Direktvergleich

GPT-5.6 Sol vs. Gemini 3.8 Flash

Veröffentlichte Benchmarkwerte aus derselben Version und Vergleichskohorte, API-Preise und technische Eckdaten. Unterschiedliche Testeinstellungen werden sichtbar ausgewiesen.

gemeinsame Messreihen: 25
verschiedene Benchmarks: 25
jüngster Abruf: 04.09.2026

Erstes ModellZweites Modell

Steckbrief

Allgemeine Daten

Erscheinungsdatum, Verfügbarkeit, Kontextfenster, Architektur und veröffentlichte Parameterzahlen auf einen Blick. Nicht veröffentlichte Angaben bleiben als solche markiert.

Allgemeine Daten von GPT-5.6 Sol und Gemini 3.8 Flash
Merkmal	GPT-5.6 Sol	Gemini 3.8 Flash
Anbieter	OpenAI	Google
Erschienen	9. Juli 2026	2. Sept. 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	16. Februar 2026	März 2026
Technische Quellen	Modell, Kontext, Wissensstand	Modell, Wissensstand

Kosten

API-Preise im Vergleich

Die Tabelle vergleicht die offiziellen Standard-API-Tarife pro 1 Mio. Token einschließlich veröffentlichter Cache-Preise. Batch, Fast, Priority, regionale Aufschläge, Toolaufrufe und Cloudpreise sind nicht eingerechnet.

API-Preise von GPT-5.6 Sol und Gemini 3.8 Flash
Preisart	GPT-5.6 Sol	Gemini 3.8 Flash
API-Eingabe	4 $ ≤272K / 8 $ >272K	0,75 $
API-Ausgabe	20 $ ≤272K / 30 $ >272K	3,75 $
Cache lesen	0,4 $ ≤272K / 0,8 $ >272K	0,07 $
Cache schreiben (5 Min.)	5 $ ≤272K / 10 $ >272K	Nicht ausgewiesen
Cache schreiben (1 Std.)	Nicht ausgewiesen	Nicht ausgewiesen
Preis geprüft	24.08.2026 Quelle	02.09.2026 Quelle

GPT-5.6 SolGemini 3.8 Flash

API-EingabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif

GPT-5.6 Sol4 $

Gemini 3.8 Flash0,75 $

API-AusgabeUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif

GPT-5.6 Sol20 $

Gemini 3.8 Flash3,75 $

Cache lesenUSD pro 1 Mio. Token, Basistarif

GPT-5.6 Sol0,4 $

Gemini 3.8 Flash0,075 $

Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Preise nach Anbieter

Direkte Entwicklertarife und über OpenRouter geroutete Anbieterpreise sind getrennt gekennzeichnet. Alle Preise gelten in USD pro 1 Mio. Token. Kontextabhängige Direktpreise sowie regionale, Flex-, Priority- und weitere OpenRouter-Tarife bleiben einzeln erkennbar.

