先把结论摆在前面：如果手上是高吞吐、相对简单的任务，而且最看重的是成本和响应速度，那么更合适的是 Gemini 3.5 Flash-Lite，比如分类、信息提取、简短对话回复、RAG 问答、自动补全这类场景。

反过来，如果对结果质量的要求明显高于对账单的敏感度，那么就该优先考虑 Gemini 3.6 Flash。像多步骤 Agent、工具调用、代码编写、电脑操作（computer use），以及容错空间极小的问答，都会更匹配。

这两款模型均于 2026 年 7 月 21 日在谷歌的 Flash 系列更新中发布。两者都支持最高 1M 的输入 Token。

它们位于同一条曲线的不同位置，因此问题并不在于哪款模型“更好”，而在于哪种权衡更适合您当前的任务。

首先需要澄清一个命名上的小插曲：主力模型升级到了 3.6，但 Lite 级别仍保留在 3.5。因此，您正在将 3.5 模型与 3.6 模型进行对比，这是正常现象，并非拼写错误。更多相关内容请参阅常见问题解答（FAQ）。

简而言之

对于需要运行数百万次的简单任务，默认选择 Flash-Lite。

一旦任务需要推理、工具或代码，请立即选择 3.6 Flash。

如果您难以决定，可以先从 Flash-Lite 开始，观察哪些回答达不到要求，然后仅将这部分调用升级为 3.6 Flash。您很少需要用单一模型来支撑整个应用程序。

价格与速度对比

属性	Gemini 3.5 Flash-Lite	Gemini 3.6 Flash
模型 ID	gemini-3.5-flash-lite	gemini-3.6-flash
输入价格	$0.30 / 1M Token	$1.50 / 1M Token
输出价格	$2.50 / 1M Token	$7.50 / 1M Token
吞吐量	~350 输出 Token/秒	未单独公布
上下文窗口	1M Token	1M Token
免费层级	是（有限流限制）	是（有限流限制）

Flash-Lite 在每个 Token 上都更便宜。输入价格便宜 5 倍，输出价格便宜 3 倍。

谷歌公布的 Flash-Lite 吞吐量约为每秒 350 个输出 Token，这使其在对话框或自动补全字段中能带来近乎即时的体验。

谷歌没有单独公布 3.6 Flash 的每秒 Token 数，但 3.6 Flash 生成的输出 Token 比它所替代的 3.5 Flash 减少了约 17%，因此它完成多步骤工作的速度比表面价格所暗示的要快。

您可以在 Gemini API 价格页面以及我们的 Gemini 3.6 Flash 价格明细中确认当前资费。

质量与基准测试

价格差异为您在面对困难任务时提供了更多的提升空间。

在衡量 Agent 终端工作的 Terminal-Bench 2.1 上，Flash-Lite 得分为 54，而 3.6 Flash 得分为 78.0。

这 24 分的差距说明了一切：在真正需要多步骤、工具驱动的工作中，3.6 Flash 是优势明显的更强模型。

3.6 Flash 在 OSWorld-Verified（衡量真实浏览器或桌面操作电脑能力的基准测试）上取得了 83.0 的评分。Flash-Lite 并不以该技能为目标。

如果您的工作负载包含在屏幕上进行点击的操作，那么这正适合交给 3.6 Flash 来处理。

具体到代码编写方面，3.6 Flash 在 SWE-Bench Pro 上达到了 58.7%，在 DeepSWE v1.1 上达到了 49%，这类评分使其真正步入了 Agent 级代码编写的领域。

Flash-Lite 并不是针对这类工作设计的。

不过，我们也应对 Flash-Lite 保持客观。它在 Terminal-Bench 2.1 上的得分为 54，高于上一代 Lite 的 31，因此这档低成本的版本在这一轮中能力得到了极大的提升。

它并不是一个弱小的模型，而是一个为不同任务进行微调的模型：在不需要分支的任务中进行快速、便宜且足够好的推理。

谷歌官方的 Flash 模型页面 和 发布公告 也是以同样的方式定义这两者的：一档针对高吞吐量，一档针对深度。

什么样的任务选什么样的模型

将此作为初始矩阵，然后根据您自己的评估进行调整。

任务	最适合的模型
高吞吐量的分类或提取	Flash-Lite
聊天助手和简短回复	Flash-Lite
基于检索上下文的 RAG 回答	Flash-Lite
自动补全式、对延迟敏感的用户体验	Flash-Lite
搜索规模的、针对每个请求的流水线	Flash-Lite
多步骤 Agent	3.6 Flash
工具使用和函数调用链	3.6 Flash
代码编写和代码审查	3.6 Flash
电脑使用（浏览器或桌面）	3.6 Flash
容错率低、出错会带来资金损失的高风险回答	3.6 Flash

这条规律其实不复杂：如果面对的是任务高度单一、但业务量大得惊人的场景，Flash-Lite 往往更占优势；如果任务里存在分支判断，而且一旦出错代价很高，那么更合适的通常是 3.6 Flash。

举个很直观的例子，一个每天要对支持工单执行上千万次分类标记的模型，优先考虑的应该是 Flash-Lite；而如果是那种需要读取堆栈跟踪、编辑三个文件、再提交 pull request 的模型，选择 3.6 Flash 会更稳妥。

顺带一提，如果当前是在较早的 3.5 Flash（而不是 Flash-Lite）之间做取舍，那么关于从 3.5 Flash 升级到 3.6 Flash 的路径，相关对比文章已经做了完整说明。

相同工作负载下的成本对比

数据能让这种权衡更加具体。假设一项每日任务需要发送 10M 输入 token 并生成 2M 输出 token，这是批处理摘要或提取流水线的典型规模。

模型	输入 (10M)	输出 (2M)	每日总计
Flash-Lite	$3.00	$5.00	$8.00
3.6 Flash	$15.00	$15.00	$30.00

在这种组合下，3.6 Flash 的成本要高出 3.75 倍：每天 30.00 美元对比 8.00 美元，相当于相同业务量下每月大约 900 美元对比 240 美元。

不过，这个倍数并不是固定的。因为 Flash-Lite 在输入成本上便宜 5 倍，输出成本上便宜 3 倍，实际能够节省的费用大约在 3 到 5 倍之间，具体取决于您的流量结构。

输入密集型工作（长 RAG 上下文、大型文档、大型输入的分类）更偏向于 5 倍这一端，而这些正是 Flash-Lite 专为之设计的工作负载。

输出密集型生成则偏向于 3 倍这一端。

因此，真正的问题不仅仅是“3.6 Flash 能做到这一点吗？”，而是“在我的业务量下，为了质量的提升而为每次接口调用多支付 3 到 4 倍的费用值得吗？”

对于搜索规模的流水线，答案通常是否定的。对于编辑代码或创建工单的 agent，答案通常是肯定的。

如何在 Apifox 中对两者进行 A/B 测试

你无需猜测哪个档次就足够了。Gemini API 是一个普通的 REST 接口，因此你可以向两个模型发送相同的 prompt，并直接对比响应。

Apifox 是一款专为此类并排对比而设计的 API 客户端。

值得一提的是，除了个人和常规团队使用，针对有高安全合规要求、或需要在内网环境协作的企业，Apifox 还提供了深度定制的私有化部署方案。