamente.

Claude Opus 5 e Gemini 3.7 Flash suportam cache de prompts?

Sim. Os dois cobram as leituras de cache abaixo da tarifa de entrada, então cargas de trabalho com prefixo já em cache custam menos do que os preços de tabela sugerem. Os valores exatos de leitura de cache estão na tabela de preços acima.

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