Gemini 3.5 Flash vs Gemini 3 Flash vs Gemini 2.5 Flash: Реальный API-бенчмарк

Gemini 3.5 Flash vs Gemini 3 Flash vs Gemini 2.5 Flash: Реальный API-бенчмарк#

Модели Flash от Google разработаны с одной целью: высокое качество, низкая задержка и лучший контроль стоимости по сравнению с флагманскими Pro-моделями.

Но линейка Flash теперь переполнена. Если вы разрабатываете AI-продукт в 2026 году, вы можете столкнуться с минимум тремя практическими вариантами:

• gemini-3.5-flash
• gemini-3-flash
• gemini-2.5-flash

Они звучат похоже. Но они не одинаковые.

Мы протестировали все три через один OpenAI-совместимый API-эндпоинт:

https://cn.crazyrouter.com/v1

Цель была простой: сравнить реальное поведение API, а не просто названия моделей. Мы измерили задержку, качество ответов, способность к кодированию/отладке и надёжность рассуждений с одинаковыми промптами.

Быстрый вывод: какую модель Gemini Flash выбрать?#

Если вам нужна только краткая версия:

Моя практическая рекомендация:

• Начните с gemini-3.5-flash, если вам нужна самая новая Flash-модель и низкая задержка.
• Держите gemini-3-flash как очень безопасный default, если вам важна стабильность форматирования и успех задач.
• Используйте gemini-2.5-flash только если она уже в production или вам нужно сравнить со старым поведением.

Что мы тестировали#

Мы использовали четыре задачи, отражающие типичные рабочие нагрузки разработчиков:

1. Задача резюме — следовать правилам форматирования и выдать ровно пять пунктов.
2. Рассуждение с ограничениями — решить задачу расписания для двух рабочих.
3. Кодирование/отладка — исправить Python-функцию top_k.
4. Математическое рассуждение — рассчитать ежемесячную экономию на токенах.

Каждая модель выполнила каждую задачу дважды.

Тест был намеренно небольшим. Это не полный академический бенчмарк. Но он полезен, потому что показывает, как модели ведут себя в реальных API-вызовах с одним эндпоинтом, одинаковыми промптами и одинаковым клиентским кодом.

Окружение тестирования#

Для обнаружения моделей мы также подтвердили, что все три ID моделей были доступны из:

GET https://cn.crazyrouter.com/v1/models

Список моделей вернул все три целевых ID:

gemini-3.5-flash
gemini-3-flash
gemini-2.5-flash

Результаты бенчмарка#

Вот финальные результаты из второго запуска бенчмарка.

Балл качества — это простой балл успеха/неудачи на уровне задачи из нашего тестового фреймворка. Балл 1.0 означает, что модель корректно выполнила задачу. Частичный балл означает, что модель была близко, но не идеально.

Результат 1: Gemini 3.5 Flash имела лучшую среднюю задержку#

gemini-3.5-flash имела самую низкую среднюю задержку в этом тесте:

gemini-3.5-flash: 4.99s в среднем
gemini-3-flash:     7.80s в среднем
gemini-2.5-flash:   7.52s в среднем

Разница была в основном вызвана всплесками задержки в других двух моделях:

• gemini-3-flash имела один медленный запуск на 29.79s.
• gemini-2.5-flash имела один медленный запуск на 17.55s.
• gemini-3.5-flash оставалась между 3.69s и 5.97s в этом небольшом запуске.

Это не доказывает, что gemini-3.5-flash всегда будет быстрее. Задержка API зависит от маршрутизации, нагрузки, региона, длины промпта и доступности upstream-сервисов.

Но для этого теста она была самой стабильной.

Сравнение рассуждений#

Задача рассуждения была задачей расписания:

A занимает 2 минуты и должна закончиться до начала C. B занимает 3 минуты и может выполняться в любое время. C занимает 4 минуты. Есть два одинаковых рабочих. Какое минимальное общее время?

Правильный ответ: 6 минут.

Лучшее расписание:

• Рабочий 1: A с 0–2, затем C с 2–6
• Рабочий 2: B с 0–3
• Общее время: 6 минут

Это был самый явный разрыв в тесте.

gemini-2.5-flash может всё ещё решить задачу с другими настройками, но при одинаковых условиях бенчмарка она обрезалась на задаче рассуждения. Новые Flash-модели справились лучше.

Сравнение кодирования#

Задача кодирования была простой, но реалистичной. Мы дали каждой модели эту сломанную Python-функцию:

def top_k(items, k):
    scores = sorted(items, key=lambda x: x['score'])
    return scores[:k]

Функция должна вернуть k элементов с наивысшим score в первую очередь.

