Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.6 Flash de Google et Gemini 3.5 Flash-Lite de Google sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 3.6 Flash propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.75/$3.75 par million de tokens, tandis que Gemini 3.5 Flash-Lite offre 1.05M tokens de contexte à $0.40/$2.00 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.
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Gemini 3.6 Flash
Leader en Programmation et CodeGemini 3.6 Flash de Google est un modèle d’IA conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 185 tokens/s, un indice d’intelligence d
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
72%
Gemini 3.5 Flash-Lite
Inférence Ultra-RapideGemini 3.5 Flash-Lite de Google est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 240 tokens/s, un indice d’intelligence de
$0.40 / 1M
$2.00 / 1M
1.05M tokens
N/A
Différences Clés en un Coup d’Œil
- 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.
| Caractéristique | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.5 Flash-Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 84 | 69 |
Provider | ||
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 text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 33K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 185 tok/s | 240 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 |
Qui gagne où ?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Scores de Benchmarks Vérifiés
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.
Latence et Temps de Réponse
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulateur Interactif de Coût de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 3.6 Flash · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 72% · GPQA Diamond 82.4%)
- Débit rapide de 185 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 370 ms
- Tarification API optimisée ($0.75/$3.75 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Gemini 3.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages
- Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 33K tokens (MMLU-Pro 81.2% · Arena Elo 1375)
- Débit rapide de 240 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 290 ms
- Tarification API optimisée ($0.4/$2 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
- Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
- Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.5 Flash-Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.02 | $0.55 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 39K | 18K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 19K | 7K |
Spécifications Techniques
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Caractéristique | Gemini 3.6 Flash | Gemini 3.5 Flash-Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-6-flash | models/gemini-3-5-flash-lite |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-07 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | March 2026 | March 2026 |
| Architecture | Enhanced multimodal mixture-of-experts | Lightweight efficient multimodal transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 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 tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.1/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | 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 | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox | Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text 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 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework 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, vision, audio, video | text, vision |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3.6 Flash vs Gemini 3.5 Flash-Lite: Réponses Rapides (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.
Verdict
Gemini 3.6 Flash (Conçu pour le génie logiciel autonome, la refactorisation multi-fichiers et le débogage complexe, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 3.5 Flash-Lite (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 3.6 Flash domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3.5 Flash-Lite assure un débit supérieur et Gemini 3.5 Flash-Lite offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.
Questions fréquentes
Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 3.6 Flash ou Gemini 3.5 Flash-Lite ?+
Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 3.6 Flash prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.
Quelle est la différence de prix API entre Gemini 3.6 Flash et Gemini 3.5 Flash-Lite ?+
Gemini 3.6 Flash est facturé $0.75 / $3.75 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.40 / $2.00 pour Gemini 3.5 Flash-Lite. En coût pondéré, Gemini 3.5 Flash-Lite est plus économique.
Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+
Gemini 3.6 Flash prend en charge 1.05M tokens contre 1.05M tokens pour Gemini 3.5 Flash-Lite. Côté vitesse de génération, Gemini 3.5 Flash-Lite est le plus rapide.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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Sources: Documentation API officielle de Google et Google, fiches système et benchmarks indépendants (2026).