Gemini 3.5 Flash kosztuje 5,5 raza więcej niż poprzednik — Google podąża za trendem droższych modeli AI

Google wprowadził nowy model Gemini 3.5 Flash, który według analizy Artificial Analysis kosztuje 5,5 raza więcej niż jego poprzednik. Pomimo znacznego wzrostu cen, model oferuje ponad 280 tokenów wyjściowych na sekundę, co czyni go najszybszym w swojej klasie inteligencji.

Gemini 3.5 Flash kontynuuje trend w branży AI, gdzie najnowsze modele od Google, Anthropic i OpenAI stają się znacznie droższe w eksploatacji. W przypadku zadań agentowych rzeczywiste koszty przewyższają nawet droższy model Pro ze względu na wysokie zużycie tokenów.

Kluczowe wnioski

• Ceny tokenów wzrosły trzykrotnie — z 0,50 USD do 1,50 USD za milion tokenów wejściowych i z 3,00 USD do 9,00 USD za tokeny wyjściowe.
• W testach benchmarkowych całkowite koszty eksploatacji są o 75% wyższe niż w przypadku Gemini 3.1 Pro z powodu wysokiego zużycia tokenów.
• Model wykazuje największe postępy w zadaniach agentowych, osiągając wynik Elo 1656 w GDPval-AA, ale potrzebuje średnio 49 interakcji na zadanie — więcej niż jakikolwiek inny testowany model.
• Programowanie pozostaje słabym punktem — model uzyskuje tylko 45 punktów w Artificial Analysis Coding Index, znacznie poniżej konkurentów jak GPT-5.5 (59) czy Claude Opus 4.7 (53).
• Współczynnik halucynacji spadł z 92% do 61%, ale wciąż pozostaje wysoki w porównaniu do liderów, którzy osiągają 25%.

Drastyczny wzrost kosztów eksploatacji

Gemini 3.5 Flash reprezentuje radykalną zmianę w strategii cenowej Google. Podczas gdy poprzednie modele Flash były pozycjonowane jako tańsza alternatywa dla modeli Pro, najnowsza wersja łamie ten schemat. Cena za token wzrosła trzykrotnie, a dodatkowo model zużywa znacznie więcej tokenów podczas pracy.

Szczególnie problematyczne jest zużycie tokenów w zadaniach agentowych. Gemini 3.5 Flash potrzebuje średnio 49 interakcji na zadanie, podczas gdy konkurencyjny GPT-5.4 wymaga tylko 40, a własny model Pro Google'a — zaledwie 23. To prowadzi do sytuacji, gdzie pomimo niższych cen za token, całkowite koszty przewyższają droższe modele.

Google podąża za trendem ustanowionym przez konkurentów. Anthropic podniósł ukryte koszty Opus 4.7 o 30–40% w stosunku do poprzednika poprzez wyższe zużycie tokenów, podczas gdy OpenAI zwiększył ceny GPT-5.5 o 50–90% w porównaniu do wersji 5.4, podnosząc bazowe ceny przy jednoczesnym obniżeniu zużycia tokenów.

Mocne strony w zadaniach agentowych, słabości w kodowaniu

Największe ulepszenia Gemini 3.5 Flash dotyczą zadań agentowych, które historycznie były słabością modeli Gemini. W teście GDPval-AA, który ocenia rzeczywiste zadania agentowe z dostępem do internetu i terminala, model osiągnął wynik 1656 punktów Elo. To ogromny skok w porównaniu z 1204 punktami Gemini 3 Flash i 1314 punktami Gemini 3.1 Pro.

Paradoksalnie, programowanie — jeden z najważniejszych przypadków użycia dla szybkich i wydajnych modeli AI — pozostaje słabym punktem. Z wynikiem 45 punktów w Artificial Analysis Coding Index, Gemini 3.5 Flash wypada gorzej niż własny model Pro Google'a (55 punktów) i znacznie słabiej od liderów jak GPT-5.5 (59) czy Claude Opus 4.7 (53).

W ogólnym indeksie inteligencji model osiąga 55 punktów, wyprzedzając Grok 4.3 (53) i Claude Sonnet 4.6 (52). Współczynnik halucynacji spadł znacząco z 92% do 61%, ale nadal pozostaje wysoki w porównaniu do najlepszych modeli, które osiągają zaledwie 25%.

Nowy Gemini 3.5 Flash pokazuje, jak branża AI zmierza w stronę droższych, ale bardziej wyspecjalizowanych modeli, gdzie kluczowa staje się efektywność wykorzystania tokenów, a nie tylko ich cena.