GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.0 Flash vs GPT-4o mini

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

تمت المراجعة بواسطة فريق أبحاث GetInfoUsآخر مراجعة: October 2026السياسة التحريرية
مشاركة
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 2.0 Flash vs GPT-4o mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

يُعد Gemini 2.0 Flash من Google وGPT-4o mini من OpenAI من أبرز نماذج الذكاء الاصطناعي. يوفر Gemini 2.0 Flash نافذة سياق بحجم 1.05M رمز بسعر $0.10/$0.40 لكل مليون رمز، بينما يوفر GPT-4o mini سياقًا بحجم 128K رمز بسعر $0.15/$0.60 لكل مليون رمز. نستعرض أدناه مقارنة شاملة للأداء والسرعة والتكلفة.

مقارنة مباشرة (VS)

بدّل وقارن بين أي نموذجين

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Profile
Profile
Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
Popular Matchups:
Google

Gemini 2.0 Flash

استدلال فائق السرعة

نموذج Gemini 2.0 Flash من Google مصمم خصيصاً لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 1.0M وسرعة 240 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 40/100 (بتكلفة $0.1/$0.4 لكل مليون رمز).

Intelligence Index40 / 100
Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

42%

OpenAI

GPT-4o mini

نموذج خفيف وعالي الكفاءة

نموذج GPT-4o mini من OpenAI مصمم خصيصاً لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج، حيث يوفر نافذة سياق بسعة 128K وسرعة 140 رمز/ثانية ومؤشر ذكاء 30/100 (بتكلفة $0.15/$0.6 لكل مليون رمز).

Intelligence Index30 / 100
Input Token:

$0.15 / 1M

Output Token:

$0.60 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

24.5%

أهم الفروقات في لمحة

  • Gemini 2.0 Flash is 1.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 2.0 Flash has a larger context window (1M vs 128K tokens).
  • Gemini 2.0 Flash is faster at 240 tok/s vs 140 tok/s.
  • Gemini 2.0 Flash leads on SWE-bench coding (42.0% vs 24.5%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 2.0 FlashGPT-4o mini
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4030
Provider
GoogleOpenAI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.10 / 1M$0.15 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.40 / 1M$0.60 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.08 / 1M$0.14 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text128K tokens~192 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K16K
Throughput Speed
Tokens generated per second
240 tok/s140 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
42%24.5%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
55.4%40.2%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.03 / 1M$0.07 / 1M

من يتفوق في كل مجال؟

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 2.0 Flash
+17.5% SWE-bench lead
Cost
Gemini 2.0 Flash
1.6x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 2.0 Flash
+71% faster generation
Context
Gemini 2.0 Flash
1.05M tokens window

نتائج الاختبارات المعيارية الموثقة

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini 2.0 FlashGPT-4o mini
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

42%vs24.5%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

55.4%vs40.2%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

71%vs58.5%
LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1302ptsvs1228pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

8.9%vs6.4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

27.7%vs16.2%
SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

25.2%vs14.7%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

44.9%vs28.3%
AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

63.7%vs46.2%
Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

63.9%vs52.7%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs140 tok/s

زمن الاستجابة والسرعة

Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.

Time to First Token (TTFT)Lower is better
Gemini 2.0 Flash0.28s
GPT-4o mini0.31s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 2.0 Flash2.36s
GPT-4o mini3.88s

محاكي تكلفة الرموز التفاعلي

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

100K / day
10K500K1M
30K / day
5K150K300K
50% cached
0% (Cold)50%90% (Warm)
Gemini 2.0 Flash Monthly API Bill
$0.55 / month
$0.1/1M in · $0.4/1M out
GPT-4o mini Monthly API Bill
$0.88 / month
$0.15/1M in · $0.6/1M out
Gemini 2.0 Flash saves approximately $0.33 / month (38%) under this workload.1.6x Savings

Gemini 2.0 Flash · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 1.0M وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 8K رمز (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 55.4%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 240 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 280 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.1/$0.4 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

