Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.6 Terra
Gemini 3.5 Flash 在综合、多模态领先；GPT-5.6 Terra 在编码领先。下方逐字段对比，并附月度成本测算与各使用场景的选择规则。
结论速览
选 Gemini 3.5 Flash，如果你……
- 极快
- 价格低
- 原生多模态
- 为规模化而生
- 最适合：快速任务、多模态、低成本
选 GPT-5.6 Terra，如果你……
- OpenAI 品质
- 价格减半
- 生态丰富
- 最适合：性价比、通用任务、OpenAI 生态
正面对比综合分
分数为 0–100，由公开基准信息聚合、在三张榜单上独立加权。名次基于收录的 27 款模型。
聚合自公开信息并独立加权，方法见 条款 页。3 分以内视为统计持平。
规格与价格——逐字段并排
标价为每百万 token 的美元价。高亮格为该行更优的价值或能力。
| 维度 | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.6 Terra | 结论 |
|---|---|---|---|
| 厂商 | Google（US） | OpenAI（US） | 不同厂商 |
| 发布时间 | 2026.07 | 2026.07 | GPT-5.6 Terra 更新 |
| 综合（名次） | 69 · 第18 | 62 · 第26 | Gemini 3.5 Flash 高 7 分 |
| 编码 | 64 · 第22 | 70 · 第17 | GPT-5.6 Terra 高 6 分 |
| 多模态 | 86 · 第10 | 69 · 第24 | Gemini 3.5 Flash 高 17 分 |
| 上下文窗口 | 1M | 1.05M | GPT-5.6 Terra 更大 |
| 最大输出 | 128K | 128K | 持平 |
| 有效上下文 | 88 | 88 | 持平 |
| 输入 $/百万 token | $1.5 | $2.5 | Gemini 3.5 Flash 更便宜 |
| 输出 $/百万 token | $9 | $15 | Gemini 3.5 Flash 更便宜 |
| 缓存折扣 | 无 | 省 50% | GPT-5.6 Terra 折扣更大 |
| 速度 | 约 80 tok/s | 约 60 tok/s | Gemini 3.5 Flash 更快 |
| 首 token 延迟 | 0.3s | 0.5s | Gemini 3.5 Flash 响应更快 |
| 函数调用 | 75 | 90 | GPT-5.6 Terra 领先 |
| 拒答率 | 约 10% | 约 13% | Gemini 3.5 Flash 限制更少 |
| 英文 | 85 | 88 | GPT-5.6 Terra |
| 中文 | 72 | 72 | 持平 |
| 模态 | text、image、audio、video | text、image | 覆盖不同 |
| 开源权重 | 否 | 否 | 两者均闭源 |
| 微调 | 是 | 否 | |
| 免费档 | Gemini App 免费；API 提供免费档 | 无免费 API | |
| SOC2 / 不训练 | 是 / 是 | 是 / 是 | |
| 私有化部署 | 否 | 否 | 两者均不支持 |
字段来自厂商公开文档与 Modelspectra 27 款模型数据集；速度随网络、并发与提示长度变化。采购前请核对实时定价。
逐维度分析
推理与综合智能
Gemini 3.5 Flash 综合分领先 7 分（69 对 62）。在高难度、多步推理上这是实打实而非边际的优势；而 GPT-5.6 Terra 仍是强劲的通用模型，处理常规任务并不吃力。
智能体编码
这是小幅差距：GPT-5.6 Terra 得 70 分，Gemini 3.5 Flash 得 64 分。在多文件改动、SWE 类工单和长时程智能体循环中，GPT-5.6 Terra 需要的纠错轮次更少；Gemini 3.5 Flash 写脚本和补全仍然胜任，但任务复杂度上来后会落后。
多模态
多模态上 Gemini 3.5 Flash 领先，86 对 69。一个具体的模态差异：Gemini 3.5 Flash 额外支持 audio、video。
速度与延迟
交互场景下 Gemini 3.5 Flash 更快：约 80 tok/s、首 token 0.3s，对比 GPT-5.6 Terra 的 约 60 tok/s、首 token 0.5s（吞吐约为 1.3 倍）。对以体感流畅度决定留存的对话式产品而言，即便原始推理分略低，这份速度优势也是真实的产品因素。
上下文：窗口大小 vs 可用记忆
名义上下文窗口：Gemini 3.5 Flash 为 1M，GPT-5.6 Terra 为 1.05M。关键在于，名义窗口更大并不等于可用记忆更强：GPT-5.6 Terra 标称 1.05M，但 Gemini 3.5 Flash 的有效上下文得分更高（88 对 88），也就是说它实际能更牢地记住给到的内容。
价格与总成本
Gemini 3.5 Flash 的 API 更便宜，每百万输入/输出 token 为 $1.5/$9，而 GPT-5.6 Terra 为 $2.5/$15——标价输入约低 1.7 倍。缓存折扣（GPT-5.6 Terra 50%）会改变实际账单，下方有完整测算。
中文 vs 英文
英文：Gemini 3.5 Flash 85 对 GPT-5.6 Terra 88。中文：72 对 72。两者都是美国厂商模型；若业务以中文为先，也可对比榜单上的中国大陆模型。
工具调用与生态
函数调用得分：Gemini 3.5 Flash 75 对 GPT-5.6 Terra 90，结构化工具使用上 GPT-5.6 Terra 占优。Gemini 3.5 Flash 支持微调。同时要把团队已有的 SDK/插件熟悉度算进去——切换成本往往高于几分的工具调用差距。
成本示例——相同工作量、真实 token 测算
假设一个生产工作量为每月 1 亿输入 + 3000 万输出 token，其中 90% 输入由缓存提供。数值采用公开标价。
| 场景 · 每月 | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.6 Terra | 差距 |
|---|---|---|---|
| 标价未使用缓存 | $4201 亿输入 × $1.5 + 3000 万输出 × $9 | $7001 亿输入 × $2.5 + 3000 万输出 × $15 | 1.67×有差距 |
| 计入缓存90% 输入命中缓存 | $420无公开缓存折扣 | $5889000 万命中缓存输入 × $1.25 + 1000 万输入 × $2.5 + 3000 万输出 × $15 | 1.40×有差距 |
示意模型；你的输入/输出结构与缓存命中率会改变结果。价格为任何企业协议之前的标价。