Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.6 Luna — Precios comparativos
Precios de API y detalles del tokenizador para Gemini 3.5 Flash (Google) y GPT-5.6 Luna (OpenAI) uno al lado del otro.
Precios comparativos
| Característica | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Proveedor | OpenAI | |
| Entrada (por 1M tokens) | $1.50 | $1.00 |
| Salida (por 1M tokens) | $9.00 | $6.00 |
| Precios de contexto largo | Tarifa plana para cualquier tamaño de prompt | Más de 272K tokens: $2.00 entrada / $9.00 salida |
| Caché de contexto | Sí — 90% de descuento en tokens en caché | Sí — 90% de descuento en tokens en caché |
| Descuento de API en lote | 50% de descuento | 50% de descuento |
| Ventana de contexto | 1M tokens | 1,1M tokens |
| Tokenizador | Gemini tokenizer | o200k_base (tiktoken) |
Ejemplo del mundo real
1000 solicitudes de API por mes, cada una con 500 tokens de entrada y 200 tokens de salida (500K entrada + 200K salida en total).
Gemini 3.5 Flash
$2.5500
Entrada: $0.7500 +Salida: $1.8000
GPT-5.6 Luna
$1.7000
Entrada: $0.5000 +Salida: $1.2000
GPT-5.6 Luna es 33% más barato para esta carga de trabajo — ahorrando $0.8500 por mes con este volumen.
Preguntas frecuentes
No, GPT-5.6 Luna es más barato para la carga de trabajo típica anterior. Con $1.00/1M de entrada y $6.00/1M de tokens de salida, cuesta $1.7000 frente a $2.5500 para Gemini 3.5 Flash — una diferencia del 33%. Ten en cuenta que GPT-5.6 Luna pasa a precios de contexto largo por encima de 272K tokens de prompt, por lo que en prompts muy largos esta diferencia no escala linealmente.
Gemini 3.5 Flash admite una ventana de contexto de 1M tokens. GPT-5.6 Luna admite una ventana de contexto de 1,1M tokens. Una ventana de contexto más grande te permite incluir más texto — documentos, historial de conversación o código — en una sola llamada de API.
Gemini 3.5 Flash supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount. GPT-5.6 Luna supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount.
No, they use different tokenizers. Gemini 3.5 Flash uses the Gemini tokenizer, while GPT-5.6 Luna uses o200k_base (tiktoken). Different tokenizers split text differently, so the same prompt will produce different token counts on each model — the effective cost difference may be larger or smaller than the per-token price difference alone suggests.
Gemini 3.5 Flash (Google): $1.5 input / $9 output per 1M tokens. GPT-5.6 Luna (OpenAI): $1 input / $6 output per 1M tokens. Rates shown before caching or batch discounts.
For an 80% output / 20% input workload — typical for code generation or long-form writing — Gemini 3.5 Flash costs $7.5000 per 1M total tokens and GPT-5.6 Luna costs $5.0000. GPT-5.6 Luna is 33% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
Gemini 3.5 Flash has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. GPT-5.6 Luna has a 1,1M-token context window — approximately 788K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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