GPT-4o mini · Strengths & Key Advantages

  • نافذة سياق بسعة 128K وحد أقصى للمخرجات يصل إلى 16K رمز (SWE-bench Verified 24.5% · GPQA Diamond 40.2%)
  • سرعة توليد عالية تبلغ 140 رمز/ثانية مع زمن استجابة لأول رمز (TTFT) قدره 310 مللي ثانية
  • تسعير API تنافسي (بتكلفة $0.15/$0.6 لكل مليون رمز) مع دعم التخزين المؤقت للأوامر والمخرجات المهيكلة بصيغة JSON
Considerations & Trade-offs
  • نموذج سحابي مغلق الأوزان لا يدعم تنزيل الأوزان للتشغيل المحلي المعزول عن الإنترنت
  • في المسائل البحثية فائقة التعقيد، قد تتفوق نماذج الاستدلال الثقيلة المتخصصة في عمق التحليل

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

MetricGemini 2.0 FlashGPT-4o mini
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.13$0.16
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
60K45K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
33K0K

المواصفات التقنية

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 2.0 FlashGPT-4o mini
Official API Model ID (SDK)models/gemini-2-flashgpt-4o-mini
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKOpenAI Responses API & Chat Completions v1
Release Date2024-122024-07
Knowledge CutoffAugust 2024October 2023
ArchitectureMultimodal Flash MoESmall Multimodal Dense
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokensFlat rate ($0.15/1M in) across full 128K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.025/1M with configurable TTLAutomatic prefix caching at $0.075/1M (no extra cache-write fee)
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool CallingNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON SchemaNative MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxNative Web Search tool + Hosted Code Interpreter & File Search RAG
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationSupervised Fine-Tuning (SFT), Direct Preference (DPO) & Reinforcement Fine-Tuning (RFT)
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)
Quantization & Min GPU VRAMCloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · Zero Local VRAM Required (100% Serverless Cloud API)
Safety & Frontier ClassificationGoogle DeepMind Frontier Safety Framework VerifiedOpenAI Preparedness Framework Audited & System Card Published
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise TierSOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalitiestext, vision, audio, videotext, vision
Output Modalitiestexttext

Gemini 2.0 Flash vs GPT-4o mini: إجابات سريعة (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 2.0 Flash or GPT-4o mini?

Gemini 2.0 Flash is more intelligent. It scores 40 compared with 30 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 2.0 Flash is faster, generating 240 tokens per second compared with 140 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 2.0 Flash is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $0.14 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 2.0 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.31s.

Which model has a larger context window?

Gemini 2.0 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.

الحكم النهائي

يتميز كل من Gemini 2.0 Flash (مثالي لـالتفاعل الفوري بزمن استجابة منخفض جداً وتوجيه الطلبات عالية الكثافة وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) وGPT-4o mini (مثالي لـتحقيق أعلى كفاءة اقتصادية لكل رمز مع سرعة تدفق عالية في بيئات الإنتاج وأنظمة RAG المؤسسية وربط واجهات البرمجة (API) القابلة للتوسع.) بنقاط قوة واضحة؛ حيث يتفوق Gemini 2.0 Flash في اختبارات الذكاء والبرمجة، ويقدم Gemini 2.0 Flash سرعة توليد أعلى، بينما يُعد Gemini 2.0 Flash الخيار الأكثر توفيراً للتشغيل عبر API.

الأسئلة الشائعة (FAQ)

أيهما أفضل للبرمجة والاستدلال، Gemini 2.0 Flash أم GPT-4o mini؟+

يتصدر Gemini 2.0 Flash في مؤشر الذكاء المركب واختبارات البرمجة. يمكنك مراجعة نتائج SWE-bench وGPQA أعلاه لمقارنة دقيقة.

ما الفرق في تكلفة API بين Gemini 2.0 Flash وGPT-4o mini؟+

يبلغ سعر Gemini 2.0 Flash نحو $0.10 / $0.40 لكل مليون رمز (إدخال/إخراج)، بينما يبلغ سعر GPT-4o mini نحو $0.15 / $0.60. ومن حيث التكلفة الإجمالية يُعد Gemini 2.0 Flash الأرخص.

أي نموذج يوفر نافذة سياق أكبر وسرعة أعلى؟+

يدعم Gemini 2.0 Flash سياقًا بحجم 1.05M رمز مقابل 128K رمز لنموذج GPT-4o mini، بينما يتفوق Gemini 2.0 Flash في سرعة تدفق الرموز.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

Benchmark scores, token prices, and rate limits evolve rapidly as AI labs release model updates. Always verify current specifications and pricing on the official provider documentation.

المصادر الرسمية: وثائق API الرسمية من Google وOpenAI وتقييمات الاختبارات القياسية المستقلة (2026).