হেড-টু-হেড এআই মডেল তুলনা

Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash

বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
শেয়ার করুন
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 3.7 Flash by Google and Gemini 3.6 Flash by Google represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, both models offer identical input token rates. On output generation, costs are matched. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 1,049K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.6 Flash leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.

সরাসরি মডেল তুলনা (VS)

যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন

আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।

প্রোফাইল
প্রোফাইল
এক পেজে মাল্টি-মডেল স্ট্যাক:
৫-মডেল মেগা কম্পেয়ার বিল্ডার
জনপ্রিয় তুলনা:
Google

Gemini 3.7 Flash

দক্ষতা-প্রথম

এজেন্ট-optimized Flash variant tuned এর জন্য টুল chains, sequential এক্সিকিউশন, এবং স্বল্প error rates.

Intelligence Index85 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

73.4%

Google

Gemini 3.6 Flash

কোডিং ও মাল্টিমোডাল

Refined Flash update প্রদানকারী enhanced কোডিং নির্ভুলতা এবং মাল্টিমোডাল ভিডিও recall.

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

72%

একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ

  • Both models cost the same under this workload — choose on capability, not price.
  • Gemini 3.6 Flash is faster at 185 tok/s vs 180 tok/s.
  • Gemini 3.7 Flash leads on SWE-bench coding (73.4% vs 72.0%).
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপকের সংজ্ঞা জানতে:এআই গ্লোসারি দেখুন →
বৈশিষ্ট্যGemini 3.7 FlashGemini 3.6 Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8584
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.75 / 1M$0.75 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.75 / 1M$3.75 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.66 / 1M$0.66 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K66K
Throughput Speed
Tokens generated per second
180 tok/s185 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
73.4%72%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
83.1%82.4%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.19 / 1M$0.19 / 1M

কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?

একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্ক
কোডিং
Gemini 3.7 Flash
+1.4% SWE-bench lead
খরচ
Tied
Identical monthly runtime cost
স্পিড
Gemini 3.6 Flash
+3% faster generation
কনটেক্সট
Tied
1.05M tokens window

যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা

স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।

Gemini 3.7 FlashGemini 3.6 Flash
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

73.4%vs72%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

83.1%vs82.4%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

88.2%vs87.8%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1470ptsvs1460pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

180 tok/s vs185 tok/s

লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম

প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemini 3.7 Flash0.38s
Gemini 3.6 Flash0.37s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3.7 Flash3.16s
Gemini 3.6 Flash3.07s

রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর

প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini 3.7 Flash মাসিক API বিল
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
Gemini 3.6 Flash মাসিক API বিল
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
These models cost the same under this workload — no savings either way.Break-even

Gemini 3.7 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • ব্যতিক্রমী multi-টুল agentic reliability
  • Substantially reduced টুল invocation hallucinations
  • দ্রুত এক্সিকিউশন গতি
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • Pro টিয়ার গণিত proofs remain stronger
  • প্রয়োজন হয় careful prompt conditioning এর জন্য legacy টুলসমূহ

Gemini 3.6 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ

  • Noticeable bump মধ্যে কোডিং সঠিকতা চেয়ে বেশি 3.5
  • Flawless ভিডিও অনুধাবন জুড়ে দীর্ঘ clips
  • স্বল্প লেটেন্সি response স্ট্রিমিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
  • নয় সম্পূর্ণ Pro টিয়ার আর্কিটেকচার
  • টোকেন খরচসমূহ double এর জন্য inputs চেয়ে বেশি 250k

টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স

একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।

MetricGemini 3.7 FlashGemini 3.6 Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.15$1.02
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
42K39K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
20K19K

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা

বৈশিষ্ট্যGemini 3.7 FlashGemini 3.6 Flash
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK)models/gemini-3-7-flashmodels/gemini-3-6-flash
API প্রোটোকলGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ তারিখ2026-082026-07
নলেজ কাটঅফMay 2026March 2026
আর্কিটেকচারAgent-first adaptive multimodal transformerEnhanced multimodal mixture-of-experts
প্যারামিটার স্কেলConfidentialConfidential
এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K)২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTLইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1875/1M, কাস্টম TTL সহ)ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.1875/1M, কাস্টম TTL সহ)
কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্টসমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP ও প্যারালাল টুল কলিংনেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমানেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্সবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্সবিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT)Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশনVertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন
মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিংটেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড)টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড)
কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশনGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধাSOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইনপুট মডালিটিtext, vision, audio, videotext, vision, audio, video
আউটপুট মডালিটিtexttext

Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3.7 Flash or Gemini 3.6 Flash?

Gemini 3.7 Flash is more intelligent. It scores 85 compared with 84 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.6 Flash is faster, generating 185 tokens per second compared with 180 tokens per second.

Which model has lower latency?

Gemini 3.6 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.37s compared with 0.38s.

চূড়ান্ত মতামত

Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemini 3.7 Flash if your priority is Autonomous tool orchestration, DevOps pipelines, and API integrations. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemini 3.6 Flash if your workflow prioritizes Software development assistance, technical video analysis, and responsive web apps. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.

সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)

How does Gemini 3.7 Flash compare to Gemini 3.6 Flash in API token pricing and cost per token?+

Both Gemini 3.7 Flash and Gemini 3.6 Flash share matched API token pricing at $0.75 per 1M input tokens and $3.75 per 1M output tokens. Because their token economics are identical, your selection should be guided by benchmark latency, memory horizon, and reasoning capabilities rather than operational token fees. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.

Which model has a larger context window: Gemini 3.7 Flash or Gemini 3.6 Flash?+

Both Gemini 3.7 Flash and Gemini 3.6 Flash offer an identical context window of 1,049K tokens (~786k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.

Which AI model is better for software engineering and coding: Gemini 3.7 Flash or Gemini 3.6 Flash?+

Gemini 3.7 Flash scores 73.4% on SWE-bench Verified while Gemini 3.6 Flash scores 72%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Gemini 3.7 Flash holds the verified benchmark lead.

What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemini 3.7 Flash and Gemini 3.6 Flash?+

Gemini 3.7 Flash features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemini 3.6 Flash provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.

How does inference speed (tokens per second) compare between Gemini 3.7 Flash and Gemini 3.6 Flash?+

Gemini 3.7 Flash generates approximately 180 tokens per second, while Gemini 3.6 Flash delivers 185 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 3.6 Flash provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.

Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemini 3.7 Flash and Gemini 3.6 Flash to optimize costs?+

Yes! Tiered multi-model routing can optimize for latency and accuracy: you can route high-frequency conversational turns and latency-sensitive queries to Gemini 3.6 Flash, and route deep architectural or complex reasoning queries to Gemini 3.7 Flash. This balanced routing strategy maximizes system throughput and answer quality.

এআই পরিভাষা ও গাইড
সম্পূর্ণ গ্লোসারি →

মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs