course
Working with the OpenAI API
3 timmar
131.5K
Gemini 3.5 Flash lanserades den 19 maj 2026 som ett starkt svar på OpenAI:s och Anthropics nuvarande flaggskeppsmodeller, med anspråk på prestanda i framkant i Flash-hastigheter. OpenAI:s GPT-5.5 kom tidigare, i april 2026, och positionerade sig som företagets starkaste agentiska kodningsmodell hittills.
Båda modellerna är uttryckligen byggda för agentiskt arbete och överträffar sina föregångare på de benchmark som spelar störst roll för långsiktiga uppgifter. Frågan är vilken som faktiskt passar ditt arbetsflöde, och om avvägningarna mellan hastighet och kostnad är värda det för just ditt användningsfall.
I den här artikeln jämför jag Gemini 3.5 Flash och GPT-5.5 utifrån fem nyckeldimensioner: kodning och agentiska arbetsflöden, resonemang och kunskapsuppgifter, multimodala möjligheter, kontext och lång-kontextprestanda samt prissättning. Du kan också läsa vår separata genomgång av Gemini 3.5 Flash och vår djupdykning i GPT-5.5 för fler detaljer om respektive modell.
Vad är Gemini 3.5 Flash?
Gemini 3.5 Flash är Googles senaste modell i Gemini 3.5-familjen, släppt på Google I/O 2026. Den ligger i Flash-segmentet, vilket betyder att den är optimerad för hastighet och kostnad, men Googles huvudbudskap är att den nu levererar prestanda som kan mäta sig med större flaggskeppsmodeller på agentiska och kodningsrelaterade benchmark (vilket de första resultaten definitivt stöder).
Modellen är designad för att fungera med Googles Antigravity-harness, ett ramverk för att köra samarbetande underagenter parallellt.
Den finns tillgänglig via Gemini API, Google AI Studio, Android Studio, Gemini Enterprise Agent Platform och som standardmodell i Gemini-appen och AI-läget i Sök globalt. Gemini 3.5 Pro används redan internt på Google och förväntas rullas ut nästa månad.
För mer om lanseringen och vad benchmarkresultaten betyder i praktiken, se vår guide till Gemini 3.5 Flash. Vi täckte också de bredare I/O-nyheterna, inklusive Gemini Omni, Googles nya inhemska multimodala generativa mediemodell, den dygnet-runt-arbetande AI-agenten Gemini Spark och de nya Managed Agents i API:et.
Vad är GPT-5.5?
GPT-5.5 är OpenAI:s modellsläpp från april 2026, beskriven som företagets starkaste agentiska kodningsmodell hittills. OpenAI släppte också en GPT-5.5 Pro-variant för arbete med högre noggrannhet, tillgänglig för Pro-, Business- och Enterprise-användare.
Som vi tog upp i vår jämförelse GPT-5.5 vs Claude Opus 4.7, verkar det vara värt att betala för den sex gånger dyrare GPT-5.5 Pro endast för arbetsflöden som inkluderar svår matematik och/eller webbsökning och där hög noggrannhet är avgörande.
Modellen är samskapad för och levereras på NVIDIA GB200- och GB300 NVL72-system, och OpenAI säger att den matchar GPT-5.4:s latenstid per token i verklig drift samtidigt som den presterar på en högre intelligensnivå.
Den finns i ChatGPT och Codex för Plus-, Pro-, Business- och Enterprise-användare, med API-åtkomst för $5 per 1M inmatade token och $30 per 1M utmatade token.
Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5: Jämförelse sida vid sida
Här är en snabb översikt över var varje modell står innan vi går in på detaljerna.
| Funktion | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 |
|---|---|---|
| Terminal-Bench (agentisk kodning) | 76,2% | 78,2% |
| SWE-Bench Pro | 55,1% | 58,6% |
| MCP Atlas (verktygsanvändning) | 83,6% | 75,3% |
| OSWorld-Verified (datoranvändning) | 78,4% | 78,7% |
| CharXiv Reasoning (multimodal) | 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% |
| Utdatashastighet | 4× snabbare än andra frontmodeller (Google-anspråk) | Matchar GPT-5.4:s latenstid |
| Kontextfönster | 1M token | 1M token |
| API-pris indata | ~$1,50 / 1M token | $5,00 / 1M token |
| API-pris utdata | ~$9,00 / 1M token | $30,00 / 1M token |
| Multiagent-ramverk | Antigravity-harness | Codex |
Kodning och agentiska arbetsflöden
Kodning är dimensionen där båda modellerna konkurrerar mest uttalat, och GPT-5.5 leder med en liten marginal här. Både på agentisk terminalkodning (Terminal-Bench 2.1: 78,2% vs 76,2%) och på klassisk mjukvaruingenjörskonst (SWE-Bench Pro: 58,6% vs 55,1%) har GPT-5.5 ett litet övertag på ett par procentenheter över Gemini 3.5 Flash.
