course
Working with the OpenAI API
3 godz.
131.3K
Gemini 3.5 Flash zadebiutował 19 maja 2026 r. jako mocna odpowiedź na flagowe modele OpenAI i Anthropic, obiecując wydajność z najwyższej półki przy prędkościach Flash. GPT-5.5 od OpenAI pojawił się wcześniej, w kwietniu 2026 r., pozycjonując się jako najsilniejszy model do agentowego kodowania, jaki firma dotąd dostarczyła.
Oba modele są wprost tworzone do pracy agentowej i przewyższają swoich poprzedników w benchmarkach, które najbardziej liczą się w zadaniach długohoryzontowych. Pytanie brzmi, który faktycznie pasuje do twojego workflow i czy kompromisy między szybkością a kosztem są warte swojej ceny w twoim konkretnym przypadku użycia.
W tym artykule porównam Gemini 3.5 Flash i GPT-5.5 w pięciu kluczowych wymiarach: kodowanie i workflow agentowe, zadania wymagające rozumowania i wiedzy, możliwości multimodalne, kontekst i wydajność w długim kontekście oraz ceny. Możesz też zajrzeć do naszych osobnych opracowań: Gemini 3.5 Flash i dogłębnego przeglądu GPT-5.5, aby poznać więcej szczegółów o każdym modelu z osobna.
Czym jest Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash to najnowszy model Google w rodzinie Gemini 3.5, zaprezentowany na Google I/O 2026. Należy do poziomu Flash, co oznacza optymalizację pod kątem szybkości i kosztów, ale według głównej deklaracji Google dostarcza teraz wydajność rywalizującą z większymi flagowymi modelami w benchmarkach agentowych i kodowania (co potwierdzają pierwsze wyniki).
Model został zaprojektowany do pracy z harnessem Antigravity Google, frameworkiem do równoległego wdrażania współpracujących subagentów.
Jest dostępny przez Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform oraz jako domyślny model w aplikacji Gemini i w trybie AI w Wyszukiwarce na całym świecie. Gemini 3.5 Pro jest już używany wewnętrznie w Google i ma trafić do użytkowników w przyszłym miesiącu.
Aby dowiedzieć się więcej o premierze i o tym, co benchmarki znaczą w praktyce, zobacz nasz przewodnik po Gemini 3.5 Flash. Opisaliśmy też szersze ogłoszenia z I/O, w tym Gemini Omni, nowy natywny multimodalny model generatywny do mediów, całodobowego agenta AI Gemini Spark oraz nowe Managed Agents w API.
Czym jest GPT-5.5?
GPT-5.5 to wydanie modelu OpenAI z kwietnia 2026 r., opisane jako najsilniejszy dotąd model firmy do agentowego kodowania. OpenAI wypuściło też wariant GPT-5.5 Pro do zadań wymagających wyższej dokładności, dostępny dla użytkowników Pro, Business i Enterprise.
Jak opisaliśmy w naszym porównaniu GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7, płacenie za 6x droższy GPT-5.5 Pro wydaje się opłacalne tylko w workflow, które obejmują trudną matematykę i/lub zadania wyszukiwania w sieci oraz gdzie wysoka dokładność ma kluczowe znaczenie.
Model został współprojektowany do pracy na systemach NVIDIA GB200 i GB300 NVL72, a OpenAI twierdzi, że dorównuje opóźnieniu na token GPT-5.4 w realnym serwowaniu, jednocześnie osiągając wyższy poziom inteligencji.
Jest dostępny w ChatGPT i Codex dla użytkowników Plus, Pro, Business i Enterprise, z dostępem do API po $5 za 1 mln tokenów wejściowych i $30 za 1 mln tokenów wyjściowych.
Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: bezpośrednie porównanie
Oto szybkie podsumowanie pozycji obu modeli, zanim przejdziemy do szczegółów.
| Funkcja | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench (agentowe kodowanie) | 76,2% | 78,2% |
| SWE-Bench Pro | 55,1% | 58,6% |
| MCP Atlas (użycie narzędzi) | 83,6% | 75,3% |
| OSWorld-Verified (obsługa komputera) | 78,4% | 78,7% |
| CharXiv Reasoning (multimodalne) | 84,2% | 84,1% |
| Finance Agent v2 | 57,9% | 51,8% |
| ARC-AGI-2 | 72,1% | 84,6% |
| Humanity's Last Exam | 40,2% | 41,4% |
| Szybkość generowania | 4x szybciej niż inne modele z czołówki (deklaracja Google) | Dorównuje opóźnieniu GPT-5.4 |
| Okno kontekstu | 1 mln tokenów | 1 mln tokenów |
| Cena za wejście w API | ~$1,50 / 1 mln tokenów | $5,00 / 1 mln tokenów |
| Cena za wyjście w API | ~$9,00 / 1 mln tokenów | $30,00 / 1 mln tokenów |
| Framework multiagentowy | Antigravity harness | Codex |
Kodowanie i workflow agentowe
Kodowanie to wymiar, w którym oba modele konkurują najbardziej bezpośrednio, i tutaj GPT-5.5 prowadzi niewielką różnicą. Zarówno w agentowym kodowaniu terminalowym (Terminal-Bench 2.1: 78,2% vs 76,2%), jak i w klasycznej inżynierii oprogramowania (SWE-Bench Pro: 58,6% vs 55,1%) GPT-5.5 ma przewagę kilku punktów procentowych nad Gemini 3.5 Flash.
Tam, gdzie Gemini 3.5 Flash wychodzi na prowadzenie, jest użycie narzędzi. Osiąga 83,6% w MCP Atlas, wyraźnie pokonując 75,3% GPT-5.5. MCP Atlas testuje wieloetapowe wywoływanie narzędzi i zgodność ze schematami w złożonych workflow agentowych, czyli dokładnie takie zadania, do których zaprojektowano harness Antigravity.
| Benchmark | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 | Uwagi |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench | 76,2% | 78,2% | GPT-5.5 prowadzi nieznacznie |
| SWE-Bench Pro | 55,1% | 58,6% | Zgłoszone przez dostawców; Claude Opus 4.7 prowadzi z wynikiem 64,3% |
| MCP Atlas | 83,6% | 75,3% | Gemini prowadzi; testuje wieloetapowe wywoływanie narzędzi |
Uczciwy wniosek: GPT-5.5 to lepszy wybór do zadań DevOps mocno opartych o terminal i automatyzację powłoki. Gemini 3.5 Flash to lepszy wybór do potoków agentowych intensywnie korzystających z narzędzi, gdzie centralne jest wywoływanie w stylu MCP. W inżynierii oprogramowania na poziomie repozytorium Claude Opus 4.7 wciąż prowadzi oba modele w SWE-Bench Pro.
Rozumowanie i zadania wiedzoznawcze
W abstrakcyjnym rozumowaniu różnica między modelami jest największa: GPT-5.5 wyraźnie prowadzi w ARC-AGI-2 (84,6% wobec 72,1% Gemini 3.5 Flash). To 12,5 punktu przewagi w benchmarku badającym rozpoznawanie nowych wzorców i rozumowanie, którego nie da się zapamiętać z danych treningowych. W Humanity's Last Exam wyniki są zbliżone: GPT-5.5 ma 41,4%, a Gemini 3.5 Flash 40,2%.
Jedną z mocnych stron GPT-5.5 jest matematyka, co pokazuje jego wynik w FrontierMath Tier 4 na poziomie 35,4%. Żaden inny obecnie dostępny model nie dorównuje temu wynikowi, choć AI Co-Mathematician Google wyraźnie przebija nawet GPT-5.5 Pro (47,9% vs 39,6%). Nie jest jednak szeroko dostępny, a jedynie w ograniczonym wydaniu badawczym.
Powtarza się jedno zaskakujące odkrycie z naszego porównania Gemini 3.5 Flash vs Claude Opus 4.7: Gemini 3.5 Flash zajmuje pierwsze miejsce w Finance Agent v2 (57,9% vs 51,8% GPT-5.5 i 51,5% Opus 4.7) w wieloetapowym rozumowaniu finansowym, choć jest najlżejszym z tej trójki. To wskazuje na model, który świetnie się sprawdza, gdy agenci muszą niezawodnie wywoływać zewnętrzne narzędzia w długich sekwencjach.
