Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 3.7 Flash da Google e Gemini 3.6 Flash da Google são dois modelos de IA de destaque. O Gemini 3.7 Flash oferece uma janela de contexto de 1.05M tokens a $0.75/$3.75 por milhão de tokens, enquanto o Gemini 3.6 Flash oferece 1.05M tokens de contexto a $0.75/$3.75 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini 3.7 Flash
Modelo Principal de FronteiraO Gemini 3.7 Flash da Google é um modelo de IA projetado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, oferecendo janela de contexto de 1.0M, velocidade de 180 tokens/s, índice de inteligência de 85/10
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
73.4%
Gemini 3.6 Flash
Líder em Programação e CódigoO Gemini 3.6 Flash da Google é um modelo de IA projetado para engenharia de software autônoma, refatoração de código e depuração avançada, oferecendo janela de contexto de 1.0M, velocidade de 185 tokens/s, índice de inteligência de 84/100 e
$0.75 / 1M
$3.75 / 1M
1.05M tokens
72%
Principais Diferenças em Resumo
- 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%).
| Feature | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 85 | 84 |
Provider | ||
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 text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 180 tok/s | 185 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkPontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 3.7 Flash · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1.0M com limite máximo de saída de 66K tokens (SWE-bench Verified 73.4% · GPQA Diamond 83.1%)
- Taxa de transferência rápida de 180 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 380 ms
- Economia de API competitiva ($0.75/$3.75 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Gemini 3.6 Flash · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1.0M com limite máximo de saída de 66K tokens (SWE-bench Verified 72% · GPQA Diamond 82.4%)
- Taxa de transferência rápida de 185 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 370 ms
- Economia de API competitiva ($0.75/$3.75 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.15 | $1.02 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 42K | 39K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 20K | 19K |
Especificações Técnicas
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 3.7 Flash | Gemini 3.6 Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-3-7-flash | models/gemini-3-6-flash |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-08 | 2026-07 |
| Knowledge Cutoff | May 2026 | March 2026 |
| Architecture | Agent-first adaptive multimodal transformer | Enhanced multimodal mixture-of-experts |
| 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 $0.1875/1M 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) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) |
| 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, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 3.7 Flash vs Gemini 3.6 Flash: Respostas 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.
Veredito
Tanto Gemini 3.7 Flash (Indicado para raciocínio corporativo de fronteira, programação avançada e cargas de produção, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto Gemini 3.6 Flash (Indicado para engenharia de software autônoma, refatoração de código e depuração avançada, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: Gemini 3.7 Flash lidera em inteligência geral e programação, Gemini 3.6 Flash oferece geração mais rápida e Gemini 3.7 Flash apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Gemini 3.7 Flash ou Gemini 3.6 Flash?+
Nas avaliações de inteligência e código, Gemini 3.7 Flash leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Gemini 3.7 Flash ou Gemini 3.6 Flash?+
O Gemini 3.7 Flash custa $0.75 / $3.75 por 1M de tokens (entrada/saída) e o Gemini 3.6 Flash custa $0.75 / $3.75. No custo combinado, Gemini 3.7 Flash é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Gemini 3.7 Flash suporta 1.05M tokens de contexto contra 1.05M tokens do Gemini 3.6 Flash, enquanto Gemini 3.6 Flash entrega maior velocidade de geração.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Google e Google e benchmarks independentes (2026).