Där Gemini 3.5 Flash går om är i verktygsanvändning. Den får 83,6% på MCP Atlas och slår GPT-5.5:s 75,3% med en tydlig marginal. MCP Atlas testar flerstegsanrop av verktyg och schemaföljsamhet i komplexa agentarbetsflöden, vilket är precis den typ av uppgift som Antigravity-harnessen är designad för.
| Benchmark | Gemini 3.5 Flash | GPT-5.5 | Noteringar |
|---|---|---|---|
| Terminal-Bench | 76,2% | 78,2% | GPT-5.5 leder marginellt |
| SWE-Bench Pro | 55,1% | 58,6% | Leverantörrapporterat; Claude Opus 4.7 leder med 64,3% |
| MCP Atlas | 83,6% | 75,3% | Gemini leder; testar flerstegsanrop av verktyg |
Den ärliga läsningen: GPT-5.5 är det starkare valet för terminaltunga DevOps- och shell-automatiseringar. Gemini 3.5 Flash är det starkare valet för verktygstunga agentpipeliner där MCP-liknande verktygsanrop är centralt. För mjukvaruteknik på repository-nivå leder Claude Opus 4.7 fortfarande båda på SWE-Bench Pro.
Resonemang och kunskapsuppgifter
På abstrakt resonemang visar sig skillnaden mellan modellerna tydligast: GPT-5.5 har ett klart försprång på ARC-AGI-2 (84,6% mot Gemini 3.5 Flashs 72,1%). Det är ett gap på 12,5 poäng på ett benchmark som testar ny mönsterigenkänning och resonemang som inte kan memoreras från träningsdata. På Humanity's Last Exam är resultaten nära: GPT-5.5 på 41,4% och Gemini 3.5 Flash på 40,2%.
En av GPT-5.5:s styrkor är matematik, vilket visas i dess anmärkningsvärda resultat på FrontierMath Tier 4, där den får 35,4%. Ingen annan tillgänglig modell matchar detta resultat just nu, även om Googles AI Co-Mathematician slår till och med GPT-5.5 Pro med god marginal (47,9% vs 39,6%). Den är inte allmänt tillgänglig, utan i en begränsad forskningsrelease.
Ett överraskande resultat från vår jämförelse Gemini 3.5 Flash vs Claude Opus 4.7 upprepas: Gemini 3.5 Flash toppar Finance Agent v2-topplistan (57,9% mot GPT-5.5:s 51,8% och Opus 4.7:s 51,5%) för flerstegad finansiell problemlösning, trots att den är den lättaste av de tre. Det pekar på en modell som utmärker sig när agenter behöver anropa externa verktyg pålitligt över långa sekvenser.
Multimodala möjligheter
Multimodalt är där Gemini 3.5 Flash är som mest konkurrenskraftig gentemot GPT-5.5. På CharXiv Reasoning, som testar visuell tolkning av vetenskapliga diagram, får Gemini 3.5 Flash 84,2% mot GPT-5.5:s 84,1%. Det är i praktiken oavgjort, och ett meningsfullt resultat givet att 3.5 Flash positioneras som en hastighetsoptimerad modell.
I OSWorld-benchmarken, som testar kontroll av datorgränssnitt, är båda modellerna och Claude Opus 4.7 i praktiken jämbördiga och ligger mellan 78,0% (Gemini Flash 3.5) och 78,4% (GPT-5.5). Däremot erbjuder inte Gemini Flash 3.5 någon funktion för datoranvändning, så resultatet speglar endast en intern forskningsutvärdering.
Om du behöver agenter som självständigt kan navigera på webbplatser måste du välja GPT-5.5 (eller Opus 4.7).
Kontextfönster och prestanda i lång kontext
Båda modellerna erbjuder ett kontextfönster på 1M token. Den mer intressanta frågan är vad de faktiskt gör med det. I vår recension av GPT-5.5 fann vi att det mest avslöjande benchmarkresultatet var data för lång-kontextprestanda: GPT-5.4 kollapsade bortom cirka 128K token på MRCR "needle"-tester, medan GPT-5.5 höll ihop genom 512K och längre. Vid 512K–1M kontext får GPT-5.5 74,0% på MRCR v2 8-needle, jämfört med GPT-5.4:s 36,6%.
