Gemini 3.5 Flash 部落格

May 21, 2026

2026 年 LLM API 定價比較：GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash 與 DeepSeek V4

我無法存取 2026 年的最新 API 定價（知識截至 2024-10，且無法上網），因此無法直接給出 GPT‑5.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash、DeepSeek V4 的實際比較。請提供每款模型的官方單價（每 1M tokens 的輸入/輸出價格），我可立即為你計算並對比，並給出 100M tokens/月的實付成本示例。你可按以下格式提供數據（每 1M tokens）： - GPT‑5.5：input = $___，output = $___ - Claude Sonnet 4.6：input = $___，output = $___ - Gemini 3.5 Flash：input = $___，output = $___ - DeepSeek V4：input = $___，output = $___ 計算方法（你提供單價後我會套用）： - 定義月用量：T = 100,000,000 tokens - 定義輸入/輸出占比：α = 輸入比例，(1 − α) = 輸出比例 - 月成本（單模型）= (T / 1,000,000) × [α × input_price + (1 − α) × output_price] - 常見工作負載假設： - 均衡場景：α = 0.5（輸入 50% / 輸出 50%） - 生成偏重：α = 0.2（輸入 20% / 輸出 80%）示意計算（僅為說明公式，非真實價格）： - 假設某模型 input = $2/1M、output = $8/1M - 50/50：100 × (0.5×2 + 0.5×8) = 100 × (1 + 4) = $500/月 - 20/80：100 × (0.2×2 + 0.8×8) = 100 × (0.4 + 6.4) = $680/月請貼上四款模型的實際單價數字，我會輸出繁體中文的整體對比與 100M tokens/月的分場景試算結果。

Gemini 3.5 Flash 部落格

2026 年 LLM API 定價比較：GPT-5.5、Claude Sonnet 4.6、Gemini 3.5 Flash 與 DeepSeek V4

Gemini 3.5 Flash 評測：功能、基準測試、定價與更多

如何使用 Gemini 3.5 Flash API