Een-op-een
Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: welke AI-model wint in 2026?
Gemini 3.5 Flash ($9.00/1M out) en GPT-5.5 ($30/1M out) zijn twee van de meest gebruikte AI-modellen van 2026. Over 3 stemmen van de community leidt GPT-5.5 met 57% goedkeuring.
Verdict in het kort
Op Redeneren kies je GPT-5.5: de arena geeft 5/5 tegenover 3.5/5 voor Gemini 3.5 Flash. Qua budget wint Gemini 3.5 Flash: die begint bij $9.00/1M out tegenover $30/1M out voor GPT-5.5.
Vergelijking regel voor regel
Sterke en zwakke punten
Gemini 3.5 Flash
- Verslaat Gemini 3.1 Pro op agentische benchmarks: 76.2% Terminal-Bench 2.1, 1656 Elo GDPval-AA (tegenover 1314 voor 3.1 Pro), 83.6% MCP Atlas
- Artificial Analysis Intelligence Index van 50 op high thinking effort, plaats #10 van 170 gevolgde modellen
- Zeer snelle generatie (~185 output-tokens/sec volgens Artificial Analysis); Google claimt 4x snellere output dan andere frontier-modellen
- Context window van 1M tokens (1,048,576) met multimodale input: tekst, beeld, audio, video, PDF
- 25% goedkoper dan Gemini 3.1 Pro ($1.50/$9 vs $2/$12) en presteert er tegelijk beter op productie-agentworkloads
- Instelbaar thinking effort (minimal/low/medium/high) plus 50% batchkorting en context caching voor $0.15/1M
- 3x prijsverhoging ten opzichte van Gemini 3 Flash ($0.50/$3.00) en 5-6x ten opzichte van 2.5 Flash; HN-devs zagen het als Google dat de prijstolerantie aftast
- Overijverig en breedsprakig: devs melden dat het voltooiingscriteria negeert en verder aandikt dan de instructies (vergeleken met Claudes 'Sonnet 3.7-moment')
- Betrouwbaarheidsklachten op de Flash-serving: developers melden frequente 503-fouten tijdens piekuren
- Zwakker op langlopende agentische taken met willekeurige toolbeschikbaarheid, een terugkerend thema dat devs bij Google-modellen melden
- Hoge time-to-first-token (~23s op high thinking effort volgens Artificial Analysis), slechte match voor latency-gevoelige chat
GPT-5.5
- Context window van 1M tokens (1,050,000) met 128K max output en reasoning effort instelbaar van none tot xhigh
- State of the art op ARC-AGI-2 met 85.0% (tegenover 73.3% voor GPT-5.4) en Terminal-Bench 2.0 met 82.7%
- Sterke agentische programmeerautonomie: devs melden dat het taken in één keer oplost waar GPT-5.4 meerdere beurten voor nodig had en zijn eigen fouten herstelt; +50 punten op Code Arena ten opzichte van GPT-5.4
- Agressieve kortingen: 90% korting op cached input ($0.50/1M) en 50% korting via Batch of Flex ($2.50/$15)
- Snel voor een frontier-redeneerder: devs zeggen dat het het eerste GPT-model is dat comfortabel draait op medium of low thinking effort
- Lijstprijs verdubbeld ten opzichte van GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) voor hetzelfde context window van 1M tokens
- Te letterlijke instructieopvolging: devs melden dat het intentie niet oppikt op voor de hand liggende plekken waar Claude dat wel doet
- Blijft achter op Claude Opus 4.8 op SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); HN-developers verkiezen voor programmeren nog altijd Claude met grofweg 2:1
- Soms te conservatief met codewijzigingen, of slaat diep redeneren volledig over en antwoordt meteen op complexe prompts
- Long-context-toeslag: prompts boven 272K input-tokens worden voor de hele sessie gefactureerd tegen 2x input en 1.5x output
Vel je verdict
Eén aanbeveling per tool per gladiator. Die verandert de publieksscore die iedereen ziet.
Het verdict van de arena over Gemini 3.5 Flash
Kies Gemini 3.5 Flash als je agentisch programmeren of multimodale high-volume-pipelines draait en bijna-Pro-kwaliteit wilt op 4x de snelheid: het verslaat Gemini 3.1 Pro daadwerkelijk op Terminal-Bench en GDPval en kost tegelijk 25% minder. Vermijd het als je de Flash-lijn als budgetlaag gebruikte, want het kost 3x zijn voorganger Gemini 3 Flash, die met $0.50/$3.00 de goedkope optie blijft. Sla het ook over voor latency-gevoelige chat op high thinking effort (~23s tot het eerste token) of strikte output zonder franje, waar de breedsprakigheid tegen je werkt.
Het verdict van de arena over GPT-5.5
Kies GPT-5.5 boven GPT-5.4 als je sterkere agentische autonomie, terminal-zware workflows of SOTA abstract redeneren nodig hebt, maar weet dat de lijstprijs verdubbelde van $2.50/$15 bij GPT-5.4 naar $5/$30, terwijl de 1M-token context gelijk bleef. Teams die risicovolle refactoring over meerdere bestanden doen, kunnen alsnog beter Claude Opus kiezen, dat SWE-bench Pro aanvoert (69.2% vs 58.6%) en intentie beter afleidt uit losse prompts. Prijsbewuste gebruikers moeten letten op de toeslag boven 272K tokens en meldingen van sneller opgebrande limieten, en leunen op caching, Batch of Flex om de kosten te halveren.
Wat het publiek zegt
Over Gemini 3.5 Flash
Nog geen verdicten. Wees de eerste die het woord neemt.
Over GPT-5.5
“It is painfully literal. Where Claude infers intent in obvious places, 5.5 wants everything spelled out. And the price doubled vs 5.4 for the same 1M context.”
“85 on ARC-AGI-2 and you can feel it. Stuff that used to stall my agent just resolves now. 1M context with 128K output covers every workflow I have.”
“5.5 one-shots tasks that took 5.4 three turns, and it fixes its own mistakes mid-run instead of doubling down. The reasoning effort dial from none to xhigh is genuinely useful.”
Verder vergelijken
Veelgestelde vragen
Is Gemini 3.5 Flash beter dan GPT-5.5?
Het publiek kiest momenteel voor GPT-5.5: 57% raadt het aan, tegenover 50% voor Gemini 3.5 Flash (3 stemmen). Op Redeneren scoort GPT-5.5 hoger (5/5 vs 3.5/5). De juiste keuze hangt af van je gebruiksdoel. De vergelijking op deze pagina zet prijzen, kernspecificaties en arenascores regel voor regel op een rij.
Wat is goedkoper, Gemini 3.5 Flash of GPT-5.5?
Gemini 3.5 Flash is goedkoper: die begint bij $9.00/1M out, terwijl GPT-5.5 begint bij $30/1M out.
Hoeveel kosten Gemini 3.5 Flash en GPT-5.5 per 1M tokens?
Gemini 3.5 Flash: $1.50/1M in per 1M input tokens, $9.00/1M out per 1M output tokens. GPT-5.5: $5/1M in per 1M input tokens, $30/1M out per 1M output tokens.