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Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 3.7 Flash von Google und Gemini 3.6 Flash von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. Gemini 3.7 Flash bietet ein Kontextfenster von 1.05M Tokens bei API-Preisen von $0.75/$3.75 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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Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini 3.7 Flash

Frontier-Flaggschiff-Modell

Gemini 3.7 Flash von Google ist ein KI-Modell für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows mit 1.0M Kontextfenster, 180 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 85/100 und $0.75/$3.75 pro 1

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

Spitzenmodell für Programmierung

Gemini 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.

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

72%

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 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

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 3.7 Flash
+1.4% SWE-bench lead
Cost
Tied
Identical monthly runtime cost
Speed
Gemini 3.6 Flash
+3% faster generation
Context
Tied
1.05M tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

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

Latenz & Antwortzeit

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

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

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini 3.7 Flash Monthly API Bill
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
Gemini 3.6 Flash Monthly API Bill
$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 · Strengths & Key Advantages

  • 1.0M Kontextfenster und bis zu 66K maximale Output-Token (SWE-bench Verified 73.4% · GPQA Diamond 83.1%)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 180 Token/Sekunde bei nur 380 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

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.

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

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 3.7 FlashGemini 3.6 Flash
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-7-flashmodels/gemini-3-6-flash
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-082026-07
Knowledge CutoffMay 2026March 2026
ArchitectureAgent-first adaptive multimodal transformerEnhanced multimodal mixture-of-experts
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (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
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)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 VRAMCloud-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 ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash: Schnelle Antworten (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.

Fazit

Sowohl Gemini 3.7 Flash (Optimal für anspruchsvolles Enterprise-Reasoning, Softwareentwicklung und produktive KI-Workflows, 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 3.7 Flash führt bei komplexem Reasoning und Coding, Gemini 3.6 Flash liefert den höheren Token-Durchsatz und Gemini 3.7 Flash ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Gemini 3.7 Flash oder Gemini 3.6 Flash?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Gemini 3.7 Flash vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Gemini 3.7 Flash und Gemini 3.6 Flash?+

Gemini 3.7 Flash kostet $0.75 / $3.75 pro 1M Input-/Output-Tokens, Gemini 3.6 Flash liegt bei $0.75 / $3.75. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Gemini 3.7 Flash günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Gemini 3.7 Flash bietet 1.05M Tokens Kontext gegenüber 1.05M Tokens bei Gemini 3.6 Flash. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Gemini 3.6 Flash vorn.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

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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 Google und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).