Gemini 3.8 Flash vs GPT-5.6 Terra

Selecciona dos modelos para comparar su rendimiento de programación, precios y características.

Puntos clave de la comparación

Nivel de programación: Gemini 3.8 Flash tiene un índice de referencia superior al de GPT-5.6 Terra en la configuración de referencia compartida seleccionada (111.92 frente a 110.54, una diferencia de 1.38 puntos). Esto por sí solo no demuestra superioridad general para programar. Niveles editoriales: Gemini 3.8 Flash = A+; GPT-5.6 Terra = A+. Son evaluaciones editoriales independientes y no establecen un orden fiable dentro de un nivel.
Estimación de coste API: 1M in / 200K out tokens: $1.5000 (Gemini 3.8 Flash) vs $4.4000 (GPT-5.6 Terra).
Métrica Gemini 3.8 Flash GPT-5.6 Terra
Coding Index
111.92
110.54
Nivel de programación A+ A+
Precio de Entrada $0.75/1M $2/1M
Precio de Salida $3.75/1M $12/1M
Ventana de Contexto 1.05M 1.05M

Coding Index

Coding Index · Base de referencia: 100

Gemini 3.8 Flash 111.92
GPT-5.6 Terra 110.54

Diferencia de índices enteros: 1.38

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.

Veredicto

Ambos modelos comparten nivel editorial. La evidencia no establece un orden fiable dentro del nivel; compárelos en sus propios proyectos.

Comparación de fortalezas y casos de uso

Gemini 3.8 Flash Tier A+

Mejor Para
  • •Software engineering
  • •Agentic workflows
Fortalezas
  • •Multimodal input
  • •Improved software engineering and agentic capabilities

GPT-5.6 Terra Tier A+

Mejor Para
  • •Autonomous agentic workflows
  • •Large-scale refactoring
  • •System architecture design
  • •Codex CLI complex tasks
Fortalezas
  • •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

Pruebas y metodología de clasificación · Gemini 3.8 Flash

Fuentes contrastadas

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

Artificial Analysis · Gemini 3.8 Flash (high)

Configuración: 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 asigna niveles editoriales según evidencia pública de programación. No son umbrales automáticos del índice ni categorías demostradas estadísticamente. Precio, velocidad, contexto y patrocinio no influyen.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.

Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.

Datos verificados: 2026-09-10. La fecha de captura no es necesariamente la fecha de evaluación.

GPT-5.6 Terra

Pruebas y metodología de clasificación · GPT-5.6 Terra

Fuentes contrastadas

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

Artificial Analysis · GPT-5.6 Terra (max)

Configuración: 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 asigna niveles editoriales según evidencia pública de programación. No son umbrales automáticos del índice ni categorías demostradas estadísticamente. Precio, velocidad, contexto y patrocinio no influyen.

DeepSeek V4 Flash 0731 = 100. El índice refleja dos pruebas compartidas, no múltiplos de capacidad ni diferencias estadísticamente demostradas.

Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.

Datos verificados: 2026-09-10. La fecha de captura no es necesariamente la fecha de evaluación.

Los resultados corresponden a configuraciones concretas. Agentes, razonamiento, herramientas, presupuestos y tareas pueden variar. Índices cercanos no prueban superioridad. B indica una posición relativa entre estos candidatos, no incapacidad para programar.

Estimación de coste API

1M input + 200K output (USD):

Gemini 3.8 Flash: $1.5000

GPT-5.6 Terra: $4.4000

Estimación según canal y franja indicados; DeepSeek usa tarifas punta. No incluye descuentos de caché, herramientas, tramos de contexto largo ni tokens adicionales no contabilizados.

Preguntas frecuentes

¿Qué modelo es mejor para programar: Gemini 3.8 Flash o GPT-5.6 Terra?

Gemini 3.8 Flash tiene un índice de referencia superior al de GPT-5.6 Terra en la configuración de referencia compartida seleccionada (111.92 frente a 110.54, una diferencia de 1.38 puntos). Esto por sí solo no demuestra superioridad general para programar. Niveles editoriales: Gemini 3.8 Flash = A+; GPT-5.6 Terra = A+. Son evaluaciones editoriales independientes y no establecen un orden fiable dentro de un nivel.

¿Cómo se comparan los precios de API de Gemini 3.8 Flash y GPT-5.6 Terra?

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

¿Cuáles son los tamaños de contexto de Gemini 3.8 Flash y GPT-5.6 Terra?

Gemini 3.8 Flash ofrece 1,048,576 tokens y GPT-5.6 Terra ofrece 1,050,000 tokens de contexto.

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