Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemini 2.5 Flash by Google and GLM-4.5-Flash by Zhipu AI represent two of the frontier AI models analyzed in our comprehensive 2026 AI benchmark and LLM comparison. In this head-to-head evaluation, we examine API token pricing, context window specifications, inference speed (tokens per second), and empirical reasoning performance. From a pure economic perspective, GLM-4.5-Flash holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, GLM-4.5-Flash is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Gemini 2.5 Flash provides an expanded memory horizon with 1,049K tokens. In latency-sensitive production environments, GLM-4.5-Flash leads in tokens-per-second throughput, making it ideal for real-time conversational agents and high-concurrency workflows. Below is the complete empirical head-to-head breakdown across cost, speed, context, and capability matrices.
যেকোনো দুটি এআই মডেল পরিবর্তন ও তুলনা করুন
আমাদের যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক ডাটাবেস থেকে যেকোনো এআই মডেল নির্বাচন করে তাৎক্ষণিক তুলনা দেখুন।
Gemini 2.5 Flash
দ্রুত ওয়ার্কহর্সভারসাম্যপূর্ণ ওয়ার্কহর্স combining স্বল্প লেটেন্সি এবং খরচ সহ সক্ষম চেইন-অফ-থট রিজনিং.
$0.30 / 1M
$2.50 / 1M
1.05M tokens
58.2%
GLM-4.5-Flash
দ্রুত GLMZhipu সর্বনিম্ন-খরচ cloud API মডেল প্রদানকারী near-instant স্ট্রিমিং, উচ্চ concurrency, এবং zero খরচ টিয়ার এর জন্য ডেভেলপার.
$0.01 / 1M
$0.02 / 1M
131.1K tokens
N/A
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- GLM-4.5-Flash is 81.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 2.5 Flash has a larger context window (1M vs 131K tokens).
- GLM-4.5-Flash is faster at 170 tok/s vs 160 tok/s.
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.5 Flash | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 72 |
Provider | Zhipu AI | |
Input Price Cost per million input tokens | $0.30 / 1M | $0.01 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $2.50 / 1M | $0.02 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.36 / 1M | $0.00 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 170 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 58.2% | N/A |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 75.4% | N/A |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.07 / 1M | $0.00 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কEvaluations ongoing
যাচাইকৃত বেঞ্চমার্ক স্কোর তুলনা
স্বাধীন গবেষণা ল্যাব দ্বারা যাচাইকৃত অফিশিয়াল ইভ্যালুয়েশন মেট্রিক্স।
Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.
Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.
Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
লেটেন্সি ও রেসপন্স টাইম
প্রথম টোকেন আসার সময় (TTFT) এবং ৫০০ টোকেনের রেসপন্স জেনারেট করতে আনুমানিক সময়।
রিয়েল-টাইম টোকেন খরচ সিমুলেটর
প্রম্পট ক্যাশিং ডিসকাউন্টসহ মাসিক ক্লাউড API খরচ হিসাব করতে স্লাইডার পরিবর্তন করুন।
Gemini 2.5 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- দ্রুত এক্সিকিউশন গতি সহ optional থিংকিং মোড
- 1M কনটেক্সট সহ অডিও এবং ভিডিও ইনজেশন
- উচ্চ খরচ-প্রতি-পারফরম্যান্স ratio
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Secondary রিজনিং গভীরতা এর তুলনায় 2.5 Pro
- টোকেন consumption increases আওতায় গভীর থিংকিং
GLM-4.5-Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Virtually free API মূল্য ($0.01 / 1M ইনপুট টোকেন) সহ generous ডেভেলপার free tiers
- সাব-250ms initial টোকেন লেটেন্সি এবং উচ্চ স্ট্রিমিং bandwidth
- নির্ভরযোগ্য JSON মোড আউটপুট এর জন্য উচ্চ-ভলিউম ডেটা transformation
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- নয় suitable এর জন্য গভীর STEM রিজনিং বা জটিল multithreaded কোডিং
- কনটেক্সট উইন্ডো সীমিত প্রতি 131K টোকেন
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemini 2.5 Flash | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 10K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 14K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.5 Flash | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-2-5-flash | glm-4-5-flash |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| রিলিজ তারিখ | 2025-06 | 2025-07 |
| নলেজ কাটঅফ | March 2025 | May 2025 |
| আর্কিটেকচার | High-throughput sparse multimodal transformer with thinking mode | Ultra-High-Speed Distilled Transformer |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য | পূর্ণ 131K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($0.01/1M) |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.075/1M, কাস্টম TTL সহ) | ক্যাশড ইনপুট রেট $0.001/1M টোকেন |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | API ও CLI টুল-কলিং এজেন্ট সমর্থিত (র-পিক্সেল ডেস্কটপ ক্লিক ছাড়া) |
