Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.5 Computer Use vs Gemini 2.5 Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Vérifié par l’équipe de recherche de GetInfoUsDernière révision : October 2026Politique éditoriale

Changez et Comparez les Modèles

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Gemini 2.5 Computer UseProfile

Gemini 2.5 FlashProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemini 2.5 Computer Use

IA Agentique et Outils Autonomes

Gemini 2.5 Computer Use de Google est un modèle d’IA conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, offrant une fenêtre de contexte de 128K, une vitesse de 85 tokens/s, un indice d’int

Intelligence Index65 / 100

Input Token:

$1.50 / 1M

Output Token:

$8.00 / 1M

Context Window:

128K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Google

Gemini 2.5 Flash

Inférence Ultra-Rapide

Gemini 2.5 Flash de Google est un modèle d’IA conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, offrant une fenêtre de contexte de 1.0M, une vitesse de 160 tokens/s, un indice d’intelligence de 68/1

Intelligence Index68 / 100

Input Token:

$0.30 / 1M

Output Token:

$2.50 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

58.2%

Différences Clés en un Coup d’Œil

Gemini 2.5 Flash is 3.6x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 2.5 Flash has a larger context window (1M vs 128K tokens).
Gemini 2.5 Flash is faster at 160 tok/s vs 85 tok/s.

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Caractéristique	Gemini 2.5 Computer Use	Gemini 2.5 Flash
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	65	68
Provider	Google	Google
Input Price Cost per million input tokens	$1.50 / 1M	$0.30 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$8.00 / 1M	$2.50 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$1.36 / 1M	$0.36 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	128K tokens~192 A4 pages of text	1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens Per single request	16K	66K
Throughput Speed Tokens generated per second	85 tok/s	160 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	N/A	58.2%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	N/A	75.4%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.38 / 1M	$0.07 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework

Code

Evaluations ongoing

Coût

Gemini 2.5 Flash

3.6x cheaper monthly runtime

Vitesse

Gemini 2.5 Flash

+88% faster generation

Contexte

Gemini 2.5 Flash

1.05M tokens window

Scores de Benchmarks Vérifiés

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

Gemini 2.5 Computer UseGemini 2.5 Flash

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

N/Avs58.2%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

N/Avs75.4%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

N/Avs83.2%

LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1365ptsvs1385pts

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

45.2%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

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

N/Avs84.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

85 tok/s vs160 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 2.5 Computer Use0.65s

Gemini 2.5 Flash0.45s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemini 2.5 Computer Use6.53s

Gemini 2.5 Flash3.58s

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemini 2.5 Computer Use Monthly API Bill

$10.01 / month

$1.5/1M in · $8/1M out

Gemini 2.5 Flash Monthly API Bill

$2.81 / month

$0.3/1M in · $2.5/1M out

Gemini 2.5 Flash saves approximately $7.20 / month (72%) under this workload.3.6x Savings

Gemini 2.5 Computer Use · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 128K et capacité de sortie maximale de 16K tokens (Arena Elo 1365)
Débit rapide de 85 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 650 ms
Tarification API optimisée ($1.5/$8 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

Gemini 2.5 Flash · Strengths & Key Advantages

Fenêtre de contexte de 1.0M et capacité de sortie maximale de 66K tokens (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 75.4%)
Débit rapide de 160 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 450 ms
Tarification API optimisée ($0.3/$2.5 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.

Metric	Gemini 2.5 Computer Use	Gemini 2.5 Flash
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$1.15	$0.85
Output Tokens / Task Tokens generated per task	15K	32K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	6K	14K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Caractéristique	Gemini 2.5 Computer Use	Gemini 2.5 Flash
Official API Model ID (SDK)	models/gemini-2-5-computer-use	models/gemini-2-5-flash
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2025-10	2025-06
Knowledge Cutoff	June 2025	March 2025
Architecture	Action-grounded vision-language agent model	High-throughput sparse multimodal transformer with thinking mode
Parameters	Confidential	Confidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM	10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM
Long-Context Tier (>128K/200K)	Flat rate ($1.5/1M in) across full 128K window	Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.375/1M with configurable TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.075/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI Agent	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)	Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
MCP & Parallel Tool Calling	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema	Native MCP Client/Server ready · Parallel function calling · 100% Strict JSON Schema
Web Search Grounding & Sandbox	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox	Built-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning Support	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation	Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation
Multimodal Token Billing	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile)	Text BPE (~4 chars/token) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
Quantization & Min GPU VRAM	Cloud-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 Classification	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified	Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
Enterprise Compliance (ZDR/HIPAA/SOC2)	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier	SOC2 Type II · GDPR · Zero Data Retention (ZDR) & HIPAA BAA Available on Enterprise Tier
Input Modalities	text, vision	text, vision, audio, video
Output Modalities	text	text

Gemini 2.5 Computer Use vs Gemini 2.5 Flash: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 2.5 Computer Use or Gemini 2.5 Flash?

Gemini 2.5 Flash is more intelligent. It scores 68 compared with 65 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 2.5 Flash is faster, generating 160 tokens per second compared with 85 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 2.5 Flash is cheaper at $0.36 per 1M tokens blended, compared with $1.36 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

Gemini 2.5 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.45s compared with 0.65s.

Which model has a larger context window?

Gemini 2.5 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 128K tokens.

Verdict

Gemini 2.5 Computer Use (Conçu pour les flux de travail agentiques autonomes, l’appel d’outils et l’orchestration multi-étapes, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) et Gemini 2.5 Flash (Conçu pour les applications en temps réel à très faible latence et le routage à haut débit, l’intégration RAG et les pipelines de production évolutifs.) répondent à des besoins complémentaires : Gemini 2.5 Flash domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, Gemini 2.5 Flash assure un débit supérieur et Gemini 2.5 Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 2.5 Computer Use ou Gemini 2.5 Flash ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, Gemini 2.5 Flash 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 2.5 Computer Use et Gemini 2.5 Flash ?+

Gemini 2.5 Computer Use est facturé $1.50 / $8.00 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.30 / $2.50 pour Gemini 2.5 Flash. En coût pondéré, Gemini 2.5 Flash est plus économique.

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

Gemini 2.5 Computer Use prend en charge 128K tokens contre 1.05M tokens pour Gemini 2.5 Flash. Côté vitesse de génération, Gemini 2.5 Flash est le plus rapide.

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Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Gemini 2.5 Computer Use vs Gemini 2.5 Flash

Changez et Comparez les Modèles

Gemini 2.5 Computer Use

Gemini 2.5 Flash

Qui gagne où ?

Scores de Benchmarks Vérifiés

Latence et Temps de Réponse

Simulateur Interactif de Coût de Tokens

Gemini 2.5 Computer Use · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 2.5 Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Spécifications Techniques

Gemini 2.5 Computer Use vs Gemini 2.5 Flash: Réponses Rapides (FAQ)

Verdict

Questions fréquentes

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