Direktvergleich
GPT-5.4 vs. Gemini 3.7 Flash
Veröffentlichte Benchmarkwerte aus derselben Version und Vergleichskohorte, API-Preise und technische Eckdaten. Unterschiedliche Testeinstellungen werden sichtbar ausgewiesen.
2
gemeinsame Messreihen
2
verschiedene Benchmarks
16.08.2026
jüngster Abruf
Modellauswahl ändern
Steckbrief und Kosten
Allgemeine Daten und Standard-API-Preise
Nicht veröffentlichte Parameterzahlen oder Wissensstände bleiben als solche markiert. Die Tabelle zeigt direkte Standardtarife pro Token einschließlich hinterlegter Kontextstufen. Batch, Fast, Priority, regionale Aufschläge, Toolaufrufe und Cloudpreise sind nicht eingerechnet.
| Merkmal | GPT-5.4 | Gemini 3.7 Flash |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | |
| Erschienen | März 2026 | 13. Aug. 2026 |
| Verfügbarkeit | Aktiv | Aktiv |
| Modelltyp | Proprietär | Proprietär |
| Parameter | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Architektur | Nicht veröffentlicht | Nicht veröffentlicht |
| Kontextfenster | 1.050.000 Token | 1.048.576 Token |
| Wissensstand | 31. August 2025 | März 2026 |
| Technische Quellen | Modell | Modell, Wissensstand |
| API-Preise pro 1 Mio. Token | ||
| API-Eingabe | 2,5 $ ≤272K / 5 $ >272K | 0,75 $ |
| API-Ausgabe | 15 $ ≤272K / 22,5 $ >272K | 3,75 $ |
| Cache lesen | 0,25 $ ≤272K / 0,5 $ >272K | 0,07 $ |
| Cache schreiben (5 Min.) | Nicht ausgewiesen | Nicht ausgewiesen |
| Cache schreiben (1 Std.) | Nicht ausgewiesen | Nicht ausgewiesen |
| Preis geprüft | 30.07.2026Quelle | 16.08.2026Quelle |
Leistung
Gemeinsame Benchmarks
Nur veröffentlichte Ergebnisse mit derselben Benchmark-Version, Aufgabe, Metrik und Vergleichskohorte werden gegenübergestellt. Wenn Anbieter unterschiedliche Reasoning-Stufen, Agenten oder Ausgabegrenzen verwendet haben, steht das direkt in der Tabelle.
| Benchmark und Aufgabe | GPT-5.4 | Gemini 3.7 Flash | Vergleichbarkeit | Quelle |
|---|---|---|---|---|
| Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved | 0 % | 8,75 %Gewinner | 1task resolution rateMehr ist besserKohorte: vals-legal-agent-benchmark:1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: Gemini 3.7 FlashGPT-5.4: Snapshot: gpt-5.4-2026-03-05 Gemini 3.7 Flash: Keine weiteren Einstellungen ausgewiesen | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 14.08.2026Import-ID: vals-hlab-2026-08-16-bae90566df2fAbgerufen am 16.08.2026 |
| Vibe Code Bench v1.1Overall | 67,421 % | 70,395 %Gewinner | 1.1accuracyMehr ist besserKohorte: vals-vibe-code-bench:1.1:overallKein dokumentierter Setup-UnterschiedSieger: Gemini 3.7 FlashGPT-5.4: Snapshot: gpt-5.4-2026-03-05, Harness: OpenHands Gemini 3.7 Flash: Harness: OpenHands | Vals AITyp: Unabhängige EvaluationMessstand: 13.08.2026Import-ID: vals-vibe-code-2026-08-16-a73c9770bcc4Abgerufen am 16.08.2026 |
So liest du den Vergleich
Ein Benchmark-Sieg ist kein Gesamturteil
Entscheidend sind deine Aufgaben, dein Budget und die benötigte Kontextlänge. Ein Coding-Benchmark sagt wenig über Bildverständnis oder Agentenarbeit aus.
Preise beziehen sich auf die offiziellen API-Tarife pro 1 Mio. Token. Web-Abos und Cloud-Aufschläge können davon abweichen.
Jeder Messwert verlinkt seine Messstelle und zeigt den Abrufstand. Je nach Kennzeichnung handelt es sich um eine Anbieterangabe, ein offizielles Benchmark-Leaderboard oder eine unabhängige Evaluation. Strittige oder archivierte Ergebnisse werden nicht verwendet.
Weitere Duelle
Ähnliche LLM-Vergleiche
Vergleiche GPT-5.4 und Gemini 3.7 Flash mit weiteren wichtigen Modellen. Alle Duelle nutzen dieselbe Daten- und Benchmarklogik.
Zum vollständigen LLM-Vergleich