Możliwości multimodalne
Multimodalność to obszar, w którym Gemini 3.5 Flash jest najbardziej konkurencyjny wobec GPT-5.5. W CharXiv Reasoning, który testuje wizualne rozumowanie na naukowych wykresach, Gemini 3.5 Flash uzyskuje 84,2% wobec 84,1% GPT-5.5. To praktycznie remis i istotny wynik, biorąc pod uwagę, że 3.5 Flash jest pozycjonowany jako model zoptymalizowany pod szybkość.
W benchmarku OSWorld, który testuje kontrolę interfejsu komputera, oba modele oraz Claude Opus 4.7 są w zasadzie na remis, w zakresie od 78,0% (Gemini Flash 3.5) do 78,4% (GPT-5.5). Jednak Gemini Flash 3.5 nie oferuje funkcji obsługi komputera, więc wynik odzwierciedla jedynie wewnętrzną ocenę badawczą.
Jeśli potrzebujesz agentów zdolnych do autonomicznej nawigacji po stronach internetowych, wybierz GPT-5.5 (lub Opus 4.7).
Okno kontekstu i wydajność w długim kontekście
Oba modele oferują okno kontekstu 1 mln tokenów. Ciekawsze pytanie brzmi, co faktycznie z nim robią. W naszej recenzji GPT-5.5 najbardziej wymownym wynikiem były dane o wydajności w długim kontekście: GPT-5.4 załamywał się powyżej ~128 tys. tokenów w testach igieł MRCR, podczas gdy GPT-5.5 utrzymywał się do 512 tys. i dalej. Przy 512 tys.–1 mln kontekstu GPT-5.5 uzyskuje 74,0% w MRCR v2 8-needle, w porównaniu do 36,6% GPT-5.4.
Tam, gdzie możemy porównać je bezpośrednio, to 128 tys. tokenów w tym samym benchmarku. GPT-5.5 ma 94,8% w MRCR v2 8-needle (średnio 128K), podczas gdy Gemini 3.5 Flash ma 77,3%. To znacząca różnica: GPT-5.5 z wyraźnie większą dokładnością wyszukuje i rozumuje nad rozproszonymi faktami w długim kontekście w tym zakresie.
W pełnej skali 1 mln tokenów obraz jest mniej klarowny, bo opublikowane dane nie pokrywają się wprost. Gemini 3.5 Flash uzyskuje 26,6% w MRCR v2 8-needle (1M pointwise), co stanowi marginalną poprawę względem 26,3% Gemini 3.1 Pro.
OpenAI nie opublikowało bezpośrednio porównywalnego wyniku 1M pointwise dla GPT-5.5, więc nie możemy rozstrzygnąć bezpośrednio w tym zakresie. Niemniej 74,0% GPT-5.5 przy 512K–1M w innym wariancie MRCR sugeruje, że prawdopodobnie trzyma się lepiej.
W benchmarkach Graphwalks, które testują rozumowanie nad strukturami grafów osadzonych w długim kontekście, GPT-5.5 uzyskuje 45,4% w BFS przy 1 mln tokenów. Wyniki Gemini 3.5 Flash w tym konkretnym teście nie zostały opublikowane.
Praktyczny wniosek: GPT-5.5 jest silniejszym modelem do długiego kontekstu tam, gdzie możemy to zmierzyć.
Ceny
Tu różnice są wyraźne. Gemini 3.5 Flash kosztuje około $1,50 za 1 mln tokenów wejściowych i $9,00 za 1 mln tokenów wyjściowych. GPT-5.5 kosztuje $5,00 za 1 mln tokenów wejściowych i $30,00 za 1 mln tokenów wyjściowych, czyli ponad trzykrotnie więcej niż Gemini 3.5 Flash.
Google przedstawia to tak, że 3.5 Flash dostarcza wydajność z czołówki za mniej niż połowę kosztu innych modeli z czołówki. To twierdzenie utrzymuje się w zestawieniu z cenami GPT-5.5. W przypadku wysokowolumenowych workloadów agentowych, gdzie model jest wywoływany setki razy na workflow, różnica w kosztach szybko się kumuluje.
