Gemini 3.8 Flash vs GPT-5.6 Terra

Wählen Sie zwei Modelle aus, um ihre Coding-Leistung, Preise und Funktionen zu vergleichen.

Wichtigste Vergleichspunkte

Coding-Leistungsgruppe: Gemini 3.8 Flash hat in der ausgewählten gemeinsamen Referenzkonfiguration einen höheren Referenzindex als GPT-5.6 Terra (111.92 gegenüber 110.54, 1.38 Punkte Unterschied). Das belegt für sich genommen keine allgemeine Überlegenheit beim Programmieren. Redaktionelle Gruppen: Gemini 3.8 Flash = A+; GPT-5.6 Terra = A+. Dies sind getrennte redaktionelle Bewertungen und keine verlässliche Reihenfolge innerhalb einer Gruppe.
API-Kostenschätzung: 1M in / 200K out tokens: $1.5000 (Gemini 3.8 Flash) vs $4.4000 (GPT-5.6 Terra).
Metrik Gemini 3.8 Flash GPT-5.6 Terra
Coding Index
111.92
110.54
Coding-Leistungsgruppe A+ A+
Eingabepreis $0.75/1M $2/1M
Ausgabepreis $3.75/1M $12/1M
Kontextfenster 1.05M 1.05M

Coding Index

Coding Index · Referenzbasis: 100

Gemini 3.8 Flash 111.92
GPT-5.6 Terra 110.54

Abstand der gerundeten Indizes: 1.38

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.

Urteil

Beide Modelle gehören zur gleichen redaktionellen Gruppe. Die Daten belegen keine verlässliche Reihenfolge darin; vergleichen Sie anhand eigener Projekte.

Vergleich von Stärken und Einsatzbereichen

Gemini 3.8 Flash Tier A+

Am Besten Geeignet Für
  • •Software engineering
  • •Agentic workflows
Stärken
  • •Multimodal input
  • •Improved software engineering and agentic capabilities

GPT-5.6 Terra Tier A+

Am Besten Geeignet Für
  • •Autonomous agentic workflows
  • •Large-scale refactoring
  • •System architecture design
  • •Codex CLI complex tasks
Stärken
  • •Best-in-class deep reasoning for multi-file refactors
  • •Excels at long-horizon agentic coding tasks
  • •Superior architectural design and system planning
  • •Strong tool-use and autonomous task completion

Gemini 3.8 Flash

OpenRouter-Preis 2026-10-11
Testbelege und Rankingmethode · Gemini 3.8 Flash

Mehrere Quellen geprüft

Terminal-Bench 4.0 · mini-SWE-agent · high: 19.09% · 95% CI ± 3.36%

Artificial Analysis · Gemini 3.8 Flash (high)

Testkonfiguration: high

Terminal-Bench 2.1: 87.64% · SciCode: 56.60%

LiveBench · 2026-06-25 · gemini-3.8-flash-high

Coding: 72.49% · Agentic Coding: 54.24%

ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.

Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.

Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.

GPT-5.6 Terra

OpenRouter-Preis 2026-10-11
Testbelege und Rankingmethode · GPT-5.6 Terra

Mehrere Quellen geprüft

Terminal-Bench 4.0 · Codex · max: 21.52% · 95% CI ± 3.25%

Artificial Analysis · GPT-5.6 Terra (max)

Testkonfiguration: max

Terminal-Bench 2.1: 88.01% · SciCode: 54.98%

LiveBench · 2026-06-25 · gpt-5.6-terra-max

Coding: 78.25% · Agentic Coding: 54.95%

ModelRank ordnet anhand öffentlicher Coding-Ergebnisse redaktionelle Leistungsgruppen zu. Es sind weder automatische Indexschwellen noch statistisch bewiesene Klassen. Preis, Geschwindigkeit, Kontext und Sponsoring beeinflussen die Gruppen nicht.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. Der Index bildet zwei gemeinsame Tests ab, keine Fähigkeitsverhältnisse oder statistisch belegten Abstände.

Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.

Daten geprüft: 2026-09-10. Das Abrufdatum ist nicht unbedingt das Testdatum.

Ergebnisse gelten für bestimmte Konfigurationen. Agenten, Denkaufwand, Werkzeuge, Budgets und Aufgaben können abweichen. Nahe Indizes belegen keine Überlegenheit. B bezeichnet die relative Position in dieser Auswahl, nicht fehlende Programmierfähigkeit.

API-Kostenschätzung

1M input + 200K output (USD):

Gemini 3.8 Flash: $1.5000

GPT-5.6 Terra: $4.4000

Schätzung für den angezeigten Anbieter und Zeitraum; DeepSeek nutzt Spitzenpreise. Ohne Cache-Rabatte, Werkzeuggebühren, Langkontextstaffeln und nicht erfasste zusätzliche Tokens.

Häufig gestellte Fragen

Welches Modell eignet sich besser zum Programmieren: Gemini 3.8 Flash oder GPT-5.6 Terra?

Gemini 3.8 Flash hat in der ausgewählten gemeinsamen Referenzkonfiguration einen höheren Referenzindex als GPT-5.6 Terra (111.92 gegenüber 110.54, 1.38 Punkte Unterschied). Das belegt für sich genommen keine allgemeine Überlegenheit beim Programmieren. Redaktionelle Gruppen: Gemini 3.8 Flash = A+; GPT-5.6 Terra = A+. Dies sind getrennte redaktionelle Bewertungen und keine verlässliche Reihenfolge innerhalb einer Gruppe.

Wie vergleichen sich die API-Preise von Gemini 3.8 Flash und GPT-5.6 Terra?

Gemini 3.8 Flash: $0.75/1M input, $3.75/1M output (OpenRouter-Preis); GPT-5.6 Terra: $2/1M input, $12/1M output (OpenRouter-Preis). 1M input + 200K output (USD): $1.5000 vs $4.4000.

Wie groß sind die Kontextfenster von Gemini 3.8 Flash und GPT-5.6 Terra?

Gemini 3.8 Flash bietet 1,048,576 Tokens, GPT-5.6 Terra bietet 1,050,000 Tokens.

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