Gemini 2.0 Flash vs Gemini 1.5 Flash
বেঞ্চমার্ক, এপিআই টোকেন মূল্য, কনটেক্সট উইন্ডো এবং ইনফারেন্স স্পিড তুলনা
Related topics (12)
Gemini 2.0 Flash by Google and Gemini 1.5 Flash 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, Gemini 1.5 Flash holds a notable pricing advantage for token ingestion. On output generation, Gemini 1.5 Flash is more economical per million generated tokens. In data-heavy architectures requiring extensive repository or document analysis, both models provide an identical memory horizon with 1,049K tokens. In latency-sensitive production environments, Gemini 2.0 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 2.0 Flash
গতি ও মূল্যের চ্যাম্পিয়নGoogle-এর next-প্রজন্ম ওয়ার্কহর্স মডেল নির্মিত এর জন্য ব্যতিক্রমী গতি, বিশাল 1-মিলিয়ন-টোকেন কনটেক্সট প্রক্রিয়াকরণ, এবং rock-bottom API economics.
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1.05M tokens
42%
Gemini 1.5 Flash
অল্প খরচে ১M কনটেক্সটউচ্চ-গতি, খরচ-optimized ওয়ার্কহর্স প্রদানকারী 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো -এ আল্ট্রা-স্বল্প মূল্য, এর জন্য নির্মিত উচ্চ-frequency স্বল্প-লেটেন্সি প্রোডাকশন অ্যাপ্লিকেশনসমূহ.
$0.07 / 1M
$0.30 / 1M
1.05M tokens
20%
একনজরে প্রধান পার্থক্যসমূহ
- Gemini 1.5 Flash is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 2.0 Flash is faster at 240 tok/s vs 180 tok/s.
- Gemini 2.0 Flash leads on SWE-bench coding (42.0% vs 20.0%).
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.0 Flash | Gemini 1.5 Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 40 | 38 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $0.07 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $0.30 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $0.06 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 240 tok/s | 180 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 42% | 20% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 55.4% | 42.1% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.02 / 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 2.0 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Unbeatable মূল্য point: $0.10 ইনপুট / $0.40 আউটপুট প্রতি 1M টোকেন
- বিশাল 1M টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো এর জন্য reading whole repositories এবং videos
- Blazing থ্রুপুট এর 240 টোকেন প্রতি second সহ সাব-300ms লেটেন্সি
- Generous free টিয়ার মাধ্যমে Google AI Studio
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- আউটপুট length capped -এ 8,192 টোকেন প্রতি একক turn
- পারে be slightly অধিক sensitive প্রতি precise prompt ফরম্যাটিং এর তুলনায় Sonnet
Gemini 1.5 Flash · শক্তি ও প্রধান সুবিধাসমূহ
- Phenomenal মূল্য দক্ষতা ($0.075 প্রতি 1M ইনপুট টোকেন)
- Blazing দ্রুত থ্রুপুট (180 টোকেন/sec) সহ সম্পূর্ণ 1M কনটেক্সট সহায়তা
- Comprehensive মাল্টিমোডাল সহায়তা including ভিডিও এবং অডিও ইনজেশন
বিবেচ্য বিষয় ও সীমাবদ্ধতা
- কোডিং এবং গাণিতিক রিজনিং scores কম চেয়ে Gemini 1.5 Pro বা Gemini 2.0
- Occasional hallucinations এর ওপর deeply nuanced লজিক queries
টোকেন ব্যবহার ও টাস্ক ইকোনমিক্স
একটি স্ট্যান্ডার্ড এজেন্টিক টাস্ক সম্পন্ন করতে আনুমানিক খরচ এবং টোকেন ব্যবহার।
| Metric | Gemini 2.0 Flash | Gemini 1.5 Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.13 | $0.20 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 60K | 24K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 33K | 0K |
টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন
অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API মডেল আইডি, রেট লিমিট, লং-কনটেক্সট প্রাইসিং ও এজেন্টিক সক্ষমতা
| বৈশিষ্ট্য | Gemini 2.0 Flash | Gemini 1.5 Flash |
|---|---|---|
| অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK) | models/gemini-2-flash | models/gemini-1-5-flash |
| API প্রোটোকল | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| রিলিজ তারিখ | 2024-12 | 2024-05 |
| নলেজ কাটঅফ | August 2024 | May 2024 |
| আর্কিটেকচার | Multimodal Flash MoE | Distilled Sparse MoE Multimodal |
| 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 ($0.025/1M, কাস্টম TTL সহ) | ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.01875/1M, 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 2.0 Flash vs Gemini 1.5 Flash: সংক্ষিপ্ত প্রশ্নোত্তর (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 2.0 Flash or Gemini 1.5 Flash?
Gemini 2.0 Flash is more intelligent. It scores 40 compared with 38 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 2.0 Flash is faster, generating 240 tokens per second compared with 180 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 1.5 Flash is cheaper at $0.06 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (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 0.32s.
চূড়ান্ত মতামত
Verdict & Model Selection Recommendation: Choose Gemini 2.0 Flash if your priority is High-volume consumer chatbots, automated content pipelines, and video/audio analysis. Its performance in demanding tasks justifies its operational token cost. Choose Gemini 1.5 Flash if your workflow prioritizes High-volume production APIs, customer support bots, document batch processing, and live transcription. 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 2.0 Flash compare to Gemini 1.5 Flash in API token pricing and cost per token?+
Gemini 2.0 Flash costs $0.10 per 1M input tokens and $0.40 per 1M output tokens, whereas Gemini 1.5 Flash costs $0.07 input and $0.30 output. Overall, Gemini 1.5 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 2.0 Flash or Gemini 1.5 Flash?+
Both Gemini 2.0 Flash and Gemini 1.5 Flash offer an identical context window of 1,049K tokens (~786k words). Both architectures provide equal capacity for large document ingestion, multi-file codebases, and extended multi-turn conversation histories.
Which AI model is better for software engineering and coding: Gemini 2.0 Flash or Gemini 1.5 Flash?+
Gemini 2.0 Flash scores 42% on SWE-bench Verified while Gemini 1.5 Flash scores 20%. For autonomous software engineering and multi-file debugging, Gemini 2.0 Flash holds the verified benchmark lead.
What is the difference in reasoning capability and extended thinking between Gemini 2.0 Flash and Gemini 1.5 Flash?+
Gemini 2.0 Flash features native chain-of-thought extended thinking mode with configurable reasoning effort. In contrast, Gemini 1.5 Flash focuses on standard fast inference.
How does inference speed (tokens per second) compare between Gemini 2.0 Flash and Gemini 1.5 Flash?+
Gemini 2.0 Flash generates approximately 240 tokens per second, while Gemini 1.5 Flash delivers 180 tokens per second. In latency-sensitive production environments, Gemini 2.0 Flash provides faster time-to-first-token (TTFT) and higher streaming response velocity.
Can you implement a tiered LLM routing setup combining Gemini 2.0 Flash and Gemini 1.5 Flash to optimize costs?+
Yes! High-efficiency architectures route high-frequency routine classification and conversational tasks to Gemini 1.5 Flash to save operational costs, and dynamically escalate complex architectural queries or reasoning tasks to Gemini 2.0 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
- Claude 3.5 Haiku vs Gemini 2.0 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Claude 3 Haiku vs Gemini 1.5 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparisonতুলনা
- Gemini 2.0 Flash vs GPT-4o mini: 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