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Head-to-Head Model Comparison

Lyria 3 Pro vs Gemini 2.5 Flash TTS

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Geprüft vom GetInfoUs-ForschungsteamZuletzt geprüft: October 2026Redaktionelle Richtlinien
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Lyria 3 Pro vs Gemini 2.5 Flash TTS: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Lyria 3 Pro von Google und Gemini 2.5 Flash TTS von Google gehören zu den führenden KI-Modellen. Lyria 3 Pro bietet ein Kontextfenster von 131.1K Tokens bei API-Preisen von $1.50/$60.00 pro 1M Tokens, während Gemini 2.5 Flash TTS 32K Tokens Kontext zu $0.50/$10.00 pro 1M Tokens bereitstellt. Hier finden Sie den vollständigen Benchmark-, Latenz- und Kostenvergleich.

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Multi-Model Arena Stack:
5-Model Matrix Workbench
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Google

Lyria 3 Pro

Natives Sprach- & Audiomodell

Lyria 3 Pro von Google ist ein KI-Modell für natürliche Sprachsynthese, Echtzeit-Audioverarbeitung und präzise Transkription mit 131K Kontextfenster, 50 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 80/100 und $1.5/$60 pro 1M Token.

Intelligence Index80 / 100
Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$60.00 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemini 2.5 Flash TTS

KI-Bildgenerierungsmodell

Gemini 2.5 Flash TTS von Google ist ein KI-Modell für hochauflösende KI-Bildgenerierung, visuelles Design und präzises Text-Rendering mit 32K Kontextfenster, 100 Token/s Durchsatz, einem Intelligenz-Index von 64/100 und $0.5/$10 pro 1M Toke

Intelligence Index64 / 100
Input Token:

$0.50 / 1M

Output Token:

$10.00 / 1M

Context Window:

32K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Wichtigste Unterschiede auf einen Blick

  • Gemini 2.5 Flash TTS is 5.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Lyria 3 Pro has a larger context window (131K vs 32K tokens).
  • Gemini 2.5 Flash TTS is faster at 100 tok/s vs 50 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureLyria 3 ProGemini 2.5 Flash TTS
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
8064
Provider
GoogleGoogle
Input Price
Cost per million input tokens
$1.50 / 1M$0.50 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$60.00 / 1M$10.00 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$6.30 / 1M$1.10 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
131.1K tokens~197 A4 pages of text32K tokens~48 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
16K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
50 tok/s100 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/AN/A

Wer gewinnt in welcher Disziplin?

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
Gemini 2.5 Flash TTS
5.8x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 2.5 Flash TTS
+100% faster generation
Context
Lyria 3 Pro
131.1K tokens window

Geprüfte Benchmark-Ergebnisse im Vergleich

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

Lyria 3 ProGemini 2.5 Flash TTS
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1380ptsvs1300pts
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

50 tok/s vs100 tok/s

Latenz & Antwortzeit

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
Lyria 3 Pro1.50s
Gemini 2.5 Flash TTS0.40s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Lyria 3 Pro11.50s
Gemini 2.5 Flash TTS5.40s

Interaktiver Token-Kosten-Simulator

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)
Lyria 3 Pro Monthly API Bill
$56.25 / month
$1.5/1M in · $60/1M out
Gemini 2.5 Flash TTS Monthly API Bill
$9.75 / month
$0.5/1M in · $10/1M out
Gemini 2.5 Flash TTS saves approximately $46.50 / month (83%) under this workload.5.8x Savings

Lyria 3 Pro · Strengths & Key Advantages

  • 131K Kontextfenster und bis zu 16K maximale Output-Token (Arena Elo 1380)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 50 Token/Sekunde bei nur 1500 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($1.5/$60 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Gemini 2.5 Flash TTS · Strengths & Key Advantages