Där vi kan jämföra dem direkt är vid 128K kontext på samma benchmark. GPT-5.5 får 94,8% på MRCR v2 8-needle (128K i snitt), medan Gemini 3.5 Flash får 77,3%. Det är ett meningsfullt gap: GPT-5.5 hämtar och resonerar över spridda fakta i en lång kontext med märkbart högre noggrannhet i det intervallet.
I full skala på 1M token är bilden mindre tydlig eftersom publicerade data inte överlappar rent. Gemini 3.5 Flash får 26,6% på MRCR v2 8-needle (1M punktvis), en marginell förbättring över Gemini 3.1 Pro:s 26,3%.
OpenAI har inte publicerat ett direkt jämförbart 1M punktvis-resultat för GPT-5.5, så vi kan inte göra en direkt jämförelse på det intervallet. Det sagt, GPT-5.5:s 74,0% vid 512K–1M på en annan MRCR-del antyder att den sannolikt står sig bättre.
För Graphwalks-benchmark, som testar resonemang över grafstrukturer inbäddade i lång kontext, får GPT-5.5 45,4% på BFS vid 1M token. Specifika resultat för Gemini 3.5 Flash på detta benchmark är inte publicerade.
Den praktiska slutsatsen: GPT-5.5 är den starkare lång-kontextmodellen där vi kan mäta det.
Prissättning
Här blir jämförelsen tydlig. Gemini 3.5 Flash är prissatt till cirka $1,50 per 1M inmatade token och $9,00 per 1M utmatade token. GPT-5.5 kostar $5,00 per 1M inmatade token och $30,00 per 1M utmatade token, vilket gör den mer än tre gånger dyrare än Gemini 3.5 Flash.
Googles egen inramning är att 3.5 Flash levererar prestanda i framkant till mindre än halva kostnaden jämfört med andra frontmodeller. Det påståendet håller mot GPT-5.5:s prissättning. För agentiska arbetsflöden med hög volym där modellen anropas hundratals gånger per arbetsflöde växer kostnadsskillnaden snabbt.
GPT-5.5 Pro är prissatt ännu högre till $30 per 1M inmatade token och $180 per 1M utmatade token. Den nivån är avsedd för de svåraste resonemangsuppgifterna och är tillgänglig för Pro-, Business- och Enterprise-användare. Gemini 3.5 Pro, som förväntas nästa månad, kommer sannolikt att ligga över 3.5 Flash både i kapacitet och pris, även om exakt prissättning inte har annonserats.
| Modell | Indata (per 1M token) | Utdata (per 1M token) | Kontextfönster |
|---|---|---|---|
| Gemini 3.5 Flash | ~$1,50 | ~$9,00 | 1M token |
| GPT-5.5 | $5,00 | $30,00 | 1M token |
| GPT-5.5 Pro | $30,00 | $180,00 | 1M token |
En nyans värd att nämna: OpenAI säger att GPT-5.5 använder avsevärt färre token för att slutföra samma Codex-uppgifter jämfört med GPT-5.4. Så prisökningen per token översätts inte direkt till en proportionell kostnadsökning för agentiska arbetsflöden. Även med token-effektivitet inräknad förblir dock Gemini 3.5 Flash väsentligt billigare på API-nivå.
När ska du välja Gemini 3.5 Flash vs GPT-5.5
Beslutet kokar i huvudsak ned till tre faktorer: kostnadskänslighet, typen av agentiskt arbete du gör och vilket ekosystem du redan befinner dig i. Så här skulle jag rama in valet i vanliga scenarier.
| Användningsfall | Rekommenderad | Varför |
|---|---|---|
| Agentpipeliner i hög volym med tung verktygsanvändning | Gemini 3.5 Flash | Leder på MCP Atlas (83,6% vs 75,3%) och kostar ~3× mindre per token |
| Terminaltung DevOps och shell-automatisering | GPT-5.5 | Leder Terminal-Bench 2.0 med 82,7%; starkare på komplexa CLI-arbetsflöden |
| Finansiell dokumentanalys och OCR-tunga arbetsflöden | Gemini 3.5 Flash | Leder Finance Agent v2 med 57,9% vs GPT-5.5:s 51,8% |
| Abstrakt resonemang och svåra matematikproblem | GPT-5.5 | Leder ARC-AGI-2 med 84,6% vs 72,1%; starkare på FrontierMath Tier 4 |
| Förståelse av visuella diagram och vetenskapliga figurer | Antingen (i praktiken oavgjort) | CharXiv Reasoning: 84,2% vs 84,1%; välj baserat på andra faktorer |
| Integrering med Google Workspace och Android Studio | Gemini 3.5 Flash | Inbyggd integrering med Docs, Sheets, Gmail, Android Studio via Antigravity |
| Lång-kontext dokumentarbete bortom 128K token | GPT-5.5 | Publicerade MRCR-resultat visar stabil prestanda upp till 1M token; GPT-5.4 kollapsade bortom 128K |
| Kostnadskänsliga produktionsutrullningar i skala | Gemini 3.5 Flash | ~$1,50/$9,00 per 1M token vs GPT-5.5:s $5,00/$30,00 |
Välj Gemini 3.5 Flash om...
