Pojedynek

Logo Gemini 3.5 FlashvsLogo GPT-5.5

Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: kto wygrywa w 2026 w kategorii model AI?

Gemini 3.5 Flash ($9.00/1M out) i GPT-5.5 ($30/1M out) należą w 2026 roku do najczęściej używanych w swojej kategorii (modele AI). Przy 3 głosach społeczności prowadzi GPT-5.5 z 57% aprobaty.

Szybki werdykt

W kategorii Rozumowanie wybierz GPT-5.5: arena ocenia go na 5/5 wobec 3.5/5 u Gemini 3.5 Flash. Pod względem budżetu wygrywa Gemini 3.5 Flash: zaczyna od $9.00/1M out wobec $30/1M out u GPT-5.5.

Porównanie linijka po linijce

Od
$9.00/1M outPłaska stawka w planie płatnym $1.50/$9.00 za 1M; batch API 50% taniej ($0.75/$4.50), context caching $0.15/1M plus $1.00/1M za godzinę przechowywania, dostępny darmowy plan
$30/1M outPoziom standardowy $5/$30 za 1M tokenów (cache'owane wejście $0.50), dwa razy więcej niż $2.50/$15 u GPT-5.4; Batch/Flex $2.50/$15; Priority $12.50/$75; GPT-5.5 Pro $30/$180; prompty powyżej 272K tokenów wejścia rozliczane 2x wejście / 1.5x wyjście.
Dostawca
Google
OpenAI
Okno kontekstu
1M tokens (1,048,576 in / 65,536 out)
1M tokens (1,050,000)
Cena wejścia
$1.50/1M in
$5/1M in
Cena wyjścia
$9.00/1M out
$30/1M out
Modalności
text, vision, audio, video, PDF in; text out
text, vision (image input, text output)
Open weights
Nie
Nie
Wynik tłumu
50%(0)
57%(3)
Oceny areny (1-5)
Rozumowanie
3.5
5.0
Kodowanie
4.0
4.5
Pisanie
3.0
4.0
Szybkość
5.0
3.5
Stosunek jakości do ceny
4.5
3.0

Mocne i słabe strony

Gemini 3.5 Flash

  • Bije Gemini 3.1 Pro w benchmarkach agentowych: 76.2% Terminal-Bench 2.1, 1656 Elo GDPval-AA (vs 1314 dla 3.1 Pro), 83.6% MCP Atlas
  • Artificial Analysis Intelligence Index 50 na wysokim wysiłku myślenia, #10 na 170 śledzonych modeli
  • Bardzo szybka generacja (~185 tokenów wyjściowych/s według Artificial Analysis); Google deklaruje wyjście 4x szybsze niż u innych modeli frontierowych
  • Okno kontekstu 1M tokenów (1,048,576) z wejściem multimodalnym: tekst, obraz, audio, wideo, PDF
  • 25% taniej niż Gemini 3.1 Pro ($1.50/$9 vs $2/$12) przy lepszych wynikach na produkcyjnych obciążeniach agentowych
  • Regulowany wysiłek myślenia (minimal/low/medium/high) plus 50% zniżki batch i context caching po $0.15/1M
  • Wzrost ceny 3x względem Gemini 3 Flash ($0.50/$3.00) i 5-6x względem 2.5 Flash; deweloperzy na HN odebrali to jako testowanie przez Google tolerancji cenowej
  • Nadgorliwy i rozwlekły: deweloperzy raportują, że ignoruje kryteria ukończenia i koloryzuje ponad instrukcje (porównywane do 'momentu Sonnet 3.7' u Claude)
  • Skargi na niezawodność serwowania Flash: deweloperzy raportują częste błędy 503 w godzinach szczytu
  • Słabszy w długoterminowych zadaniach agentowych z dowolną dostępnością narzędzi, powracający motyw zgłaszany przez deweloperów przy modelach Google
  • Wysoki czas do pierwszego tokena (~23s na wysokim wysiłku myślenia według Artificial Analysis), kiepski wybór do czatu wrażliwego na opóźnienia