  • 32K Kontextfenster und bis zu 8K maximale Output-Token (Arena Elo 1300)
  • Hohe Generierungsgeschwindigkeit von 100 Token/Sekunde bei nur 400 ms Erstlatenz (TTFT)
  • Effiziente API-Struktur ($0.5/$10 pro 1M Token) inklusive Prompt-Caching, Tool-Calling und strikter JSON-Ausgabe
Considerations & Trade-offs
  • Proprietäres Cloud-Modell ohne Möglichkeit zum lokalen Download der Modellgewichte
  • Bei extrem komplexen mehrstufigen Forschungsfragen bieten schwere Reasoning-Spezialmodelle noch tiefere Analysen

Token Use & Task Economics

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

MetricLyria 3 ProGemini 2.5 Flash TTS
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.25$0.60
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
6K5K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Technische Spezifikationen

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureLyria 3 ProGemini 2.5 Flash TTS
Official API Model ID (SDK)models/lyria-3-promodels/gemini-2-5-flash-tts
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2026-032025-09
Knowledge CutoffDecember 2025July 2025
ArchitectureFull-spectrum neural music and vocal synthesis transformerNeural text-to-speech acoustic diffusion model
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)Flat rate ($1.5/1M in) across full 131K windowFlat rate ($0.5/1M in) across full 32K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Text-only completion (No GUI action loop)
MCP & Parallel Tool CallingPrompt-based JSON extraction onlyPrompt-based JSON extraction only
Web Search Grounding & SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token BillingText BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)Text BPE (~4 chars/token)
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 VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework Verified
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, visiontext
Output Modalitiesaudioaudio

Lyria 3 Pro vs Gemini 2.5 Flash TTS: Schnelle Antworten (FAQ)

Which is more intelligent, Lyria 3 Pro or Gemini 2.5 Flash TTS?

Lyria 3 Pro is more intelligent. It scores 80 compared with 64 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 2.5 Flash TTS is faster, generating 100 tokens per second compared with 50 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 2.5 Flash TTS is cheaper at $1.10 per 1M tokens blended, compared with $6.30 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 2.5 Flash TTS has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 1.50s.

Which model has a larger context window?

Lyria 3 Pro has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32K tokens.

Fazit

Sowohl Lyria 3 Pro (Optimal für natürliche Sprachsynthese, Echtzeit-Audioverarbeitung und präzise Transkription, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) als auch Gemini 2.5 Flash TTS (Optimal für hochauflösende KI-Bildgenerierung, visuelles Design und präzises Text-Rendering, Enterprise-RAG-Systeme und skalierbare API-Pipelines.) überzeugen im Produktionseinsatz: Lyria 3 Pro führt bei komplexem Reasoning und Coding, Gemini 2.5 Flash TTS liefert den höheren Token-Durchsatz und Gemini 2.5 Flash TTS ist die kosteneffizienteste Wahl für große API-Workloads.

Häufig gestellte Fragen (FAQ)

Welches Modell ist besser für Coding und Reasoning – Lyria 3 Pro oder Gemini 2.5 Flash TTS?+

Im Gesamt-Intelligenzindex und bei Software-Benchmarks liegt Lyria 3 Pro vorn. Prüfen Sie oben die SWE-bench- und GPQA-Werte für Ihren Anwendungsfall.

Wie unterscheiden sich die API-Preise von Lyria 3 Pro und Gemini 2.5 Flash TTS?+

Lyria 3 Pro kostet $1.50 / $60.00 pro 1M Input-/Output-Tokens, Gemini 2.5 Flash TTS liegt bei $0.50 / $10.00. Beim gewichteten Gesamtpreis ist Gemini 2.5 Flash TTS günstiger.

Welches Modell hat das größere Kontextfenster und die höhere Geschwindigkeit?+

Lyria 3 Pro bietet 131.1K Tokens Kontext gegenüber 32K Tokens bei Gemini 2.5 Flash TTS. Bei der Generierungsgeschwindigkeit liegt Gemini 2.5 Flash TTS vorn.

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

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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.

Offizielle Quellen: Offizielle API-Dokumentation von Google und Google, Systemkarten und unabhängige Benchmark-Auswertungen (2026).