VS COMPARISON

Gemini 3.5 Flash-Lite vs GPT-5.6 Terra

Google

Gemini 3.5 Flash-Lite

3.5 Flash-Lite ／ 2026-07-21

「とにかく身軽な節約家さん。頭のキレも上がったよ」

OpenAI

GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 Terra ／ 2026-07-09

「GPT-5.6 の中堅。GPT-6 Sol のほうが安くて賢いから、新しく選ぶ理由は少なくなったよ」

編集部の総合判定

総合知能（AA Index）は GPT-5.6 Terra 42 対 Gemini 3.5 Flash-Lite 22。現時点では GPT-5.6 Terra が明確に優位

ベンチ勝ち：Gemini 3.5 Flash-Lite 0 / GPT-5.6 Terra 1 料金で安い項目：Gemini 3.5 Flash-Lite 2 / GPT-5.6 Terra 0 データ最終更新：2026-10-17（編集部集計）

同じシリーズの別グレードで比べる

Gemini 4 Argon vs GPT-5.6 Terra → Gemini 3.5 Flash-Lite vs GPT-6 Luna →

WHICH ONE

こんな人はどっち？

こんな人は Gemini 3.5 Flash-Lite

✓ API 料金を抑えたい人（入力$0.3/出力$2.5）
✓ 長い資料を読ませたい人（104.9万トークン）

こんな人は GPT-5.6 Terra

✓ コスパ重視の人（AIコスパ指数 56 対 50）
✓ 「総合力が高くてなんでもこなす」を重視する人

SPECS

仕様の比較

項目	Gemini 3.5 Flash-Lite	GPT-5.6 Terra
バージョン	3.5 Flash-Lite	GPT-5.6 Terra
公開日	2026-07-21	2026-07-09
コンテキスト長	1049K 勝ち	922K
入力料金 $/1M	$0.3 安い	$2
出力料金 $/1M	$2.5 安い	$12
推論モデル	✓ あり	✓ あり
マルチモーダル	✓ あり	✓ あり
AIコスパ指数独自指標	50	56 勝ち

BENCHMARKS

ベンチマーク差分

バーの長さは100%スケール。長い方が勝ち。

総合知能（AA Intelligence Index）

Gemini 3.5 Flash-Lite

GPT-5.6 Terra

42 勝ち

※ AA Intelligence Index（第三者機関 Artificial Analysis の統合知能指標）/ SWE-Bench Verified（実OSSバグ修正）/ MMLU（総合学力）/ GPQA Diamond（博士レベル理系）/ AIME（数学オリンピック予選）/ HLE（Humanity's Last Exam・最難関試験）

※「—」は未公表（実測0ではありません）。未公表の項目は勝敗のカウント対象外です。公式が個別ベンチを公表していないモデルも、AA Intelligence Index は第三者測定のため横並びで比較できます。

X VOICE

Xの評判はどう？

ベンチマークとは別の軸として、直近7日（2026-10-12 〜 2026-10-19）の X上の日本語の声をサンプル分析。てんびん丸総研調べ。

Gemini 3.5 Flash-Lite

X評判スコア 45 ／100（n=23）

ポジ 10 ／ネガ 12 ／中立 1

👍 滑らかな対話・気づき

👍 リミットが遅い

👎 性能が悪い

👎 認識が不安定

GPT-5.6 Terra

X評判スコア — ／100（n=0）

ポジ 0 ／ネガ 0 ／中立 0 （判定材料が少なくスコアは保留）

※ Grok（x_search）で過去7日の日本語Xポストを、モデルごとに3つの角度（感想・活用報告・他モデル比較）から検索してサンプル収集し、ポジ・ネガ・中立をLLM分類した傾向値。全数調査ではなく、角度間の重複除外も完全ではありません。評判スコア＝ポジ÷（ポジ＋ネガ）×100（判定5件未満は「—」）。全モデルの一覧と推移はてんびん丸総研へ。

EDITOR'S NOTE

編集部メモ

数値の背景と、いまの提供状況・注意点

Gemini 3.5 Flash-Lite

Gemini 3.5 ファミリー最速・最低コストの軽量モデル。高スループット / 低レイテンシ用途（サブエージェント、ドキュメント解析、分類・ルーティング）向けで、出力速度は約 350 tokens/s、thinking_level の既定は minimal。入力 1M / 出力 64k tokens、マルチモーダル入力（テキスト・画像・動画・音声・PDF）対応。旧 3.1 Flash-Lite（$0.25/$1.5）比でテキスト料金は上昇（$0.30/$2.5）だが、音声入力の割高分は統一料金化で解消。公表ベンチはエージェント/コーディング系：SWE-Bench Pro (Public) 54.2%（前世代 49.6%）、Terminal-Bench 2.1 54%、GDPval-AA v2 Elo 1140。 GPQA / AIME / MMLU / SWE-Bench Verified は未公表のため空欄。本表の 1,048,576 トークンは、Google が Input token limit（入力に使える上限）として公表している値で、出力の上限 65,536 トークンは別枠（2026-08-18 に公式モデルページで確認）。

