Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.6 Luna — Preços comparativos
Preços de API e detalhes do tokenizador lado a lado para Gemini 3.5 Flash (Google) e GPT-5.6 Luna (OpenAI).
Preços comparativos
| Característica | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | |
| Entrada (por 1M tokens) | $1.50 | $1.00 |
| Saída (por 1M tokens) | $9.00 | $6.00 |
| Preços de contexto longo | Tarifa única para qualquer tamanho de prompt | Acima de 272K tokens: $2.00 entrada / $9.00 saída |
| Cache de contexto | Sim — 90% de desconto em tokens em cache | Sim — 90% de desconto em tokens em cache |
| Desconto de API em lote | 50% de desconto | 50% de desconto |
| Janela de contexto | 1M tokens | 1,1M tokens |
| Tokenizador | Gemini tokenizer | o200k_base (tiktoken) |
Exemplo do mundo real
1.000 requisições de API por mês, cada uma com 500 tokens de entrada e 200 tokens de saída (500K de entrada + 200K de saída no total).
Gemini 3.5 Flash
$2.5500
Entrada: $0.7500 +Saída: $1.8000
GPT-5.6 Luna
$1.7000
Entrada: $0.5000 +Saída: $1.2000
GPT-5.6 Luna é 33% mais barato para esta carga de trabalho — economizando $0.8500 por mês neste volume.
Perguntas frequentes
Não, GPT-5.6 Luna é mais barato para a carga de trabalho típica acima. Com $1.00/1M de entrada e $6.00/1M de tokens de saída, custa $1.7000 versus $2.5500 para Gemini 3.5 Flash — uma diferença de 33%. Observe que GPT-5.6 Luna muda para preços de contexto longo acima de 272K tokens de prompt, portanto em prompts muito longos essa diferença não escala linearmente.
Gemini 3.5 Flash suporta uma janela de contexto de 1M tokens. GPT-5.6 Luna suporta uma janela de contexto de 1,1M tokens. Uma janela de contexto maior permite incluir mais texto — documentos, histórico de conversa ou código — em uma única chamada de API.
Gemini 3.5 Flash supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount. GPT-5.6 Luna supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount.
No, they use different tokenizers. Gemini 3.5 Flash uses the Gemini tokenizer, while GPT-5.6 Luna uses o200k_base (tiktoken). Different tokenizers split text differently, so the same prompt will produce different token counts on each model — the effective cost difference may be larger or smaller than the per-token price difference alone suggests.
Gemini 3.5 Flash (Google): $1.5 input / $9 output per 1M tokens. GPT-5.6 Luna (OpenAI): $1 input / $6 output per 1M tokens. Rates shown before caching or batch discounts.
For an 80% output / 20% input workload — typical for code generation or long-form writing — Gemini 3.5 Flash costs $7.5000 per 1M total tokens and GPT-5.6 Luna costs $5.0000. GPT-5.6 Luna is 33% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
Gemini 3.5 Flash has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. GPT-5.6 Luna has a 1,1M-token context window — approximately 788K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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