Head-to-Head Model Comparison

Gemini 3.7 Flash vs GPT-5.6 Terra

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

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Gemini 3.7 FlashProfile

GPT-5.6 TerraProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemini 3.7 Flash

Modèle Phare de Pointe

Gemini 3.7 Flash de Google est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 180 tokens/s, un indice d’intelligence de

Intelligence Index85 / 100

Input Token:

$0.75 / 1M

Output Token:

$3.75 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

73.4%

OpenAI

GPT-5.6 Terra

Modèle Phare de Pointe

GPT-5.6 Terra de OpenAI est un modèle d’IA conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, offrant une fenêtre de contexte de 1.1M, une vitesse de 124 tokens/s, un indice d’intelligence de 85/

Intelligence Index85 / 100

Input Token:

$2.00 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

81.4%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Gemini 3.7 Flash is 2.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
GPT-5.6 Terra has a larger context window (1M vs 1M tokens).
Gemini 3.7 Flash is faster at 180 tok/s vs 124 tok/s.
GPT-5.6 Terra leads on SWE-bench coding (81.4% vs 73.4%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	Gemini 3.7 Flash	GPT-5.6 Terra
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	85	85
Provider	Google	OpenAI
Input Price Cost per million input tokens	$0.75 / 1M	$2.00 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$3.75 / 1M	$10.00 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.66 / 1M	$1.54 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1.05M tokens~1,573 A4 pages of text	1.05M tokens~1,575 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	66K	128K
Throughput Speed Tokens generated per second	180 tok/s	124 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	73.4%	81.4%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	83.1%	80.4%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.19 / 1M	$0.20 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

GPT-5.6 Terra

+8.0% SWE-bench lead

Coût

Gemini 3.7 Flash

2.6x cheaper monthly runtime

Vitesse

Gemini 3.7 Flash

+45% faster generation

Contexte

GPT-5.6 Terra

1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Gemini 3.7 FlashGPT-5.6 Terra

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

73.4%vs81.4%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

83.1%vs80.4%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

88.2%vs89.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1470ptsvs1470pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

N/Avs16.4%

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

N/Avs57%

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

N/Avs52.5%

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs78.8%

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

N/Avs94.6%

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

N/Avs87.2%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

180 tok/s vs124 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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

GPT-5.6 Terra1.09s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemini 3.7 Flash3.16s

GPT-5.6 Terra5.12s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

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

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemini 3.7 Flash Monthly API Bill

$4.78 / month

$0.75/1M in · $3.75/1M out

GPT-5.6 Terra Monthly API Bill

$12.30 / month

$2/1M in · $10/1M out

Gemini 3.7 Flash saves approximately $7.52 / month (61%) under this workload.2.6x Savings

Gemini 3.7 Flash · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 73.4% · GPQA Diamond 83.1%)
Débit rapide de 180 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 380 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

GPT-5.6 Terra · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1.1M et capacité de sortie maximale de 128K tokens (SWE-bench Verified 81.4% · GPQA Diamond 80.4%)
Débit rapide de 124 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 1090 ms
Tarification API optimisée ($2/$10 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
Pour les charges à très fort volume, l’activation du cache de prompts et de l’API Batch est recommandée

Token Use & Task Economics

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

Metric	Gemini 3.7 Flash	GPT-5.6 Terra
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$1.15	$1.95
Output Tokens / Task Tokens generated per task	42K	58K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	20K	32K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	Gemini 3.7 Flash	GPT-5.6 Terra
Official API Model ID (SDK)	models/gemini-3-7-flash	gpt-5-6-terra
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	OpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date	2026-08	2026-07
Knowledge Cutoff	May 2026	February 2026
Architecture	Agent-first adaptive multimodal transformer	Balanced unified reasoning model
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	Flat rate ($2/1M in) across full 1050K window
Prompt Cache Policy & TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.1875/1M with configurable TTL	Automatic prefix caching at $0.2/1M (no extra cache-write fee)
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	Native Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning Support	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation	Supervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
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	OpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
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 3.7 Flash vs GPT-5.6 Terra: Réponses Rapides (FAQ)

Which model is faster?

Gemini 3.7 Flash is faster, generating 180 tokens per second compared with 124 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 3.7 Flash is cheaper at $0.66 per 1M tokens blended, compared with $1.54 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 3.7 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.38s compared with 1.09s.

Which model has a larger context window?

GPT-5.6 Terra has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 1.05M tokens.

Verdict

Gemini 3.7 Flash (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et GPT-5.6 Terra (Conçu pour le raisonnement d’entreprise de pointe, l’ingénierie logicielle et la production IA, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 3.7 Flash domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 3.7 Flash assure un débit supérieur et Gemini 3.7 Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 3.7 Flash ou GPT-5.6 Terra ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 3.7 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 3.7 Flash et GPT-5.6 Terra ?+

Gemini 3.7 Flash est facturé $0.75 / $3.75 par million de tokens (entrée/sortie) contre $2.00 / $10.00 pour GPT-5.6 Terra. En coût pondéré, Gemini 3.7 Flash est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Gemini 3.7 Flash prend en charge 1.05M tokens contre 1.05M tokens pour GPT-5.6 Terra. Côté vitesse de génération, Gemini 3.7 Flash est le plus rapide.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Gemini 3.7 Flash vs GPT-5.6 Terra

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Gemini 3.7 Flash

GPT-5.6 Terra

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Gemini 3.7 Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

GPT-5.6 Terra · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

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Verdict

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