| MCP ও প্যারালাল টুল কলিং | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা | নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা |
| ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স | এক্সটার্নাল সার্চ (Tavily/Exa) ও ডকার স্যান্ডবক্সের মাধ্যমে সমর্থিত |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | API প্রম্পট অপ্টিমাইজেশন ও RAG ইন্টিগ্রেশন |
| মাল্টিমোডাল টোকেন বিলিং | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) | টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) |
| কোয়ান্টাইজেশন ও মিনিমাম VRAM | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) | Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster) · লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API) |
| সেফটি ও ফ্রন্টিয়ার ক্লাসিফিকেশন | Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified | Zhipu AI Production Safety & Alignment Verified |
| এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (ZDR/HIPAA/SOC2) | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা | SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা |
| ইনপুট মডালিটি | text, vision, audio, video | text |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 2.5 Flash or GLM-4.5-Flash?
GLM-4.5-Flash is more intelligent. It scores 72 compared with 68 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
GLM-4.5-Flash is faster, generating 170 tokens per second compared with 160 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
GLM-4.5-Flash is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.36 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
GLM-4.5-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.45s.
Which model has a larger context window?
Gemini 2.5 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 131.1K tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemini 2.5 Flash if your priority is Production web applications, interactive agents, and multimodal media indexing. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose GLM-4.5-Flash if your workflow prioritizes High-frequency classification, customer chatbots, translation, and automated web scrapers. For large-scale batch processing or customer-facing conversational interfaces, its balance of speed and economics delivers superior ROI.
সাধারণ জিজ্ঞাসা (FAQ)
How does Gemini 2.5 Flash compare to GLM-4.5-Flash in API token pricing and cost per token?+
Gemini 2.5 Flash costs $0.30 per 1M input tokens and $2.50 per 1M output tokens, whereas GLM-4.5-Flash costs $0.01 input and $0.02 output. Overall, GLM-4.5-Flash is the more cost-effective model for high-volume API pipelines. Both models support prompt caching discounts of up to 90% for repeated prompt prefixes.
Which model has a larger context window: Gemini 2.5 Flash or GLM-4.5-Flash?+
Gemini 2.5 Flash supports a context window of 1,049K tokens (~786k words), while GLM-4.5-Flash supports 131K tokens (~98k words). Therefore, Gemini 2.5 Flash can process more textual data and document context in a single prompt.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemini 2.5 Flash or GLM-4.5-Flash?+
Gemini 2.5 Flash scores 58.2% on SWE-bench Verified, while GLM-4.5-Flash scores competitively for software generation. For complex autonomous debugging and agentic engineering, Gemini 2.5 Flash provides robust code generation and tool calling.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemini 2.5 Flash and GLM-4.5-Flash?+
Gemini 2.5 Flash features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, GLM-4.5-Flash provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemini 2.5 Flash and GLM-4.5-Flash?+
Gemini 2.5 Flash generates approximately 160 tokens per second, while GLM-4.5-Flash delivers 170 tokens per second. In latency-sensitive production environments, GLM-4.5-Flash provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemini 2.5 Flash and GLM-4.5-Flash to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to GLM-4.5-Flash to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Gemini 2.5 Flash. This tiered routing pattern cuts overall API bills by up to 70%.
মডেলের বিভিন্ন পরিমাপক যেমন কনটেক্সট উইন্ডো, টোকেন প্রাইজ এবং রিজনিং স্কোর সম্পর্কে বিস্তারিত জানতে আমাদের এআই গ্লোসারি দেখুন।
Related reading
- Gemini 2.5 Computer Use vs Gemini 2.5 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 2.5 Flash vs Gemini 2.5 Flash-Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- GLM-5-Turbo vs GLM-4.5-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Aion-Mini: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।
তথ্যসূত্র: GetInfoUs Independent AI Benchmarks & Official API Specs