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Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash

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 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 2.5 Flash de Google et GLM-4.5-Flash de Zhipu AI sont deux modèles d’IA de premier plan. Gemini 2.5 Flash propose une fenêtre de contexte de 1.05M tokens au tarif de $0.30/$2.50 par million de tokens, tandis que GLM-4.5-Flash offre 131.1K tokens de contexte à $0.01/$0.02 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 2.5 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%

Zhipu AI

GLM-4.5-Flash

Inférence Ultra-Rapide

GLM-4.5-Flash de Zhipu AI 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 131K, une vitesse de 170 tokens/s, un indice d’intelligence de 72/10

Intelligence Index72 / 100
Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.02 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

Différences Clés en un Coup d’Œil

  • GLM-4.5-Flash is 81.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
  • Gemini 2.5 Flash has a larger context window (1M vs 131K tokens).
  • GLM-4.5-Flash is faster at 170 tok/s vs 160 tok/s.
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
CaractéristiqueGemini 2.5 FlashGLM-4.5-Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
6872
Provider
GoogleZhipu AI
Input Price
Cost per million input tokens
$0.30 / 1M$0.01 / 1M
Output Price
Cost per million output tokens
$2.50 / 1M$0.02 / 1M
Blended Price
Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M
$0.36 / 1M$0.00 / 1M
Context Window
Maximum input + output tokens
1.05M tokens~1,573 A4 pages of text131.1K tokens~197 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
66K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
160 tok/s170 tok/s
SWE-bench Verified
Real-world software engineering
58.2%N/A
GPQA Diamond
Graduate-level reasoning
75.4%N/A
Cached Input Price
Prompt caching discount per 1M tokens
$0.07 / 1M$0.00 / 1M

Qui gagne où ?

At-a-glance decision framework
Code

Evaluations ongoing

Coût
GLM-4.5-Flash
81.5x cheaper monthly runtime
Vitesse
GLM-4.5-Flash
+6% 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 FlashGLM-4.5-Flash
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

58.2%vsN/A
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

75.4%vsN/A
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

83.2%vs68%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1385ptsvs1240pts
AIME (Advanced Math Competition)

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

84.5%vsN/A
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

160 tok/s vs170 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 Flash0.45s
GLM-4.5-Flash0.22s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 2.5 Flash3.58s
GLM-4.5-Flash3.16s

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 2.5 Flash Monthly API Bill
$2.81 / month
$0.3/1M in · $2.5/1M out
GLM-4.5-Flash Monthly API Bill
$0.03 / month
$0.01/1M in · $0.02/1M out
GLM-4.5-Flash saves approximately $2.78 / month (99%) under this workload.81.5x Savings

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

GLM-4.5-Flash · Strengths & Key Advantages

  • Fenêtre de contexte de 131K et capacité de sortie maximale de 8K tokens (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1240)
  • Débit rapide de 170 tokens/seconde avec une latence au premier token (TTFT) de 220 ms
  • Tarification API optimisée ($0.01/$0.02 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 2.5 FlashGLM-4.5-Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$0.85$0.01
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
32K10K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
14K0K

Spécifications Techniques

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

CaractéristiqueGemini 2.5 FlashGLM-4.5-Flash
Official API Model ID (SDK)models/gemini-2-5-flashglm-4-5-flash
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKZhipu AI REST API (OpenAI-Compatible)
Release Date2025-062025-07
Knowledge CutoffMarch 2025May 2025
ArchitectureHigh-throughput sparse multimodal transformer with thinking modeUltra-High-Speed Distilled 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 ($0.01/1M in) across full 131K window
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.075/1M with configurable TTLCached input at $0.001/1M 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)
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 VerifiedZhipu AI 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
Output Modalitiestexttext

Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash: Réponses Rapides (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 2.5 Flash or GLM-4.5-Flash?

GLM-4.5-Flash is more intelligent. It scores 72 compared with 68 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

GLM-4.5-Flash is faster, generating 170 tokens per second compared with 160 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

GLM-4.5-Flash is cheaper at $0.00 per 1M tokens blended, compared with $0.36 (7:2:1 cache:input:output ratio).

Which model has lower latency?

GLM-4.5-Flash has lower latency, with a time to first token of 0.22s compared with 0.45s.

Which model has a larger context window?

Gemini 2.5 Flash has a larger context window, supporting 1.05M tokens compared with 131.1K tokens.

Verdict

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.) et GLM-4.5-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 : GLM-4.5-Flash domine sur les benchmarks de raisonnement et de programmation, GLM-4.5-Flash assure un débit supérieur et GLM-4.5-Flash offre le meilleur rapport coût-efficacité en production.

Questions fréquentes

Quel modèle choisir pour le code et le raisonnement, Gemini 2.5 Flash ou GLM-4.5-Flash ?+

Sur l’indice d’intelligence composite et les tests de code, GLM-4.5-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 Flash et GLM-4.5-Flash ?+

Gemini 2.5 Flash est facturé $0.30 / $2.50 par million de tokens (entrée/sortie) contre $0.01 / $0.02 pour GLM-4.5-Flash. En coût pondéré, GLM-4.5-Flash est plus économique.

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

Gemini 2.5 Flash prend en charge 1.05M tokens contre 131.1K tokens pour GLM-4.5-Flash. Côté vitesse de génération, GLM-4.5-Flash est le plus rapide.

AI Terminology & Guide
Explore Glossary →

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

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

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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 Zhipu AI, fiches système et benchmarks indépendants (2026).