Gemini 3.7 Flash vs GPT-5.6 Terra

选择两个模型来对比它们的编程性能、价格和功能。

核心对比结论

编程梯队: 在选定的共同基准配置中,Gemini 3.7 Flash 的参考指数高于 GPT-5.6 Terra(111.28 对 110.54,相差 0.74 分)。这本身不能证明通用编程能力更强。 编辑梯队:Gemini 3.7 Flash = A+;GPT-5.6 Terra = A+。梯队是独立的编辑评估,不代表同梯队内存在可靠先后。
API 费用估算: 1M in / 200K out tokens: $1.5000 (Gemini 3.7 Flash) vs $4.4000 (GPT-5.6 Terra).
指标 Gemini 3.7 Flash GPT-5.6 Terra
Coding Index
111.28
110.54
编程梯队 A+ A+
输入价格 $0.75/1M $2/1M
输出价格 $3.75/1M $12/1M
上下文窗口 1.05M 1.05M

Coding Index

Coding Index · 参考基线: 100

Gemini 3.7 Flash 111.28
GPT-5.6 Terra 110.54

整数指数差值: 0.74

DeepSeek V4 Flash 0731=100。指数仅反映两项共同测试,不代表能力倍数或已证实的统计差距。

结论

两者属于同一编辑梯队,现有证据不支持可靠的档内先后;建议用自己的项目比较。

核心优势与适用场景对比

Gemini 3.7 Flash Tier A+

最适合
  • •Coding assistance
  • •Multi-step reasoning
优势
  • •Multimodal input
  • •Fast agentic workflows

GPT-5.6 Terra Tier A+

最适合
  • •Autonomous agentic workflows
  • •Large-scale refactoring
  • •System architecture design
  • •Codex CLI complex tasks
优势
  • •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 3.7 Flash

OpenRouter 报价 2026-10-11
评测依据与排名说明 · Gemini 3.7 Flash

多源核对

Terminal-Bench 4.0 · mini-SWE-agent · high: 11.21% · 95% CI ± 2.45%

Artificial Analysis · Gemini 3.7 Flash (high)

评测配置: high

Terminal-Bench 2.1: 85.77% · SciCode: 57.18%

LiveBench · 2026-06-25 · gemini-3.7-flash-high

Coding: 78.89% · Agentic Coding: 58.28%

梯队由 ModelRank 根据公开编程证据作编辑评估,不按指数阈值自动划分,也不是统计上已证明的类别。同档不排先后;价格、速度、上下文和赞助不参与分档。

DeepSeek V4 Flash 0731=100。指数仅反映两项共同测试,不代表能力倍数或已证实的统计差距。

评测对应特定模型配置;代理框架、推理档位、工具、预算和任务可能不同。接近的指数不能证明真实优劣。B 档表示在这批候选中的相对位置,不代表不会编程。

数据核对日期: 2026-09-10. 快照日期是数据获取日期,不一定是评测日期。

GPT-5.6 Terra

OpenRouter 报价 2026-10-11
评测依据与排名说明 · GPT-5.6 Terra

多源核对

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

Artificial Analysis · GPT-5.6 Terra (max)

评测配置: 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%

梯队由 ModelRank 根据公开编程证据作编辑评估,不按指数阈值自动划分,也不是统计上已证明的类别。同档不排先后;价格、速度、上下文和赞助不参与分档。

DeepSeek V4 Flash 0731=100。指数仅反映两项共同测试,不代表能力倍数或已证实的统计差距。

评测对应特定模型配置;代理框架、推理档位、工具、预算和任务可能不同。接近的指数不能证明真实优劣。B 档表示在这批候选中的相对位置,不代表不会编程。

数据核对日期: 2026-09-10. 快照日期是数据获取日期,不一定是评测日期。

评测对应特定模型配置;代理框架、推理档位、工具、预算和任务可能不同。接近的指数不能证明真实优劣。B 档表示在这批候选中的相对位置,不代表不会编程。

API 费用估算

1M input + 200K output (USD):

Gemini 3.7 Flash: $1.5000

GPT-5.6 Terra: $4.4000

按所示渠道和时段报价估算,DeepSeek 使用高峰价。不含缓存优惠、工具费、长上下文分段价及未计入的额外令牌。

常见问题解答

Gemini 3.7 Flash 与 GPT-5.6 Terra 相比,哪个更适合编程?

在选定的共同基准配置中,Gemini 3.7 Flash 的参考指数高于 GPT-5.6 Terra(111.28 对 110.54,相差 0.74 分)。这本身不能证明通用编程能力更强。 编辑梯队:Gemini 3.7 Flash = A+;GPT-5.6 Terra = A+。梯队是独立的编辑评估,不代表同梯队内存在可靠先后。

Gemini 3.7 Flash 与 GPT-5.6 Terra 的 API 价格如何比较?

Gemini 3.7 Flash: $0.75/1M input, $3.75/1M output (OpenRouter 报价); GPT-5.6 Terra: $2/1M input, $12/1M output (OpenRouter 报价). 1M input + 200K output (USD): $1.5000 vs $4.4000.

Gemini 3.7 Flash 与 GPT-5.6 Terra 的上下文窗口是多少?

Gemini 3.7 Flash 提供 1,048,576 令牌上下文,GPT-5.6 Terra 提供 1,050,000 令牌上下文。

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