Gemini 3.5 Flash-Liteと3.6 Flashの違いは？大量処理は毎秒350トークンの軽量版が向く

同じGeminiのFlash系でも、Gemini 3.5 Flash-Liteは大量の反復処理、Gemini 3.6 Flashは複雑な推論やコード処理を任せる候補です。
名前の新しさだけで選ばず、仕事の難度と処理件数を分けると判断しやすくなります。

料金差は大きい一方、入力上限と最大出力は同じです。単価だけで一括移行せず、正答率、再試行、人の修正時間まで同じ実データで比べるのが安全でしょう。

Gemini 3.5 Flash-Liteと3.6 Flashの違いは処理量と仕事の複雑さ

Gemini 3.5 Flash-LiteとGemini 3.6 Flashの違いは、単純な性能の上下ではなく、何件を、どの難度で処理するかにあります。

誤りを機械で判定しやすく、同じ形式を繰り返す仕事はFlash-Liteと相性を見極めやすい領域です。
一方、正解条件が曖昧で途中の判断が多い仕事は、処理単価より失敗時の影響を優先し、3.6 Flashも同じ条件で試します。

製品名が違っても、比較条件をそろえる考え方は共通です。AIツールを比較する時の判断軸も使うと、社内説明を組み立てやすくなります。

2026年7月21日に2つの新モデルがGA公開

Googleは2026年7月21日、Gemini 3.5 Flash-LiteとGemini 3.6 Flashの安定版を一般提供しました。正式なモデルIDはgemini-3.5-flash-liteとgemini-3.6-flashです。

出典: Google公式発表「Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite and 3.5 Flash Cyber」(英語)

両モデルとも試験版ではなく本番候補にできますが、既存コードのモデルIDだけを置き換えるのは避けてください。
Googleは両モデルでtemperature、top_p、top_kを非推奨とし、モデル出力の事前入力にも対応しないと案内しています。

Gemini 3.5 Flash-Liteと3.6 Flashを料金・上限・thinkingで比較

2026年7月22日時点のGemini API標準有料枠では、Gemini 3.5 Flash-Liteの単価が低く設定されています。
ただし、比較できるのは同じ入出力トークン量という条件であり、同じ仕事を同じ品質で終えられるとは限りません。

比較項目	3.5 Flash-Lite	3.6 Flash
入力料金	約0.30ドル/100万tokens	約1.50ドル/100万tokens
出力料金	約2.50ドル/100万tokens	約7.50ドル/100万tokens
入力上限	1,048,576tokens	1,048,576tokens
最大出力	65,536tokens	65,536tokens
既定thinking	minimal	medium

出典: Google AI for Developers「Gemini API pricing」(英語)

円換算(2026年7月22日時点・1ドル約162円換算)では、Flash-Liteが入力約49円/出力約405円、3.6 Flashが入力約243円/出力約1,215円です。100万tokensは料金を比べるための単位で、毎回100万tokensを使うという意味ではありません。
実際の請求は処理した入出力量に応じて増減するため、自社ログの平均値と繁忙時の上限で見積もります。

従量課金を本番で管理するなら、AIコストに上限を設ける方法と利用量を継続して管理する考え方も併せて確認すると、予算超過を防ぎやすくなります。

仕様出典: Google AI for Developers「Gemini 3.5 Flash-Lite」(英語) / Google AI for Developers「Gemini 3.6 Flash」(英語)

毎秒350トークンはGemini 3.5 Flash-Liteの保証値ではない

タイトルの「毎秒350トークン」は、Artificial AnalysisがGemini 3.5 Flash-Liteで測定した最初のトークン受信後の出力速度です。Google公式発表もこの外部測定を「毎秒350トークン」として引用しています。ただし同社の測定ページは随時更新され、2026年7月22日の確認時点では提供事業者の中央値として毎秒489.9トークンが表示されています。

同じ測定ページでは、最初のトークンまでの時間(TTFT)が6.11秒と別に示されています。これは考える時間を含む値で、同じFlash系では3.6 Flashが11.54秒、3.5 Flashが20.22秒でした。
毎秒350トークンはGoogleのSLAでも、すべてのリクエストで達成する保証値でもありません。

短い返信ではTTFT、長い生成では出力速度の影響が相対的に大きくなります。社内検証ではリージョン、入力長、同時実行数、時間帯を固定し、初動と完了までの時間を分けて記録しましょう。

出典: Artificial Analysis「Gemini 3.5 Flash-Lite」(英語)

Gemini 3.5 Flash-Liteが向く業務、3.6 Flashが向く業務

Gemini 3.5 Flash-Liteを試しやすいのは、正解条件を決められる大量処理です。請求書の項目抽出、商品説明の分類、定型翻訳、決まったスキーマへのJSON化などが候補になります。

Gemini 3.6 Flashは、コード変更、複数ツールをまたぐ処理、画像と文書を合わせた判断など、途中で考え直す余地が大きい仕事の候補です。
ただし、3.6 Flashなら人の確認が不要になるわけではありません。

高性能モデルを全業務へ固定しない考え方は、GPT-5.6のモデル階層を業務で分ける判断軸でも詳しく紹介しています。

Gemini 3.5 Flash-Liteへ切り替える前の品質テスト

本番移行は、Gemini 3.5 Flash-LiteとGemini 3.6 Flashへ同じ代表データと同じ合格条件を渡して比べます。平均的なデータだけでなく、長文、曖昧な入力、欠損を含む難しいデータも混ぜてください。

• 正答率: 正しい結果になった割合
• 形式遵守率: 指定JSONや文字数を守れた割合
• 再試行率: やり直しが必要だった割合
• 人の修正時間: 確認から完成までに要した時間
• 総トークン量: 再試行も含む入出力の合計

合格した業務だけを段階的に移すと、単価差を取り込みながら品質低下の範囲を限定できます。具体的な評価表は、生成AIのモデル更新前後を比べる品質テストも参考にしてください。

Gemini 3.5 Flash-Liteと3.6 Flashの選び方とは、処理量と仕事の難度を分け、同じ実データの品質と総コストで決めることです。
モデル名の新しさより、合格した仕事の範囲を移行判断の根拠にしてください。

よくある質問