GPT-5.5 Pro jest wyceniony jeszcze wyżej: $30 za 1 mln tokenów wejściowych i $180 za 1 mln tokenów wyjściowych. Ten poziom jest przeznaczony do najtrudniejszych zadań wymagających rozumowania i jest dostępny dla użytkowników Pro, Business i Enterprise. Gemini 3.5 Pro, którego premiery spodziewamy się w przyszłym miesiącu, prawdopodobnie będzie powyżej 3.5 Flash zarówno pod względem możliwości, jak i ceny, choć dokładnych stawek jeszcze nie ogłoszono.
| Model | Wejście (za 1 mln tokenów) | Wyjście (za 1 mln tokenów) | Okno kontekstu |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash | ~$1,50 | ~$9,00 | 1 mln tokenów |
| GPT-5.5 | $5,00 | $30,00 | 1 mln tokenów |
| GPT-5.5 Pro | $30,00 | $180,00 | 1 mln tokenów |
Warto zwrócić uwagę na jeden niuans: OpenAI twierdzi, że GPT-5.5 zużywa znacząco mniej tokenów do ukończenia tych samych zadań Codex w porównaniu z GPT-5.4. Zatem wzrost ceny za token nie przekłada się bezpośrednio na proporcjonalny wzrost kosztu dla workflow agentowych. Mimo to, nawet uwzględniając zyski z efektywności tokenów, Gemini 3.5 Flash pozostaje wyraźnie tańszy na poziomie API.
Kiedy wybrać Gemini 3.5 Flash, a kiedy GPT-5.5
Decyzja sprowadza się głównie do trzech czynników: wrażliwości na koszty, rodzaju wykonywanej pracy agentowej i ekosystemu, w którym już działasz. Oto jak ująłbym wybór w typowych scenariuszach.
| Przypadek użycia | Rekomendacja | Dlaczego |
|---|---|---|
| Wysokowolumenowe potoki agentowe z intensywnym wywoływaniem narzędzi | Gemini 3.5 Flash | Prowadzi w MCP Atlas (83,6% vs 75,3%) i kosztuje ~3x mniej za token |
| DevOps mocno oparty o terminal i automatyzację powłoki | GPT-5.5 | Prowadzi w Terminal-Bench 2.0 z 82,7%; lepszy w złożonych workflow CLI |
| Analiza dokumentów finansowych i workflow oparte o OCR | Gemini 3.5 Flash | Prowadzi w Finance Agent v2: 57,9% vs 51,8% GPT-5.5 |
| Abstrakcyjne rozumowanie i trudne problemy matematyczne | GPT-5.5 | Prowadzi w ARC-AGI-2: 84,6% vs 72,1%; lepszy w FrontierMath Tier 4 |
| Rozumienie wykresów i naukowych rycin | Dowolny (praktycznie remis) | CharXiv Reasoning: 84,2% vs 84,1%; wybieraj na podstawie innych czynników |
| Integracja z Google Workspace i Android Studio | Gemini 3.5 Flash | Natywna integracja z Docs, Sheets, Gmail, Android Studio przez Antigravity |
| Praca na dokumentach z długim kontekstem powyżej 128 tys. tokenów | GPT-5.5 | Opublikowane wyniki MRCR pokazują stabilność do 1 mln tokenów; GPT-5.4 załamywał się powyżej 128 tys. |
| Wdrażanie produkcyjne na dużą skalę z naciskiem na koszty | Gemini 3.5 Flash | ~$1,50/$9,00 za 1 mln tokenów vs $5,00/$30,00 w GPT-5.5 |
Wybierz Gemini 3.5 Flash, jeśli...
- Twoje agenty wykonują wiele wywołań narzędzi w jednym workflow. Wynik 83,6% w MCP Atlas to najczytelniejszy sygnał, że 3.5 Flash jest dostrojony do niezawodnego użycia narzędzi na skalę, a harness Antigravity daje ci natywny framework do równoległego uruchamiania subagentów.
- Koszt jest głównym ograniczeniem. Przy mniej więcej jednej trzeciej ceny za token względem GPT-5.5, 3.5 Flash to oczywisty wybór dla wysokowolumenowych workloadów, gdzie płacisz za miliony tokenów dziennie.
