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Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 3.6 Flash de Google y Gemini 3.5 Flash-Lite de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Gemini 3.6 Flash ofrece una ventana de contexto de 1.05M tokens a $0.75/$3.75 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Gemini 3.5 Flash-Lite ofrece 1.05M tokens de contexto a $0.40/$2.00 por millón de tokens. Analizamos sus benchmarks, latencia y costos reales.

Comparación Directa (VS)

Cambia y Compara Cualquier Modelo

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini 3.6 Flash

Líder en Programación e Ingeniería

Gemini 3.6 Flash de Google es un modelo de IA diseñado para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 185 tokens/s, índice de inteligencia de 84/100 y tar

Intelligence Index84 / 100
Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

72%

Google

Gemini 3.5 Flash-Lite

Inferencia Ultrarrápida

Gemini 3.5 Flash-Lite de Google es un modelo de IA diseñado para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 240 tokens/s, índice de inteligencia de 69/100 y tarifa

Intelligence Index69 / 100
Input Token:

$0.40 / 1M

Output Token:

$2.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Diferencias Clave de un Vistazo

  • Gemini 3.5 Flash-Lite is 1.9x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 3.5 Flash-Lite is faster at 240 tok/s vs 185 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaracterísticaGemini 3.6 FlashGemini 3.5 Flash-Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8469
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$0.75 / 1M$0.40 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$3.75 / 1M$2.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.66 / 1M$0.35 / 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
66K33K
Throughput Speed
Tokens generated per second
185 tok/s240 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
72%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
82.4%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.19 / 1M$0.10 / 1M

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código

Evaluations ongoing

Costo
Gemini 3.5 Flash-Lite
1.9x cheaper monthly runtime
Velocidad
Gemini 3.5 Flash-Lite
+30% faster generation
Contexto
Tied
1.05M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

Gemini 3.6 FlashGemini 3.5 Flash-Lite
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

72%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

82.4%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

87.8%vs81.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1460ptsvs1375pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

185 tok/s vs240 tok/s

Latencia y Tiempo de Respuesta

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 3.6 Flash0.37s
Gemini 3.5 Flash-Lite0.29s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 3.6 Flash3.07s
Gemini 3.5 Flash-Lite2.37s

Simulador Interactivo de Costos de Tokens

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 3.6 Flash Monthly API Bill
$4.78 / month
$0.75/1M in · $3.75/1M out
Gemini 3.5 Flash-Lite Monthly API Bill
$2.55 / month
$0.4/1M in · $2/1M out
Gemini 3.5 Flash-Lite saves approximately $2.23 / month (47%) under this workload.1.9x Savings

Gemini 3.6 Flash · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 1.0M con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 72% · GPQA Diamond 82.4%)
  • Rendimiento ágil de 185 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 370 ms
  • Economía de API competitiva ($0.75/$3.75 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Gemini 3.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • Ventana de contexto de 1.0M con hasta 33K tokens de salida máxima (MMLU-Pro 81.2% · Arena Elo 1375)
  • Rendimiento ágil de 240 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 290 ms
  • Economía de API competitiva ($0.4/$2 por 1M de tokens) con soporte para caché de prompts y salidas JSON estructuradas
Considerations & Trade-offs
  • Modelo propietario en la nube; no permite descargar los pesos para ejecución local sin conexión
  • En demostraciones científicas extremas, los modelos de razonamiento pesado de gama alta ofrecen mayor profundidad

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini 3.6 FlashGemini 3.5 Flash-Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.02$0.55
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
39K18K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
19K7K

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaGemini 3.6 FlashGemini 3.5 Flash-Lite
Official API Model ID (SDK)models/gemini-3-6-flashmodels/gemini-3-5-flash-lite
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-072026-07
Knowledge CutoffMarch 2026March 2026
ArchitectureEnhanced multimodal mixture-of-expertsLightweight efficient multimodal transformer
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 $0.1/1M 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)
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
Output Modalitiestexttext

Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite: Respuestas Rápidas (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 3.6 Flash or Gemini 3.5 Flash-Lite?

Gemini 3.6 Flash is more intelligent. It scores 84 compared with 69 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 3.5 Flash-Lite is faster, generating 240 tokens per second compared with 185 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.5 Flash-Lite is cheaper at $0.35 per 1M tokens blended, compared with $0.66 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.5 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.29s compared with 0.37s.

Veredicto

Tanto Gemini 3.6 Flash (Ideal para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Gemini 3.5 Flash-Lite (Ideal para interacción en tiempo real, baja latencia y enrutamiento de alto volumen, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini 3.6 Flash lidera en inteligencia general y programación, Gemini 3.5 Flash-Lite ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini 3.5 Flash-Lite resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemini 3.6 Flash o Gemini 3.5 Flash-Lite?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Gemini 3.6 Flash obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Gemini 3.6 Flash frente a Gemini 3.5 Flash-Lite?+

Gemini 3.6 Flash cuesta $0.75 / $3.75 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Gemini 3.5 Flash-Lite cuesta $0.40 / $2.00. En costo combinado, Gemini 3.5 Flash-Lite es la opción más económica.

¿Qué modelo tiene mayor ventana de contexto y menor latencia?+

Gemini 3.6 Flash cuenta con 1.05M tokens de contexto frente a 1.05M tokens de Gemini 3.5 Flash-Lite. En velocidad de inferencia, Gemini 3.5 Flash-Lite ofrece un rendimiento superior.

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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Las puntuaciones de benchmarks, precios por token y límites de tasa evolucionan rápidamente. Verifique siempre las especificaciones actuales en la documentación oficial del proveedor.

Fuentes: Documentación oficial de API de Google y Google, tarjetas de sistema y benchmarks independientes (2026).