Правильное исправление:

def top_k(items, k):
    scores = sorted(items, key=lambda x: x['score'], reverse=True)
    return scores[:k]

Все три модели прошли эту задачу.

Для простых задач отладки разница была не большой. Любая из трёх может справиться с базовым исправлением кода.

Большая разница проявляется, когда задачи объединяют код, длинный контекст, использование инструментов или многошаговые рассуждения.

Сравнение математики и рассуждений о стоимости#

Мы также протестировали расчёт стоимости токенов:

• Ежедневный ввод: 1.2M токенов
• Ежедневный вывод: 180K токенов
• Модель X: $0.50 / 1M ввода,$3.00 / 1M вывода
• Модель Y: $0.30 / 1M ввода,$2.50 / 1M вывода
• Период: 30 дней

Правильный расчёт:

Ежедневная стоимость модели X = 1.2 × 0.50 + 0.18 × 3.00
                                = 0.60 + 0.54
                                = $1.14

Ежедневная стоимость модели Y = 1.2 × 0.30 + 0.18 × 2.50
                                = 0.36 + 0.45
                                = $0.81

Ежедневная экономия = 1.14 - 0.81 = $0.33
Ежемесячная экономия = 0.33 × 30 = $9.90

Все завершённые ответы вернули $9.90.

Один запуск gemini-3.5-flash вернул видимый контент с finish_reason: length, поэтому мы считали этот запуск неудачным. Вот почему его балл ниже gemini-3-flash в финальной таблице.

Это хорошее напоминание: качество — это не только интеллект. Контроль вывода, настройки токенов и причины завершения имеют значение в production.

Код тестирования API#

Вот упрощённый Python-код, использованный для бенчмарка.

import requests
import time

API_KEY = "your-crazyrouter-key"
BASE_URL = "https://cn.crazyrouter.com/v1"

models = [
    "gemini-3.5-flash",
    "gemini-3-flash",
    "gemini-2.5-flash",
]

prompt = """
Решите это внимательно. У разработчика есть три работы:
A занимает 2 минуты и должна закончиться до начала C.
B занимает 3 минуты и может выполняться в любое время.
C занимает 4 минуты. Есть два одинаковых рабочих.
Какое минимальное общее время?
Завершите с 'Финал: X минут'.
"""

for model in models:
    start = time.perf_counter()

    response = requests.post(
        f"{BASE_URL}/chat/completions",
        headers={
            "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
            "Content-Type": "application/json",
        },
        json={
            "model": model,
            "messages": [
                {"role": "user", "content": prompt}
            ],
            "temperature": 0,
            "max_tokens": 1024,
        },
        timeout=120,
    )

    latency = time.perf_counter() - start
    data = response.json()
    answer = data["choices"][0]["message"].get("content", "")

    print("MODEL:", model)
    print("LATENCY:", round(latency, 2), "seconds")
    print(answer)

Пример вывода из gemini-3.5-flash:

MODEL: gemini-3.5-flash
LATENCY: 5.97 seconds
...
Финал: 6 минут

Пример вывода из gemini-3-flash:

MODEL: gemini-3-flash
LATENCY: 5.37 seconds
...
Финал: 6 минут

Заметки о стоимости и ценообразовании#

Модели Flash обычно выбирают, потому что они находятся в середине треугольника качество-скорость-стоимость.

Общедоступные страницы цен и сторонние страницы сравнения могут быстро меняться. Во внутренних заметках о ценах gemini-3-flash указана примерно $0.50 / 1M входных токенов** и **$3.00 / 1M выходных токенов, в то время как gemini-2.5-flash указана примерно $0.30 / 1M входных токенов** и **$2.50 / 1M выходных токенов.

Для новых моделей, таких как gemini-3.5-flash, всегда проверяйте текущее ценообразование модели перед использованием в production.

Локальные соображения для разработчиков в России#

Для российских разработчиков есть несколько важных практических моментов:

Задержка из-за рубежа: Тестирование проводилось через эндпоинт cn.crazyrouter.com (Китай), что обеспечивает более низкую задержку для азиатских регионов. Если вы находитесь в России, задержка может быть выше, особенно для прямых вызовов Google API. Использование промежуточного шлюза (как Crazyrouter) может помочь оптимизировать маршруты и снизить задержку благодаря кэшированию и балансировке нагрузки.

Планирование стоимости в рублях: При расчёте стоимости в рублях помните, что цены на API обычно указаны в USD. Колебания курса доллара могут существенно влиять на ваш бюджет. Например, если вы планируете ежемесячные расходы на $1000, при курсе 100 RUB/USD это 100,000 рублей, но при курсе 110 RUB/USD — уже 110,000 рублей. Рекомендуется использовать фиксированные бюджеты в рублях и отслеживать фактические расходы в USD.