Anbieterpreise von GPT-5.6 Sol und Gemini 3.8 Flash
Modell	Anbieter	Bezugsweg und Tarif	Eingabe pro 1 Mio. Token	Ausgabe pro 1 Mio. Token	Quelle
GPT-5.6 Sol	OpenAI	Direkt beim EntwicklerBis 272.000 Kontext-Token	4 $	20 $	Quelle24.08.2026
	OpenAI	Direkt beim EntwicklerÜber 272.000 Kontext-Token	8 $	30 $	Quelle24.08.2026
	Amazon Bedrock	Über OpenRouteramazon-bedrock/us-east-1	4,4 $	22 $	Quelle08.09.2026
	Azure	Über OpenRouterazure	5 $	30 $	Quelle08.09.2026
	Azure	Über OpenRouterazure/eu	5,5 $	33 $	Quelle08.09.2026
	Azure	Über OpenRouterazure/us	5,5 $	33 $	Quelle08.09.2026
	OpenAI	Über OpenRouteropenai	2 $	10 $	Quelle08.09.2026
	OpenAI	Über OpenRouteropenai/fast	4 $	20 $	Quelle08.09.2026
	OpenAI	Über OpenRouteropenai/flex	Günstigster erfasster Preis: 1 $	Günstigster erfasster Preis: 5 $	Quelle08.09.2026
Gemini 3.8 Flash	Google	Direkt beim EntwicklerStandard-API	0,75 $	3,75 $	Quelle02.09.2026
	Google	Über OpenRoutergoogle-vertex/global	0,75 $	3,75 $	Quelle08.09.2026
	Google	Über OpenRoutergoogle-vertex/global/flex	Günstigster erfasster Preis: 0,375 $	Günstigster erfasster Preis: 1,875 $	Quelle08.09.2026
	Google	Über OpenRoutergoogle-vertex/global/priority	1,35 $	6,75 $	Quelle08.09.2026
	Google AI Studio	Über OpenRoutergoogle-ai-studio	0,75 $	3,75 $	Quelle08.09.2026
	Google AI Studio	Über OpenRoutergoogle-ai-studio/flex	Günstigster erfasster Preis: 0,375 $	Günstigster erfasster Preis: 1,875 $	Quelle08.09.2026
	Google AI Studio	Über OpenRoutergoogle-ai-studio/priority	1,35 $	6,75 $	Quelle08.09.2026

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.

Fähigkeitsprofil aus vergleichbaren Benchmarks

Jede Achse mittelt direkt vergleichbare Benchmarkfamilien. Ein Wert von 100 bedeutet den stärkeren Wert innerhalb dieses Duells, keinen universellen Qualitätswert.

GPT-5.6 Sol

Gemini 3.8 Flash

Coding: 98,5 / 83,3 (5 Benchmarkfamilien)

Reasoning: 100 / 99,2 (1 Benchmarkfamilie)

Mathematik: 100 / 57,8 (1 Benchmarkfamilie)

Wissen: 98,8 / 100 (1 Benchmarkfamilie)

Finanzen: 96,9 / 99,1 (4 Benchmarkfamilien)

Recht: 75 / 93,7 (3 Benchmarkfamilien)

Agenten-Aufgaben: 96,6 / 97,4 (2 Benchmarkfamilien)

Multimodal: 99,7 / 100 (1 Benchmarkfamilie)

25 passende Messreihen aus 25 Benchmarkfamilien wurden berücksichtigt. Das Radar zeigt 8 von 13 vergleichbaren Kategorien.

GPT-5.6 SolGemini 3.8 Flash

BioMysteryBenchOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol71,111 %

Gemini 3.8 Flash62,222 %

Code MigrationOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol52,916 %

Gemini 3.8 Flash36,546 %

CyberBenchOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol88,136 %

Gemini 3.8 Flash43,75 %

EMBOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol72,339 %

Gemini 3.8 Flash72,196 %

Finance Agent (v2)Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol53,756 %

Gemini 3.8 Flash61,435 %

GPQA DiamondOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol95,202 %

Gemini 3.8 Flash94,444 %

Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol2,5 %

Gemini 3.8 Flash10 %

Legal Research BenchOverall · All-pass. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol48,077 %

Gemini 3.8 Flash38,942 %

LegalBenchOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol86,965 %

Gemini 3.8 Flash86,993 %

LiveCodeBench v6Overall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol82,604 %