GPT-5.5

  • Okno kontekstu 1M tokenów (1,050,000) ze 128K maks. wyjścia i wysiłkiem rozumowania regulowanym od none do xhigh
  • State-of-the-art na ARC-AGI-2 z 85.0% (vs 73.3% dla GPT-5.4) i Terminal-Bench 2.0 z 82.7%
  • Mocna autonomia w kodowaniu agentowym: deweloperzy raportują, że za jednym podejściem robi zadania, które GPT-5.4 zajmowały wiele tur, i naprawia własne błędy; +50 punktów na Code Arena vs GPT-5.4
  • Agresywne zniżki: 90% taniej za cache'owane wejście ($0.50/1M) i 50% taniej przez Batch lub Flex ($2.50/$15)
  • Szybki jak na frontierowy model rozumujący: deweloperzy mówią, że to pierwszy model GPT, na którym komfortowo pracuje się przy średnim lub niskim wysiłku myślenia
  • Cena katalogowa podwoiła się vs GPT-5.4 ($5/$30 vs $2.50/$15) przy tym samym oknie kontekstu 1M tokenów
  • Nadmiernie dosłowne wykonywanie instrukcji: deweloperzy raportują, że nie potrafi odczytać intencji w oczywistych miejscach, gdzie Claude sobie radzi
  • Ustępuje Claude Opus 4.8 na SWE-bench Pro (58.6% vs 69.2%); deweloperzy na HN wciąż wolą Claude do kodowania mniej więcej 2:1
  • Czasem zbyt zachowawczy przy zmianach w kodzie albo całkiem pomija głębokie rozumowanie, odpowiadając natychmiast na złożone prompty
  • Dopłata za długi kontekst: prompty powyżej 272K tokenów wejścia rozliczane 2x za wejście i 1.5x za wyjście dla całej sesji

Wydaj swój werdykt

Jedna rekomendacja na narzędzie na gladiatora. Zmienia wynik tłumu widoczny dla wszystkich.

Gemini 3.5 Flash$9.00/1M out
50%wynik tłumu · 0
GPT-5.5$30/1M out
57%wynik tłumu · 3

Werdykt areny w sprawie Gemini 3.5 Flash

Wybierz Gemini 3.5 Flash, jeśli prowadzisz kodowanie agentowe lub masowe pipeline'y multimodalne i chcesz jakości bliskiej Pro przy 4x szybkości: faktycznie bije Gemini 3.1 Pro na Terminal-Bench i GDPval, kosztując 25% mniej. Unikaj go, jeśli linia Flash była dla Ciebie poziomem budżetowym, bo kosztuje 3x więcej niż poprzednik Gemini 3 Flash, który pozostaje tanią opcją za $0.50/$3.00. Odpuść go też do czatu wrażliwego na opóźnienia przy wysokim wysiłku myślenia (~23s do pierwszego tokena) oraz do ścisłego wyjścia bez upiększeń, gdzie jego rozwlekłość działa na Twoją niekorzyść.

Werdykt areny w sprawie GPT-5.5

Wybierz GPT-5.5 zamiast GPT-5.4, jeśli potrzebujesz mocniejszej autonomii agentowej, workflowów ciężkich na terminalu albo SOTA w rozumowaniu abstrakcyjnym, ale pamiętaj, że cena katalogowa podwoiła się z $2.50/$15 u GPT-5.4 do $5/$30, a kontekst 1M tokenów pozostał ten sam. Zespoły robiące wieloplikowe refaktoryzacje wysokiego ryzyka mogą nadal woleć Claude Opus, który prowadzi na SWE-bench Pro (69.2% vs 58.6%) i lepiej odczytuje intencje z luźnych promptów. Użytkownicy pilnujący budżetu powinni uważać na dopłatę powyżej 272K tokenów i raporty o szybszym wypalaniu limitów, i mocno korzystać z cachingu, Batch lub Flex, by ciąć koszty o połowę.

Co mówi tłum

O Gemini 3.5 Flash

Brak werdyktów. Przemów jako pierwszy.

O GPT-5.5

Kciuk-w-Dółus

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.

Sprawiedliwy Recenzent

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.

Sir Wdrożycus

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.

Najczęstsze pytania

Czy Gemini 3.5 Flash jest lepszy niż GPT-5.5?

Tłum staje obecnie po stronie GPT-5.5: rekomenduje go 57%, wobec 50% dla Gemini 3.5 Flash (3 głosy). W kategorii Rozumowanie wyżej oceniany jest GPT-5.5 (5/5 vs 3.5/5). Właściwy wybór zależy od Twojego zastosowania. Porównanie linijka po linijce na tej stronie rozkłada na czynniki ceny, kluczowe parametry i oceny areny.

Co jest tańsze: Gemini 3.5 Flash czy GPT-5.5?

Tańszy jest Gemini 3.5 Flash: zaczyna od $9.00/1M out, podczas gdy GPT-5.5 zaczyna od $30/1M out.

Ile kosztują Gemini 3.5 Flash i GPT-5.5 za 1M tokenów?

Gemini 3.5 Flash: $1.50/1M in za 1M tokenów wejściowych, $9.00/1M out za 1M tokenów wyjściowych. GPT-5.5: $5/1M in za 1M tokenów wejściowych, $30/1M out za 1M tokenów wyjściowych.