Gemini 2.5 Pro vs Gemini 2.0 Pro
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemini 2.5 Pro by Google and Gemini 2.0 Pro by Google 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, both models offer identical input token rates. On output generation, Gemini 2.0 Pro is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, Gemini 2.0 Pro provides an expanded memory horizon with 2,000K tokens. In latency-sensitive production environments, both models deliver balanced throughput and low time-to-first-token latency for interactive 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 Pro
রিজনিং ফ্ল্যাগশিপGoogle-এর শীর্ষস্থানীয় রিজনিং ফ্ল্যাগশিপ মডেল, যা ২ মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এবং অসাধারণ মাল্টিমোডাল কার্যকারিতাসহ শীর্ষ টিয়ার মডেলগুলোর সমকক্ষ।
$1.25 / 1M
$10.00 / 1M
1.05M tokens
63.8%
Gemini 2.0 Pro
২M কনটেক্সট টাইটানGoogle-এর শীর্ষস্থানীয় ফ্রন্টিয়ার মডেল এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি জটিল কোডিং, বৈজ্ঞানিক discovery, এবং industry-leading 2-মিলিয়ন-টোকেন মাল্টিমোডাল নথি অনুধাবন.
$1.25 / 1M
$5.00 / 1M
2M tokens
63.8%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemini 2.0 Pro is 1.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 2.0 Pro has a larger context window (2M vs 1M tokens).
- Gemini 2.0 Pro is faster at 95 tok/s vs 95 tok/s.
- Gemini 2.0 Pro leads on SWE-bench coding (63.8% vs 63.8%).
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.5 Pro | Gemini 2.0 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 78 | 52 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $1.25 / 1M | $1.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $10.00 / 1M | $5.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $1.47 / 1M | $0.97 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 2M tokens~3,000 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 63.8% | 63.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 84% | 71.5% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.31 / 1M | $0.31 / 1M |
কোন ক্ষেত্রে কোন মডেল সেরা?
একনজরে সিদ্ধান্ত নেওয়ার ফ্রেমওয়ার্কযাচাইকৃত 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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
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 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- বিশ্ব-ক্লাস রিজনিং সহ integrated dynamic চেইন-অফ-থট
- 1M কনটেক্সট উইন্ডো সহ উচ্চ needle-মধ্যে--haystack recall
- ব্যতিক্রমী প্রতিযোগিতামূলক গণিত এবং জটিল কোডিং
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- উচ্চতর operational টোকেন খরচ চেয়ে Flash
- থিংকিং মোড increases response লেটেন্সি
Gemini 2.0 Pro · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- অপ্রতিদ্বন্দ্বী 2,000,000 টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো (পারে ingest hours এর ভিডিও বা entire codebases)
- ফ্রন্টিয়ার কোডিং পারফরম্যান্স (63.8% এর ওপর SWE-bench Verified)
- নেটিভ মাল্টিমোডাল রিজনিং জুড়ে টেক্সট, code, উচ্চ-res ছবিগুলো, অডিও, এবং ভিডিও
- 75% discount এর ওপর cached টোকেন সহ Google-এর কনটেক্সট caching API
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- Maximum আউটপুট টোকেন currently capped -এ 8K প্রতি response
- প্রয়োজন হয় উচ্চ prompt cache reuse এর জন্য optimal খরচ দক্ষতা এর ওপর 1M+ টোকেন inputs
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemini 2.5 Pro | Gemini 2.0 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.45 | $1.59 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 45K | 60K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 22K | 33K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.5 Pro | Gemini 2.0 Pro |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-2-5-pro | models/gemini-2-pro |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2025-03 | 2025-02 |
| নলেজ কাটঅফ | January 2025 | January 2025 |
| আর্কিটেকচার | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts with Thinking | Multimodal Deep Reasoning Sparse MoE |
| প্যারামিটার স্কেল | Confidential | Confidential |
| এন্টারপ্রাইজ রেট লিমিট (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM |
| লং-কনটেক্সট প্রাইসিং (>128K/200K) | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য | ২০০K টোকেন পর্যন্ত সাধারণ রেট; ২০০K-এর ওপরে ২ গুণ প্রাইসিং টিয়ার প্রযোজ্য |
| প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.31/1M, কাস্টম TTL সহ) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.31/1M, কাস্টম TTL সহ) |
| কম্পিউটার ইউজ / GUI এজেন্ট | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) | সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন) |
| 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 | বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স |
| অফিশিয়াল ফাইন-টিউনিং (SFT/LoRA/RFT) | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন | Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন |
| 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) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি) · অডিও (~২৫–৩২ টোকেন/সেকেন্ড) · ভিডিও (~২৫৮–৩০০ টোকেন/সেকেন্ড) |
| 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 | Google DeepMind Frontier Safety Framework 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, vision, audio, video |
| আউটপুট মডালিটি | text | text |
Gemini 2.5 Pro vs Gemini 2.0 Pro: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 2.5 Pro or Gemini 2.0 Pro?
Gemini 2.5 Pro is more intelligent. It scores 78 compared with 52 on the composite Intelligence Index.
Which model is cheaper to run?
Gemini 2.0 Pro is cheaper at $0.97 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 2.0 Pro has lower latency, with a time to first token of 0.62s compared with 0.82s.
Which model has a larger context window?
Gemini 2.0 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 1.05M tokens.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemini 2.5 Pro if your priority is Complex software engineering, multi-hour video understanding, and deep STEM research. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemini 2.0 Pro if your workflow prioritizes Monolithic repository refactoring, massive legal/scientific document corpora, and video analysis. 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 Pro compare to Gemini 2.0 Pro in API token pricing and cost per token?+
Gemini 2.5 Pro costs $1.25 per 1M input tokens and $10.00 per 1M output tokens, whereas Gemini 2.0 Pro costs $1.25 input and $5.00 output. Overall, Gemini 2.0 Pro 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 Pro or Gemini 2.0 Pro?+
Gemini 2.5 Pro supports a context window of 1,049K tokens (~786k words), while Gemini 2.0 Pro supports 2,000K tokens (~1,500k words). Therefore, Gemini 2.0 Pro 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 Pro or Gemini 2.0 Pro?+
Both models achieve an identical 63.8% score on SWE-bench Verified, demonstrating matched software engineering capabilities.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.0 Pro?+
Gemini 2.5 Pro features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemini 2.0 Pro provides chain-of-thought reasoning depth for complex math and science.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.0 Pro?+
Both Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.0 Pro deliver matching throughput at approximately 95 tokens per second. In latency-sensitive production environments, streaming response velocity is comparable, with real-world time-to-first-token (TTFT) determined primarily by provider routing and concurrency load.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemini 2.5 Pro and Gemini 2.0 Pro to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemini 2.0 Pro to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Gemini 2.5 Pro. 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 Flash-Lite vs Gemini 2.5 Pro: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 2.5 Pro vs GPT-4.5: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 2.0 Pro vs Claude 3.7 Sonnet: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 2.0 Pro vs Gemini 2.0 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
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