- Już działasz w ekosystemie Google. Jeśli twoja drużyna korzysta z Google Workspace, BigQuery lub Android Studio, natywne integracje z Gemini Enterprise Agent Platform znacząco zmniejszają tarcie.
- Twoja praca obejmuje dokumenty finansowe, faktury lub złożone wykresy. Wyniki w Finance Agent v2 i CharXiv Reasoning wskazują na model, który dobrze radzi sobie ze strukturalnymi danymi wizualnymi i finansowymi.
- Szybkość ma znaczenie dla twoich użytkowników. Google twierdzi, że 3.5 Flash generuje do czterech razy szybciej (tokeny na sekundę) niż inne modele z czołówki, co realnie pomaga w streamingu odpowiedzi w aplikacjach konsumenckich.
Wybierz GPT-5.5, jeśli...
- Twoja praca jest mocno terminalowa. Wynik 82,7% w Terminal-Bench 2.0 i integracja z Codex sprawiają, że GPT-5.5 jest lepszy do automatyzacji powłoki, workflow Docker/kubectl i złożonej orkiestracji CLI.
- Potrzebujesz najlepszego dostępnego abstrakcyjnego rozumowania. Wynik 84,6% w ARC-AGI-2 i rezultat w FrontierMath Tier 4 (35,4%) stawiają GPT-5.5 na prowadzeniu w zadaniach wymagających nowatorskiego rozumowania, a nie tylko dopasowywania wzorców.
- Krytyczna jest niezawodność w długim kontekście powyżej 128 tys. tokenów. Opublikowane dane MRCR pokazują, że GPT-5.5 utrzymuje się do 1 mln tokenów w sposób, w jaki GPT-5.4 nie dawał rady, co ma znaczenie w badaniach opartych na dokumentach.
- Pracujesz nad badaniami naukowymi lub bioinformatyką. Wyniki w GeneBench (25,0%) i BixBench (80,5%) oraz przykład dowodu liczby Ramseya sugerują, że GPT-5.5 jest realnie użytecznym kopilotem badawczym w ilościowej biologii i matematyce.
- Już używasz Codex lub ChatGPT w workflow zespołu. Wdrożenie dla Plus/Pro/Business/Enterprise oznacza, że większość zespołów już ma dostęp, a integracja z Codex jest dojrzała.
Wnioski końcowe
Najprostsze ujęcie porównania: GPT-5.5 jest silniejszy w surowym rozumowaniu i agentowym kodowaniu opartym o terminal, a Gemini 3.5 Flash jest lepszym wyborem do potoków intensywnie korzystających z narzędzi, pracy na dokumentach finansowych oraz wszędzie tam, gdzie najważniejsze są koszt i szybkość. Żaden model nie dominuje we wszystkim, a różnice w benchmarkach są na tyle niewielkie, że o większości realnych decyzji zadecydują dopasowanie ekosystemowe i ceny.
Najciekawszy w tym porównaniu jest dla mnie wynik MCP Atlas. 83,6% Gemini 3.5 Flash wobec 75,3% GPT-5.5 w benchmarku testującym wieloetapowe wywoływanie narzędzi to znaczący sygnał. Workflow agentowe wydają się głównym trendem AI w 2026 r., więc ta różnica może mieć większe znaczenie niż przewaga GPT w Terminal-Bench w przeciwną stronę.
Warto też obserwować Gemini 3.5 Pro, który według Google jest już używany wewnętrznie i ma trafić do użytkowników w przyszłym miesiącu. Jeśli 3.5 Pro przyniesie taki sam skok względem 3.5 Flash, jaki 3.1 Pro miał względem 3 Flash, obraz konkurencyjny znów się zmieni. Na teraz 3.5 Flash jest bardziej opłacalnym wyborem dla większości produkcyjnych workloadów agentowych, a GPT-5.5 to wybór wtedy, gdy głębia rozumowania i niezawodność terminala są nie do negocjacji.
Jeśli chcesz praktycznie poznać koncepcje agentowego AI i budować w oparciu o takie modele, polecam nasz skill track AI Agent Fundamentals.