GPT-5.6 Terra

GPT-5.6 の3グレード（Sol / Terra / Luna）の中位にあたる「ふだん使い」向けモデル。 ChatGPT では登場時（2026-07-09）に無料プランと Go プランがこの Terra を使っていたが、2026-08-06 の変更で無料・Go は下位の Luna に移った（Plus・Pro は最上位の Sol）。そのため現在の Terra は、ChatGPT の既定モデルとしてではなく API で中位グレードを選ぶときの選択肢という位置づけになっている。 2026-09-22 に出た GPT-6 世代は Astra・Sol・Luna の3本で、Terra にあたるモデルは無い（2026-09-23 時点。OpenAI の開発者向けドキュメントは「GPT-6 のモデルファミリーは GPT-6 Astra・GPT-6 Sol・GPT-6 Luna」と書いている）。GPT-5.6 Terra は終了日の告知なく提供が続いている。料金は 2026-07-30 の改定で 100万トークンあたり $2.50/$15 → $2/$12 に20%下がった（同じ日に Luna は80%下がり、Sol はこのときだけ $5/$30 で据え置きだった。その Sol も 2026-08-22 に $4/$20 へ下がっている）。 Artificial Analysis Intelligence Index は 42（v4.3.2・max 設定／2026-09-23 確認）。9月22日に出た GPT-6 Sol は入力が同じ $2・出力が $10 と Terra より安く、同じ指標で 48 と上なので、API で新しく選ぶなら Terra を選ぶ理由は小さくなった。 ※ AA は推論の強さ別に max / xhigh / high / medium / low を出しており、条件が違うと数値も変わる。出力速度は 125.7 トークン/秒（Artificial Analysis 実測）。コンテキストウィンドウは OpenAI 公式表記で 1,050,000 トークンだが、入力に使える上限は 922,000 トークン・1回の出力上限は 128,000 トークン。本表の値は「一度に読める量」なので入力上限の 922,000 を採用している。入力が 272,000 トークンを超えたリクエストは全体が入力2倍・出力1.5倍（$4/$18）になる（2026-08-18 に公式ドキュメントで確認）。入力はテキストと画像に対応。 GPQA Diamond・HLE・SWE-bench Verified は Terra 個別の公開値が無いため本表では「—」（他グレードの数値では埋めていません）。

PROS & CONS

強み・弱み

Gemini 3.5 Flash-Lite

Google 製。Gmail / Docs との連携と、100万トークンの長文＋画像・動画・音声の読み取りが持ち味。最上位は 2026-10-13 に一般公開された Gemini 4 Argon（Gemini アプリは AI Pro・Ultra、API は有料ティア）、速くて安い Flash 系の最新は 3.8 Flash。

◎ 強み

◎ Gmail / Docs / Sheets / Slides と連携
◎ 画像・動画・音声・PDFの理解が強い
◎ 1M tokens の長いコンテキスト（API と、Gemini アプリの AI Pro・Ultra。アプリの無料は3万2千、AI Plus は12万8千トークン）
◎ 動画理解の「agentic」処理（2026-09-01 米国時間に Gemini API で提供開始。対象は 3.7 Flash / 3.6 Flash / 3.5 Flash-Lite で、2026-09-04 時点の公式ドキュメントでは 3.8 Flash も対応）：長い動画で使うトークンを最大88%減らせ、追加料金なしの通常トークン課金。設定は processing を agentic にするだけ
◎ 文字起こし専用モデル Gemini 3.5 Transcribe（85以上の言語を自動判別・日本語 ja-JP 対応）
◎ Deep Research Max など独自機能

△ 注意点

△ 回答の口調がやや堅め

公式サイト →

GPT-5.6 Terra

AIブームの火付け役。2026-10-07 からチャットが GPT-6 になり、Plus 以上は GPT-6 Sol、無料・Go は 10/8 から順次 GPT-6 Luna。最上位は GPT-6 Astra で、改良版の GPT-6.1 Sol は Work（エージェント機能）と Codex で使える。画像・音声まで一つで完結。

◎ 強み

◎ 総合力が高くてなんでもこなす
◎ 音声・画像・ファイル対応がスムーズ
◎ アプリ・拡張機能が豊富

△ 注意点

△ 話の事実確認は弱め、要ファクトチェック
△ 2026-09-29 公開の GPT-6.1 Sol は、ChatGPT の通常のチャットでは使えない（使えるのは Work・Codex・API）
△ 無料・Go のチャットが GPT-6 Luna に切り替わるのは、OpenAI の発表とリリースノートでは 2026-10-08 から順次。モデル別のヘルプはまだ GPT-5.6 Luna を既定と書いていて、公式の案内どうしが食い違っている（2026-10-09 確認）

