Gemini 2.5 Flash-Lite vs Gemini 2.5 Pro
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
Google का Gemini 2.5 Flash-Lite और Google का Gemini 2.5 Pro दो प्रमुख एआई मॉडल हैं। Gemini 2.5 Flash-Lite में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और इसकी कीमत $0.10/$0.40 प्रति 1M टोकन है, जबकि Gemini 2.5 Pro में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है और कीमत $1.25/$10.00 प्रति 1M टोकन है। यहाँ दोनों के बेंचमार्क, गति और लागत का विश्लेषण दिया गया है।
किसी भी मॉडल को बदलें और तुलना करें
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini 2.5 Flash-Lite
हल्का और किफायती मॉडलGoogle का Gemini 2.5 Flash-Lite किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 220 टोकन/सेकंड स्पीड और $0.1/$0.4 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 56/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान करता है।
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1.05M tokens
N/A
Gemini 2.5 Pro
डीप रीजनिंग इंजनGoogle का Gemini 2.5 Pro गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान के लिए निर्मित एक उन्नत AI मॉडल है, जो 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो, 95 टोकन/सेकंड स्पीड और $1.25/$10 प्रति 1M टोकन कीमत के साथ 78/100 इंटेलीजेंस स्कोर प्रदान कर
$1.25 / 1M
$10.00 / 1M
1.05M tokens
63.8%
एक नज़र में मुख्य अंतर
- Gemini 2.5 Flash-Lite is 20.7x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 2.5 Flash-Lite is faster at 220 tok/s vs 95 tok/s.
| Feature | Gemini 2.5 Flash-Lite | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 56 | 78 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $0.10 / 1M | $1.25 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $0.40 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.08 / 1M | $1.47 / 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 | 33K | 66K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 220 tok/s | 95 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 63.8% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 84% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.03 / 1M | $0.31 / 1M |
किस क्षेत्र में कौन आगे है?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
सत्यापित बेंचमार्क स्कोर तुलना
Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
लेटेंसी और रिस्पॉन्स समय
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
रियल-टाइम टोकन लागत सिम्युलेटर
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 2.5 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages
- 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 33K आउटपुट टोकन क्षमता (MMLU-Pro 76.5% · Arena Elo 1330)
- 220 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 320ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $0.1/$0.4 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
- प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Gemini 2.5 Pro · Strengths & Key Advantages
- 1.0M कॉन्टेक्स्ट विंडो और अधिकतम 66K आउटपुट टोकन क्षमता (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 84%)
- 95 टोकन/सेकंड की तेज़ जनरेशन स्पीड और मात्र 820ms का प्रथम टोकन लेटेंसी समय (TTFT)
- $1.25/$10 प्रति 1M टोकन कीमत पर प्रॉम्प्ट कैशिंग, फंक्शन कॉलिंग और स्ट्रक्चर्ड JSON आउटपुट का पूर्ण समर्थन
Considerations & Trade-offs
- प्रोप्राइटरी क्लाउड मॉडल — इसके वेट्स को ऑफ़लाइन लोकल सर्वर पर डाउनलोड नहीं किया जा सकता
- अत्यंत जटिल वैज्ञानिक शोध कार्यों में शीर्ष फ्लैगशिप रीजनिंग मॉडल की तुलना में गहराई थोड़ी कम हो सकती है
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 2.5 Flash-Lite | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.35 | $1.45 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 12K | 45K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 4K | 22K |
तकनीकी विशिष्टताएँ (Specs)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 2.5 Flash-Lite | Gemini 2.5 Pro |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-2-5-flash-lite | models/gemini-2-5-pro |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-06 | 2025-03 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | January 2025 |
| Architecture | Compact multimodal transformer with lightweight thinking | Pathways Multimodal Sparse Mixture-of-Experts with Thinking |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (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 |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens | Standard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.025/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M 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 Flash-Lite vs Gemini 2.5 Pro: त्वरित प्रश्नोत्तर (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 2.5 Flash-Lite or Gemini 2.5 Pro?
Gemini 2.5 Pro is more intelligent. It scores 78 compared with 56 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 2.5 Flash-Lite is faster, generating 220 tokens per second compared with 95 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 2.5 Flash-Lite is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $1.47 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 2.5 Flash-Lite has lower latency, with a time to first token of 0.32s compared with 0.82s.
निष्कर्ष
Gemini 2.5 Flash-Lite (किफायती टोकन लागत और तेज़ प्रोडक्शन इन्फरेंस, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) और Gemini 2.5 Pro (गहन तार्किक विश्लेषण, उन्नत गणित और वैज्ञानिक समस्या समाधान, एंटरप्राइज RAG सिस्टम और स्केलेबल API इंटीग्रेशन के लिए सर्वोत्तम।) दोनों मजबूत विकल्प हैं: Gemini 2.5 Pro जटिल रीजनिंग और कोडिंग बेंचमार्क में आगे है, Gemini 2.5 Flash-Lite तेज़ टोकन जनरेशन देता है, और Gemini 2.5 Flash-Lite बड़े पैमाने के API उपयोग के लिए अधिक किफायती है।
अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ)
कोडिंग और रीजनिंग के लिए Gemini 2.5 Flash-Lite या Gemini 2.5 Pro में से कौन बेहतर है?+
समग्र इंटेलिजेंस और कोडिंग बेंचमार्क में Gemini 2.5 Pro आगे है। विस्तृत तुलना के लिए ऊपर SWE-bench और GPQA स्कोर देखें।
Gemini 2.5 Flash-Lite और Gemini 2.5 Pro में किसका API सस्ता है?+
Gemini 2.5 Flash-Lite की इनपुट/आउटपुट कीमत $0.10 / $0.40 प्रति 1M टोकन है और Gemini 2.5 Pro की $1.25 / $10.00 है। समग्र लागत में Gemini 2.5 Flash-Lite अधिक किफायती है।
किस मॉडल का कॉन्टेक्स्ट विंडो और स्पीड बेहतर है?+
Gemini 2.5 Flash-Lite में 1.05M टोकन कॉन्टेक्स्ट विंडो है जबकि Gemini 2.5 Pro में 1.05M टोकन है। जनरेशन स्पीड के मामले में Gemini 2.5 Flash-Lite तेज़ है।
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
Related reading
- Claude Opus 4 बनाम Gemini 2.5 Flash-Lite: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Gemini 2.5 Flash बनाम Gemini 2.5 Flash-Lite: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Gemini 2.5 Pro बनाम Gemini 2.0 Pro: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Gemini 2.5 Pro बनाम GPT-4.5: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-3.0 बनाम Aion-Mini: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
- Aion-3.0 बनाम Gemini 3.6 Flash: बेंचमार्क, API कीमत और स्पीड तुलना (2026)तुलना
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.
स्रोत: Google और Google आधिकारिक API दस्तावेज़ और स्वतंत्र बेंचमार्क मूल्यांकन (2026)।