Блокировка поставщика и гибкость: Прямой вызов Google Gemini API привязывает вас к одному поставщику. Если Google изменит ценообразование, доступность или API, вам придётся переписывать код. Использование OpenAI-совместимого шлюза (как Crazyrouter) позволяет быстро переключаться между Gemini, OpenAI, Claude и другими моделями без изменения кода приложения. Это особенно важно в России, где доступность зарубежных сервисов может быть нестабильной.

Когда шлюз безопаснее, чем прямой вызов: Для production-приложений рекомендуется использовать API-шлюз вместо прямых вызовов к поставщикам, потому что:

• Шлюз может автоматически переключаться на резервную модель при сбое
• Можно реализовать локальное кэширование ответов
• Единая точка логирования и мониторинга для всех API-вызовов
• Возможность A/B-тестирования разных моделей без изменения кода
• Защита от изменений в API поставщика

Если вы используете Crazyrouter, вы можете проверить живую доступность моделей и маршрутизировать модели через один OpenAI-совместимый API-ключ. Для production-рабочих нагрузок это полезно, потому что вы можете тестировать переключение моделей без переписывания приложения.

Полезные ссылки:

• Сравнение ценообразования AI-моделей
• Руководство по OpenAI-совместимому API-доступу
• Function calling между поставщиками
• Gemini API vs OpenAI vs Claude
• Руководство по AI API-шлюзам

Внешние ссылки для справки:

• Документация Google Gemini API
• Google Cloud Vertex AI Gemini-модели

Рекомендация для production#

Для большинства команд я не рекомендовал бы выбирать одну Gemini Flash-модель навсегда.

Я рекомендовал бы маршрутизировать по задачам:

Важный паттерн — избегать жёсткого кодирования одной модели навсегда.

Поместите выбор модели за слой маршрутизации. Отслеживайте задержку, стоимость, частоту ошибок, причину завершения и результат пользователя. Затем выберите модель, которая даёт лучший результат для этой задачи.

Вот где помогает API-шлюз. Вы можете сохранить один и тот же клиентский код, один и тот же базовый URL и один и тот же формат запроса, одновременно тестируя разные ID моделей.

Финальный вывод#

gemini-3.5-flash выглядит как лучший первый выбор, если вам нужна самая новая Flash-модель и сильная задержка.

gemini-3-flash была самой надёжной моделью в этом небольшом тесте. Она прошла все задачи, но имела один большой всплеск задержки.

gemini-2.5-flash всё ещё полезна, особенно для старых развёртываний, но она показала более слабое поведение рассуждений при одинаковых условиях бенчмарка.

Для production самый безопасный ответ — не «выберите одну модель».

Более безопасный ответ:

Используйте самую новую Flash-модель как основной маршрут, держите другую Flash-модель как резервную и измеряйте реальные результаты задач через собственный трафик API.

Часто задаваемые вопросы#

Лучше ли gemini-3.5-flash, чем gemini-3-flash?#

В нашем тесте gemini-3.5-flash имела лучшую среднюю задержку, в то время как gemini-3-flash имела лучший балл успеха задач. Если вам важна скорость, начните с 3.5 Flash. Если вам важна консервативная стабильность, также протестируйте 3 Flash.

gemini-3.5-flash быстрее, чем gemini-2.5-flash?#

В этом бенчмарке да. gemini-3.5-flash в среднем 4.99 секунды, в то время как gemini-2.5-flash в среднем 7.52 секунды. Размер выборки небольшой, поэтому вы должны запустить свои собственные тесты с вашими реальными промптами.

Какая Gemini Flash-модель лучше всего подходит для кодирования?#

Все три модели исправили нашу простую Python-ошибку. Для более сложных задач кодирования я бы сначала протестировал gemini-3.5-flash и gemini-3-flash, затем сравнил качество вывода, повторные попытки и задержку.

Почему gemini-2.5-flash не прошла тест рассуждения?#

Она вернула finish_reason: length до завершения ответа в обоих запусках рассуждения. Это может быть вызвано поведением модели, бюджетированием токенов или настройками маршрутизации. В production всегда мониторьте причины завершения, а не только HTTP-успех.

Могу ли я вызывать эти Gemini-модели с OpenAI SDK?#

Да. Через OpenAI-совместимый шлюз вы можете вызывать эти модели с /v1/chat/completions, изменив поле model. В этой статье протестированный эндпоинт был https://cn.crazyrouter.com/v1.