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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

Revisado por el equipo de investigación de GetInfoUsÚltima revisión: October 2026Política editorial
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Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 3.7 Flash de Google y Gemini 3.6 Flash de Google compiten directamente en el ecosistema actual de IA. Gemini 3.7 Flash ofrece una ventana de contexto de 1.05M tokens a $0.75/$3.75 por millón de tokens (entrada/salida), mientras que Gemini 3.6 Flash ofrece 1.05M tokens de contexto a $0.75/$3.75 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 3.7 Flash

Modelo Insignia de Frontera

Gemini 3.7 Flash de Google es un modelo de IA diseñado para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, con ventana de contexto de 1.0M, velocidad de 180 tokens/s, índice de inteligencia de 85/100 y t

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

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%

Diferencias Clave de un Vistazo

  • 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 →
CaracterísticaGemini 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

¿Quién gana en cada área?

At-a-glance decision framework
Código
Gemini 3.7 Flash
+1.4% SWE-bench lead
Costo
Tied
Identical monthly runtime cost
Velocidad
Gemini 3.6 Flash
+3% faster generation
Contexto
Tied
1.05M tokens window

Puntuaciones de Benchmarks Verificadas

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

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 3.7 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

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 3.7 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

  • Ventana de contexto de 1.0M con hasta 66K tokens de salida máxima (SWE-bench Verified 73.4% · GPQA Diamond 83.1%)
  • Rendimiento ágil de 180 tokens/segundo con latencia inicial (TTFT) de solo 380 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 3.6 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

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

Especificaciones Técnicas

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaracterísticaGemini 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: Respuestas Rápidas (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.

Veredicto

Tanto Gemini 3.7 Flash (Ideal para razonamiento empresarial de frontera, programación avanzada y flujos de producción, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) como Gemini 3.6 Flash (Ideal para ingeniería de software autónoma, refactorización de código y depuración avanzada, sistemas RAG empresariales y automatización mediante API.) destacan en producción: Gemini 3.7 Flash lidera en inteligencia general y programación, Gemini 3.6 Flash ofrece mayor velocidad de generación de tokens y Gemini 3.7 Flash resulta más rentable para cargas de trabajo API de alto volumen.

Preguntas frecuentes

¿Cuál es mejor para programación y razonamiento, Gemini 3.7 Flash o Gemini 3.6 Flash?+

En las pruebas de inteligencia compuesta y resolución de código, Gemini 3.7 Flash obtiene la ventaja. Puedes revisar la tabla SWE-bench y GPQA arriba para comparar cada métrica.

¿Cuánto cuesta la API de Gemini 3.7 Flash frente a Gemini 3.6 Flash?+

Gemini 3.7 Flash cuesta $0.75 / $3.75 por millón de tokens de entrada/salida, mientras que Gemini 3.6 Flash cuesta $0.75 / $3.75. En costo combinado, Gemini 3.7 Flash es la opción más económica.

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

Gemini 3.7 Flash cuenta con 1.05M tokens de contexto frente a 1.05M tokens de Gemini 3.6 Flash. En velocidad de inferencia, Gemini 3.6 Flash 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).