- Dina agenter gör många verktygsanrop per arbetsflöde. Resultatet 83,6% på MCP Atlas är den tydligaste signalen om att 3.5 Flash är trimmad för pålitlig verktygsanvändning i skala, och Antigravity-harnessen ger dig ett förstapartsramverk för att köra underagenter parallellt.
- Kostnad är en primär begränsning. Med ungefär en tredjedel av GPT-5.5:s pris per token är 3.5 Flash det självklara valet för högvolymarbetsflöden där du betalar för miljoner token per dag.
- Du redan är i Googles ekosystem. Om ditt team använder Google Workspace, BigQuery eller Android Studio minskar de inbyggda integrationerna med Gemini Enterprise Agent Platform friktionen avsevärt.
- Ditt arbete innefattar finansiella dokument, fakturor eller komplexa diagram. Resultaten på Finance Agent v2 och CharXiv Reasoning pekar båda på en modell som hanterar strukturerad visuell och finansiell data väl.
- Hastighet är viktigt för dina användare. Google hävdar att 3.5 Flash kör fyra gånger snabbare i utmatade token per sekund än andra frontmodeller, vilket är en verklig fördel för strömmande svar i konsumentnära applikationer.
Välj GPT-5.5 om...
- Ditt arbete är terminaltungt. Resultatet 82,7% på Terminal-Bench 2.0 och Codex-integreringen gör GPT-5.5 till det starkare valet för shell-automatisering, Docker/kubectl-arbetsflöden och komplex orkestrering i CLI.
- Du behöver det bästa tillgängliga abstrakta resonemanget. Resultatet 84,6% på ARC-AGI-2 och resultatet på FrontierMath Tier 4 (35,4%) placerar GPT-5.5 i täten för uppgifter som kräver nytt resonemang snarare än mönstermatchning.
- Pålitlighet i lång kontext bortom 128K token är avgörande. Publicerade MRCR-data visar att GPT-5.5 håller ihop upp till 1M token på ett sätt som GPT-5.4 inte gjorde, och det är en meningsfull förbättring för dokumenttunga forskningsarbetsflöden.
- Du bedriver vetenskaplig forskning eller bioinformatik. Resultaten på GeneBench (25,0%) och BixBench (80,5%), plus exemplet med bevis av Ramsey-tal, tyder på att GPT-5.5 är genuint användbar som forskningscopilot för kvantitativ biologi och matematik.
- Du använder redan Codex eller ChatGPT i teamets arbetsflöden. Utrullningen till Plus/Pro/Business/Enterprise innebär att de flesta team redan har tillgång, och Codex-integreringen är mogen.
Avslutande tankar
Det tydligaste sättet att rama in den här jämförelsen: GPT-5.5 är den starkare modellen på rent resonemang och terminaltung agentisk kodning, medan Gemini 3.5 Flash är det starkare valet för verktygstunga pipeliner, finansiellt dokumentarbete och alla utrullningar där kostnad och hastighet är primära begränsningar. Ingen av modellerna dominerar överallt, och gapen i benchmark är tillräckligt små för att ekosystempassning och prissättning ska driva de flesta verkliga beslut.
Det jag tycker är mest intressant i den här jämförelsen är MCP Atlas-resultatet. Att Gemini 3.5 Flash får 83,6% jämfört med GPT-5.5:s 75,3% på ett benchmark som testar flerstegsanrop av verktyg är en meningsfull signal. Agentiska arbetsflöden verkar vara den primära AI-trenden 2026, så det här gapet kan väga tyngre än Terminal-Bench-gapet åt andra hållet.
En annan sak att hålla ögonen på är Gemini 3.5 Pro, som Google säger redan används internt och förväntas rullas ut nästa månad. Om 3.5 Pro levererar samma lyft över 3.5 Flash som 3.1 Pro levererade över 3 Flash, skiftar konkurrensbilden igen. För nu är 3.5 Flash det mer kostnadseffektiva valet för de flesta produktionsmässiga agentiska arbetsbelastningar, och GPT-5.5 är valet när resonemangsdjup och terminalpålitlighet inte är förhandlingsbara.
Om du vill arbeta praktiskt med agentiska AI-koncept och bygga med modeller som dessa rekommenderar jag vår AI Agent Fundamentals-skill track.