Gemini 3.8 Flash89,484 %

MedCodeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol43,974 %

Gemini 3.8 Flash48,135 %

MedScribeOverall. Mehr ist besser. Kein dokumentierter Setup-Unterschied

GPT-5.6 Sol85,233 %

Gemini 3.8 Flash84,496 %

Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Benchmarkwerte von GPT-5.6 Sol und Gemini 3.8 Flash
Benchmark und Aufgabe	GPT-5.6 Sol	Gemini 3.8 Flash	Quelle
BioMysteryBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Harness: Terminus 2	Gewinner71,111 %	62,222 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 02.09.2026
Code MigrationOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner52,916 %	36,546 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
CyberBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner88,136 %	43,75 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
EMBOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner72,339 %	72,196 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
Finance Agent (v2)Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	53,756 %	Gewinner61,435 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
GPQA DiamondOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner95,202 %	94,444 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
Harvey's Legal Agent BenchmarkOverall · Task fully resolved Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: task resolution rateBewertung: Mehr ist besser	2,5 %	Gewinner10 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
Legal Research BenchOverall · All-pass Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: all-pass rateBewertung: Mehr ist besser	Gewinner48,077 %	38,942 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
LegalBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	86,965 %	Gewinner86,993 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
LiveCodeBench v6Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	82,604 %	Gewinner89,484 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
MedCodeOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	43,974 %	Gewinner48,135 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
MedScribeOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner85,233 %	84,496 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
MMLU-ProOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	89,1 %	Gewinner90,221 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
MMMU-ProOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	88,844 %	Gewinner89,075 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
MortgageTaxOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner67,289 %	65,342 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
ProgramBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner1,5 %	1 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
ProofBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner83 %	48 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
Public Benefits Bench v1.1Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner66,509 %	65,291 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
SAGEOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner52,563 %	35,064 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
SkillsBenchOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Harness: OpenHands	54,1 %	Gewinner57,985 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
SWE-bench VerifiedOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner96,2 %	80 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
TaxEval v2Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner74,775 %	74,448 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 01.09.2026
Terminal-Bench 2.1Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besser	Gewinner85,768 %	81,273 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
Vals IndexOverall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 2Messgröße: weighted index scoreBewertung: Mehr ist besser	Gewinner63,709 %	62,252 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
Vibe Code Bench v1.1Overall Testdetails Kein dokumentierter Unterschied im TestaufbauVersion: 1.1Messgröße: accuracyBewertung: Mehr ist besserEinstellungen: Harness: OpenHands	Gewinner80,495 %	78,651 %	Vals AI Quellendetails Datenstand: 03.09.2026
Zeichenerklärung:besserer Wertbesser, aber nicht eindeutigGleichstand

Eigene Modelltests

Community-Tests zum Anschauen

Vergleiche, wie die Modelle denselben Prompt umsetzen. Jeder Test zeigt den ersten Versuch, ohne nachträgliche Korrekturen am erzeugten Code. Die Ergebnisse fließen nicht in einen Gesamtscore ein.

Pelikan auf dem Fahrrad

Community-Klassiker für eine freie SVG-Zeichnung.

GPT-5.6 Sol

In diesem Testlauf war kein API-Zugang verfügbar. Das Modell wurde nicht bewertet.

Erster Versuch

Datum des Testlaufs: 07.09.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: openai/gpt-5.6-sol
Festgelegter Endpunkt: OpenAI | openai/gpt-5.6-sol-20260709
Reasoning-Einstellung: high
Temperatur: Anbieterstandard
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Nicht ausgeführt

Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.

Gemini 3.8 Flash

In diesem Testlauf war kein API-Zugang verfügbar. Das Modell wurde nicht bewertet.

Erster Versuch

Datum des Testlaufs: 07.09.2026
API-Anbieter: openrouter
Angefragtes API-Modell: google/gemini-3.8-flash
Festgelegter Endpunkt: Google AI Studio | google/gemini-3.8-flash-20260902
Reasoning-Einstellung: high
Temperatur: Anbieterstandard
Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token
Testprotokoll: community-visual-tests-v1
Technische Prüfung: Nicht ausgeführt

Visuell noch nicht bewertet. Eine erfolgreiche Aufzeichnung bestätigt weder korrekte Physik noch die vollständige Umsetzung des Prompts.

Prompt und Testbedingungen

Generate an SVG of a pelican riding a bicycle

Tokenlimit inklusive Reasoning: 8.192 Token

Ursprung der Aufgabe (Simon Willison)

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.

Die Standardpreistabelle nutzt direkte Entwicklertarife. Der Anbieter-Vergleich kennzeichnet OpenRouter-Endpoints, Regionen und Sondertarife separat.

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

Vergleiche GPT-5.6 Sol und Gemini 3.8 Flash mit weiteren wichtigen Modellen. Alle Duelle nutzen dieselbe Daten- und Benchmarklogik.

Zum vollständigen LLM-Vergleich