Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Aion-3.0 von AionLabs und Gemini 3.6 Flash von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. Aion-3.0 bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $0.50/$2.00 pro 1M Tokens, während Gemini 3.6 Flash 1.05M Tokens Kontext zu $0.75/$3.75 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.
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Aion-3.0
Deep-Reasoning-EngineAion-3.0 von AionLabs ist ein KI-Modell für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen mit 131K Kontextfenster, 80 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 83/100 und $0.5/$2 pro 1M Token.
$0.50 / 1M
$2.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemini 3.6 Flash
Spitzenmodell für ProgrammierungGemini 3.6 Flash von Google ist ein KI-Modell für autonomes Software-Engineering, Code-Refactoring und komplexe Fehleranalyse mit 1.0M Kontextfenster, 185 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 84/100 und $0.75/$3.75 pro 1M Token.
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
72%
Wichtigste Unterschiede auf einen Blick
- Aion-3.0 is 1.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 3.6 Flash has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- Gemini 3.6 Flash is faster at 185 tok/s vs 80 tok/s.
| Feature | Aion-3.0 | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 83 | 84 |
Provider | AionLabs | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.50 / 1M | $0.75 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.00 / 1M | $3.75 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.34 / 1M | $0.66 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 80 tok/s | 185 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 72% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 63.5% | 82.4% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.05 / 1M | $0.19 / 1M |
Wer gewinnt in welcher Disziplin?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
Latenz & Antwortzeit
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Interaktiver Token-Kosten-Simulator
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Aion-3.0 · Strengths & Key Advantages
- 131K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (GPQA Diamond 63.5% · MMLU-Pro 80%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 80 Token/Sekunde bei nur 520 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.5/$2 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Gemini 3.6 Flash · Strengths & Key Advantages
- 1.0M Kontextfenster und bis zu 66K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 72% · GPQA Diamond 82.4%)
- Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 185 Token/Sekunde bei nur 370 ms Erstlatenz (TTFT)
- Effiziente API-Struktur ($0.75/$3.75 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
- Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
- Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Aion-3.0 | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.16 | $1.02 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 20K | 39K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 7K | 19K |
Technische Spezifikationen
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Aion-3.0 | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | aion-3-0 | models/gemini-3-6-flash |
| API Protocol | AionLabs REST API (OpenAI-Compatible) | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-07 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | May 2026 | March 2026 |
| Architecture | Deliberate Scientific Reasoning Transformer | Enhanced multimodal mixture-of-experts |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($0.5/1M in) across full 131K window | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Cached input at $0.05/1M tokens | Implicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema | Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema |
| Web Search Grounding & Sandbox | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | API Prompt Engineering & RAG Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text BPE (~4 chars/token) | Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| Quantization & Min GPU VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API) |
| Safety & Frontier Classification | AionLabs Production Safety & Alignment Verified | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified |
| Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier | SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier |
| Input Modalities | text | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Schnelle Antworten (FAQ)
Which is more intelligent, Aion-3.0 or Gemini 3.6 Flash?
Gemini 3.6 Flash is more intelligent. It scores 84 compared with 83 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 3.6 Flash is faster, generating 185 tokens per second compared with 80 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Aion-3.0 is cheaper at $0.34 per 1M tokens blended, compared with $0.66 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 3.6 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.37s compared with 0.52s.
Which model has a larger context window?
Gemini 3.6 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 131.1K tokens.
Fazit
Sowohl Aion-3.0 (Optimal für tiefgehendes logisches Denken, komplexe Mathematik und wissenschaftliche Analysen, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Gemini 3.6 Flash (Optimal für autonomes Software-Engineering, Code-Refactoring und komplexe Fehleranalyse, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Gemini 3.6 Flash führt bei komplexem Reasoning und Coding, Gemini 3.6 Flash liefert den höheren Token-Durchsatz und Aion-3.0 ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.
Häufig gestellte Fragen (FAQ)
Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Aion-3.0 oder Gemini 3.6 Flash?+
Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Gemini 3.6 Flash vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.
Wie unterscheiden sich die API-Preise von Aion-3.0 und Gemini 3.6 Flash?+
Aion-3.0 kostet $0.50 / $2.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Gemini 3.6 Flash liegt bei $0.75 / $3.75. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Aion-3.0 günstiger.
Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+
Aion-3.0 bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 1.05M Tokens bei Gemini 3.6 Flash. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Gemini 3.6 Flash vorn.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.
Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von AionLabs und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).