Gemini 3.8 Flash vs GPT-6 Luna
Qual usar e quando
Ambos cobrem basicamente o mesmo terreno: cerca de um milhão de tokens de contexto, chat, visão, código, ferramentas e raciocínio, então a diferença é principalmente em relação às entradas e ao preço. Escolha gemini-3.8-flash quando precisar de entrada de áudio ou vídeo, já que gpt-6-luna aceita apenas texto e imagem; escolha gpt-6-luna para trabalho de texto e imagem de alto volume, onde seus $0.1 na entrada, $0.5 na saída e $0.01 nas leituras de cache ficam cerca de 7.5x abaixo dos $0.75, $3.75 e $0.075 do Gemini, com 128000 tokens máximos de saída contra 65536 e a opção de desativar o pensamento.
Benchmarks
Publicado pelos provedores: Alibaba (Qwen) Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preços
| Gemini 3.8 Flash | GPT-6 Luna | Δ | |
|---|---|---|---|
| Entrada / 1M tokens | $0.75 | $0.1 | 7.5× |
| Saída / 1M tokens | $3.75 | $0.5 | 7.5× |
| Leitura de cache / 1M tokens | $0.075 | $0.01 | 7.5× |
| Escrita de cache | - | 1.25x (30m) / 2.5x (12h) | - |
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 83 modelos de chat com esta unidade de cobrança (escala logarítmica)
Capacidades
| Gemini 3.8 Flash | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Uso de ferramentas | sim | sim |
| Controle de raciocínio | sim o provedor não publica o controle | configurável |
| Saída estruturada | sim | sim |
| Cache de prompts | implícito + explícito | implícito + explícito |
| Tempo de vida do cache | não publicado | at least 30m by default, 12h option on the Responses API |
| Prefixo mínimo em cache | 4,096 tokens | 1,024 tokens |
Especificações
| Gemini 3.8 Flash | GPT-6 Luna | |
|---|---|---|
| Modalidades de entrada | texto imagem áudio vídeo | texto imagem |
| Modalidades de saída | texto | texto |
| Lançamento | 2026-09-02 | 2026-09-22 |
| Corte de conhecimento | 2026-03 | 2026-05 |
| 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 provedor; quando um provedor não publica um dado, a linha é omitida, e não inferida. Fontes completas: Gemini 3.8 Flash · GPT-6 Luna
Um prompt, os dois modelos, medidos pelo gateway
Gemini 3.8 Flash passou · 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.
saída 705 tok (+624 raciocínio) latência 6.4 s
GPT-6 Luna passou · 3 sentences
Enabling reasoning typically makes the model process more information and generate more internal tokens before producing its answer. Because usage is billed by tokens—and reasoning may also route requests to a more expensive model—the cost per request can rise sharply. If request volume stayed similar, that higher cost per request could explain why the bill doubled.
saída 117 tok (+48 raciocínio) latência 3.4 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.
Gemini 3.8 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 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.
saída 1393 tok (+1149 raciocínio) latência 10.1 s
GPT-6 Luna 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 code counted matching *adjacent pairs* rather than items, so a run of length `n` was reported as `n - 1`, and a single-item input returned `0`. This version counts the current item as part of each run and updates `best` at every index, including the last; it returns `0` for an empty input.
saída 514 tok (+356 raciocínio) latência 6.9 s
Se a correção está mesmo certa (dá para executar), a densidade da explicação e a eficiência em tokens em uma tarefa bem delimitada.
Gemini 3.8 Flash passou · 5/5 fields, guidance null
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September quarter", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": null, "guidance": null } ```
saída 3989 tok (+3932 raciocínio) latência 30.4 s
GPT-6 Luna passou · 5/5 fields, guidance "Withheld pending the Q4 close"
{"company":"Meridian Robotics","quarter":"September quarter","revenue_usd_m":412,"growth_pct":null,"guidance":"Withheld pending the Q4 close"}
saída 161 tok (+119 raciocínio) latência 21.7 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.
Gemini 3.8 Flash passou · 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.
saída 3833 tok (+3688 raciocínio) latência 21.8 s
GPT-6 Luna passou · 120 words, 0 banned, 1 question
Introducing Prompt Cache, a new API gateway feature that recognizes repeat prompt prefixes and reuses provider-side cached context across supported models. Teams can route requests to different AI providers while preserving eligible cache hits, reducing redundant input processing and helping lower latency and token costs. Configure cache policies in one place, monitor hit rates by provider, and keep existing client integrations unchanged. The gateway applies provider-specific rules automatically, so developers do not need to build separate caching logic for each endpoint. Which workflows could benefit from faster responses and predictable spend? Prompt Cache is available today in preview for eligible accounts, with usage details, supported providers, and setup guidance in the dashboard. Start with one route, compare results, then expand.
saída 959 tok (+813 raciocínio) latência 14.6 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="gemini-3.8-flash",
# model="gpt-6-luna", # 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-3.8-flash",
// model: "gpt-6-luna", // 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-3.8-flash",
# "model": "gpt-6-luna", # 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-3.8-flash",
// Model: "gpt-6-luna", // 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-3.8-flash")
// .model("gpt-6-luna") // 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(""));Perguntas frequentes
Qual é mais barato, Gemini 3.8 Flash ou GPT-6 Luna?
GPT-6 Luna sai mais barato na linha “Entrada / 1M tokens” ($0.1 contra $0.75, 7.5× 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 Gemini 3.8 Flash contra GPT-6 Luna 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.
Gemini 3.8 Flash e GPT-6 Luna 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.