Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.0 Flash-Lite vs Amazon Nova Lite

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale
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Gemini 2.0 Flash-Lite vs Amazon Nova Lite: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 2.0 Flash-Lite de Google et Amazon Nova Lite de Amazon sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 2.0 Flash-Lite propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.07/$0.30 par million de tokens, tandis que Amazon Nova Lite offre 300K tokens de contexte à $0.06/$0.24 par million de tokens. Découvrez ci-dessous le comparatif détaillé des performances et des coûts.

Comparaison Face-à-Face (VS)

Changez et Comparez les Modèles

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-Lite

Modèle Léger et Économique

Gemini 2.0 Flash-Lite de Google est un modèle d’IA conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 280 tokens/s, un indice d’intellige

Intelligence Index48 / 100
Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Amazon

Amazon Nova Lite

IA Multimodale Native

Amazon Nova Lite de Amazon est un modèle d’IA conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, offrant une fenêtre de contexte de 300K, une vitesse de 135 tokens/s, un indice d’intelligence

Intelligence Index38 / 100
Input Token:

$0.06 / 1M

Output Token:

$0.24 / 1M

Context Window:

300K tokens

SWE-bench Verified:

31.2%

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • Amazon Nova Lite is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 2.0 Flash-Lite has a larger context window (1M vs 300K tokens).
  • Gemini 2.0 Flash-Lite is faster at 280 tok/s vs 135 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueGemini 2.0 Flash-LiteAmazon Nova Lite
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
4838
Provider
GoogleAmazon
Input Price
Cost per million input tokens
$0.07 / 1M$0.06 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$0.30 / 1M$0.24 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.06 / 1M$0.05 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text300K tokens~450 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
280 tok/s135 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
N/A31.2%
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
N/A42%
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.02 / 1M$0.01 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code

Evaluations ongoing

Coût
Amazon Nova Lite
1.3x cheaper monthly runtime
Vitesse
Gemini 2.0 Flash-Lite
+107% faster generation
Contexte
Gemini 2.0 Flash-Lite
1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Gemini 2.0 Flash-LiteAmazon Nova Lite
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs31.2%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs42%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

72.5%vs61.2%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1305ptsvs1230pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

N/Avs4%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

N/Avs20.5%
SciCode (Scientific Computing)

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

N/Avs21%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

N/Avs34.2%
AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs39.5%
Long-Context Reasoning

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

N/Avs66%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

280 tok/s vs135 tok/s

Latence et Temps de Réponse

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 Flash-Lite0.29s
Amazon Nova Lite0.28s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 2.0 Flash-Lite2.08s
Amazon Nova Lite3.98s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

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-Lite Monthly API Bill
$0.41 / month
$0.075/1M in · $0.3/1M out
Amazon Nova Lite Monthly API Bill
$0.33 / month
$0.06/1M in · $0.24/1M out
Amazon Nova Lite saves approximately $0.08 / month (20%) under this workload.1.3x Savings

Gemini 2.0 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 72.5% · Arena Elo 1305)
  • Débit rapide de 280 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 290 ms
  • Tarification API optimisée ($0.075/$0.3 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Amazon Nova Lite · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 300K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (SWE-bench Verified 31.2% · GPQA Diamond 42%)
  • Débit rapide de 135 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 280 ms
  • Tarification API optimisée ($0.06/$0.24 par million de tokens) avec prise en charge du cache de prompts et des schémas JSON stricts
Considerations & Trade-offs
  • Modèle cloud propriétaire ne permettant pas le téléchargement local des poids sur serveur isolé
  • Sur les problèmes de recherche fondamentale très complexes, les modèles de raisonnement lourd restent supérieurs

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini 2.0 Flash-LiteAmazon Nova Lite
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.25$0.06
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
6K19K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
0K0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueGemini 2.0 Flash-LiteAmazon Nova Lite
Official API Model ID (SDK)models/gemini-2-0-flash-litenova-lite
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKAmazon REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2025-022024-12
Knowledge CutoffAugust 2024October 2024
ArchitectureDistilled lightweight multimodal transformerHigh-Speed Multimodal Foundation Transformer
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM5,000 – 15,000 RPM (Production Tier) · 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 ($0.06/1M in) across full 300K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.01875/1M with configurable TTLCached input at $0.015/1M tokens
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop)
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 SandboxSupported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationAPI Prompt Engineering & RAG Distillation
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) · Video (~258–300 tokens/sec)
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 VerifiedAmazon Production Safety & Alignment 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, vision, audio, videotext, vision, video
Output Modalitiestexttext

Gemini 2.0 Flash-Lite vs Amazon Nova Lite: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 2.0 Flash-Lite or Amazon Nova Lite?

Gemini 2.0 Flash-Lite is more intelligent. It scores 48 compared with 38 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 2.0 Flash-Lite is faster, generating 280 tokens per second compared with 135 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Amazon Nova Lite is cheaper at $0.05 per 1M tokens blended, compared with $0.06 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Amazon Nova Lite has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.29s.

Which model has a larger context window?

Gemini 2.0 Flash-Lite has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 300K tokens.

Verdict

Gemini 2.0 Flash-Lite (Conçu pour une efficacité économique maximale par token et une exécution légère à grande échelle, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Amazon Nova Lite (Conçu pour la compréhension multimodale native (texte, vision) et l’analyse de documents complexes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 2.0 Flash-Lite domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 2.0 Flash-Lite assure un débit supérieur et Amazon Nova Lite offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 2.0 Flash-Lite ou Amazon Nova Lite ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 2.0 Flash-Lite prend l’avantage. Consultez les scores SWE-bench et GPQA ci-dessus pour plus de détails.

Quelle est la différence de prix API entre Gemini 2.0 Flash-Lite et Amazon Nova Lite ?+

Gemini 2.0 Flash-Lite est facturé $0.07 / $0.30 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.06 / $0.24 pour Amazon Nova Lite. En coût pondéré, Amazon Nova Lite est plus économique.

Quel modèle offre la plus grande fenêtre de contexte et la meilleure vitesse ?+

Gemini 2.0 Flash-Lite prend en charge 1.05M tokens contre 300K tokens pour Amazon Nova Lite. Côté vitesse de génération, Gemini 2.0 Flash-Lite est le plus rapide.

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

Les scores de benchmarks, tarifs par token et limites évoluent rapidement. Vérifiez toujours les spécifications actuelles sur la documentation officielle du fournisseur.

Sources: Documentation API officielle de Google et Amazon, fiches système et benchmarks indépendants (2026).