公式サイト →

USE CASES

用途別のおすすめ

Gemini 3.5 Flash-Lite か GPT-5.6 Terra を取り上げてるタスク 10件

PRIMARY SOURCES

一次ソース

Gemini 3.5 Flash-Lite

GPT-5.6 Terra

FAQ

よくある質問

Q. Gemini 3.5 Flash-Lite と GPT-5.6 Terra、結局どっちがいい？

A. 第三者測定の AA Intelligence Index は GPT-5.6 Terra が 42、Gemini 3.5 Flash-Lite が 22 と明確な差があり、現時点の総合性能では GPT-5.6 Terra が優位です。料金や使い勝手も含めた選び方は「こんな人はどっち？」の欄を参考にしてください。

Q. Gemini 3.5 Flash-Lite と GPT-5.6 Terra、料金が安いのはどっち？

A. 入力料金は Gemini 3.5 Flash-Lite が $0.3／1M、GPT-5.6 Terra が $2／1M。出力料金は Gemini 3.5 Flash-Lite が $2.5／1M、GPT-5.6 Terra が $12／1M です。入力・出力とも Gemini 3.5 Flash-Lite の方が安く、コスト重視なら Gemini 3.5 Flash-Lite が有利です。

Q. Gemini 3.5 Flash-Lite と GPT-5.6 Terra、ベンチマークで強いのはどっち？

A. 両モデルが共通で公表している指標は1項目と少ないため、全モデルを第三者が同一条件で測定している AA Intelligence Index（Gemini 3.5 Flash-Lite 22／GPT-5.6 Terra 42）を軸に判断するのがおすすめです。AA Intelligence Index・SWE-Bench・MMLU・GPQA・AIME などの比較可能な指標では GPT-5.6 Terra の勝ち数が多く（1／0）、総合的なベンチ性能では GPT-5.6 Terra が優勢です。

Q. Gemini 3.5 Flash-Lite と GPT-5.6 Terra、コスパがいいのはどっち？

A. AIコスパ指数（第三者測定の知能スコアと料金の安さを 6:4 で合成した編集部独自指標）は Gemini 3.5 Flash-Lite が 50、GPT-5.6 Terra が 56。「安くて賢い」バランスでは GPT-5.6 Terra が有利です。

Q. Gemini 3.5 Flash-Lite と GPT-5.6 Terra、初心者にはどっちがおすすめ？

A. 初心者へのおすすめ度は Gemini 3.5 Flash-Lite・GPT-5.6 Terra とも同程度（5／5）。どちらも入門用途に向いているので、料金や使いたいツールとの相性で選んで大丈夫です。

LABS

Gemini を実際に動かして計った記事

公式発表の要約ではなく、編集部が自分で動かして測った数字を載せた検証記事

2026-09-26

Opus 5.5 × Gemini 3.8 Flash TTS で、解説動画を丸ごと作ってみた

話題の組み合わせを実際に回して、声の読み間違い・速さ・料金を測った

検証メモ

読み間違いテスト（3.8 Flash）: 18.3 / 19
約40秒の読み上げにかかった時間: 14.5秒
1分のナレーションの料金: 約2.7円

2026-09-26

AIに契約書をチェックさせたら、どこまで見抜けるか

落とし穴を20個仕込んだ契約書で、Claude と Gemini を採点した

検証メモ

わかりやすい落とし穴（12回）: 120 / 120
気づきにくい落とし穴（12回）: 114 / 120
法律の条番号の取り違え: 24本中2本

2026-09-13

Claude Fable 5.1 徹底検証

「考える量」を上げると、何が変わって何が変わらないのか

検証メモ

価格（Fable 5 と同じ）: $10 / $50
本人の5段階×11課題（55セル）: 満点でないのは 8
low → max のトークン（簡単 / 難問 / さらに難問）: 3.5倍 / 6.8倍 / 7.4倍

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GPT-6 Astra vs GPT-6.1 Sol GPT-6 Astra vs Claude Fable 5.1 Kimi K3 vs GPT-6.1 Sol Kimi K3 vs Claude Fable 5.1 Qwen3.8-Max vs Llama 4 Maverick Qwen3.8-Max vs Mistral Large 4

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Gemini 3.5 Flash-Lite vs GPT-5.6 Terra

Gemini 3.5 Flash-Lite

GPT-5.6 Terra

こんな人はどっち？

こんな人は Gemini 3.5 Flash-Lite

こんな人は GPT-5.6 Terra

仕様の比較

ベンチマーク差分

Xの評判はどう？

Gemini 3.5 Flash-Lite

GPT-5.6 Terra

編集部メモ

Gemini 3.5 Flash-Lite

GPT-5.6 Terra

強み・弱み

Gemini 3.5 Flash-Lite

GPT-5.6 Terra

用途別のおすすめ

メール・チャットの返信を書く

Excel・データを分析する

ウェブを横断して調べる

情報の真偽を確認する

ブログ記事・レポートを書く

プレゼン資料・スライドを作る

翻訳する

AIと音声で会話する

営業メール・マーケコピーを作る

文章を校正・推敲する

一次ソース

よくある質問

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