Gemini 3.7 Flash vs GPT-6.1 Sol
Qual usar, quando
Ambos os modelos cobrem aproximadamente o mesmo escopo (chat, visão, código, ferramentas e raciocínio, com janelas de contexto dentro de um erro de arredondamento um do outro, 1048576 para o gemini-3.7-flash e 1050000 para o gpt-6.1-sol), então a verdadeira divisão é preço, mídia e comprimento de saída. Escolha o gemini-3.7-flash para trabalho de alto volume ou qualquer coisa com entrada de áudio ou vídeo, já que ele aceita ambos e custa cerca de 2.7x menos na entrada ($0.75 vs $2) e saída ($3.75 vs $10). Escolha o gpt-6.1-sol quando precisar de respostas únicas muito longas, já que seu limite máximo de 128000 tokens de saída é quase o dobro do limite de 65536.
Benchmarks
GPT-6.1 Sol: o fornecedor não publicou resultados de benchmark.
Publicado pelos fornecedores: Alibaba (Qwen) Anthropic DeepSeek Google Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6.1 Sol | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.75 | $2 | 0.38× |
| Saída / 1M tokens | $3.75 | $10 | 0.38× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.075 | $0.1 | 0.75× |
| Escrita de cache | - | sem cobrança separada | - |
Tarifas do catálogo em tempo real no momento do build; a página de cada modelo contém o cartão atual.
Onde eles se posicionam - preço de entrada por 1M tokens entre todos os 76 modelos de chat nesta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sim - o fornecedor não publica o controle | sempre ativo |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompt | implícito + explícito | implícito (automático) |
| Tempo de vida do cache | não publicado | 5-10m, up to 1h |
| Prefixo mínimo em cache | 4096 tokens | 1024 tokens |
Especificações
| Gemini 3.7 Flash | GPT-6.1 Sol | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem áudio vídeo | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-08-13 | 2026-09-29 |
| Corte de conhecimento | 2026-03 | 2026-04 |
| Janela de contexto | 1M | 1.1M |
| Saída máxima | 66K | 128K |
| Parâmetro de raciocínio | - | reasoning.effort |
| Valores aceitos | - | reasoning.effort
|
| Padrão | - | medium |
As especificações são transcritas da documentação de cada fornecedor; uma linha que um fornecedor não publica é omitida em vez de ser inferida. Fontes completas: Gemini 3.7 Flash · GPT-6.1 Sol
Um prompt, ambos os modelos - medidos pelo gateway
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 pensamento) latência 6.9 s
GPT-6.1 Sol passou · 3 sentences
Enabling reasoning makes the model do more computational work before answering, and many providers bill the resulting reasoning tokens even though users never see them. That means the same number of requests can cost twice as much because each request consumes more billable tokens, even if the visible answers stay the same length. We should confirm the increase in our usage breakdown and reserve higher reasoning levels for tasks where the improvement justifies the added cost.
saída 144 tok (+54 pensamento) latência 6.6 s
Cumprimento da instrução (exatamente três frases - contáveis), ajuste ao público (registro de CFO), e a lacuna de cobrança do pensamento oculto que os medidores de tokens abaixo expõem.
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 pensamento) latência 6.4 s
GPT-6.1 Sol passou · 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 function counts equal adjacent pairs rather than items in a run: a run of length `n` has only `n - 1` equal pairs, so a single-element input returns `0`, and a run ending at the last index is also undercounted. It does process the last index, so the issue is not a missing final check. Initializing each nonempty run to `1` and updating `best` after every iteration correctly counts items, including singleton and trailing runs; empty inputs still return `0`.
saída 189 tok latência 6.3 s
Se a correção é de fato certa (executável), a densidade da explicação, e a eficiência em tokens numa tarefa delimitada.
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 pensamento) latência 6.2 s
GPT-6.1 Sol passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{ "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": null, "growth_pct": "eleven and change", "guidance": "Withheld pending the Q4 close" }
saída 345 tok (+285 pensamento) latência 10.2 s
Obediência ao esquema (sem campos inventados), pressão de alucinação (guidance é explicitamente retida), e diferenças no caminho de saída estruturada.
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 pensamento) latência 14.1 s
GPT-6.1 Sol passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Cross-Provider Prompt Cache, a new API gateway feature that stores reusable prompts and manages caching across your supported AI providers. Why rebuild the same context every time your application switches models? With one configuration, teams can reuse shared instructions, standardize cache policies, and reduce repeated prompt processing wherever provider caching is available. The gateway handles provider-specific requirements while giving you clear visibility into cache hits, usage, and estimated savings. Set expiration windows, isolate cached content by project, and invalidate entries when prompts change. Your existing routing logic stays intact, so you can compare models without rebuilding your caching workflow. […]
saída 588 tok (+435 pensamento) latência 13.9 s
Obediência às restrições (orçamento de palavras, lista de palavras proibidas, a única pergunta), impressão digital de estilo, e controle de comprimento.
Alterne entre eles com uma linha
Ambos os IDs estão em todas as abas abaixo - o par de linhas destacado é a única edição. Mesmo endpoint, mesma chave, mesmo formato de requisição.
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="gpt-6.1-sol", # descomente esta linha, comente a linha acima
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: "gpt-6.1-sol", // descomente esta linha, comente a linha acima
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": "gpt-6.1-sol", # descomente esta linha, comente a linha acima
"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: "gpt-6.1-sol", // descomente esta linha, comente a linha acima
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("gpt-6.1-sol") // descomente esta linha, comente a linha acima
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));FAQ
Qual é mais barato, Gemini 3.7 Flash ou GPT-6.1 Sol?
Gemini 3.7 Flash é mais barato em entrada / 1m tokens ($0.75 vs $2, com 2.7× de diferença). Outras linhas podem apontar para o outro lado - a tabela acima traz o quadro completo, e o custo real depende do seu mix.
Posso fazer um teste A/B de Gemini 3.7 Flash contra GPT-6.1 Sol sem duas integrações?
Sim. Ambos são servidos pelo mesmo endpoint compatível com OpenAI com uma única chave de API - a troca é uma alteração de uma linha na string do modelo, de modo que você pode rotear uma fração do tráfego para cada um e comparar as faturas diretamente.
Gemini 3.7 Flash e GPT-6.1 Sol suportam prompt caching?
Sim - ambos cobram leituras em cache abaixo da sua taxa de entrada, então cargas de trabalho com warm-prefix custam menos do que as taxas listadas sugerem. As linhas exatas de leitura em cache estão na tabela de preços acima.