Gemini 2.0 Flash-Lite vs Amazon Nova Lite
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのGemini 2.0 Flash-LiteとAmazonのAmazon Nova Liteは、注目度の高い主要AIモデルです。Gemini 2.0 Flash-Liteは1.05M トークンのコンテキストウィンドウを備え、API料金は100万トークンあたり入力$0.07/出力$0.30、一方のAmazon Nova Liteは300K トークンのコンテキストで入力$0.06/出力$0.24です。以下でベンチマーク、速度、コストを詳しく比較します。
任意のAIモデルを切り替えて比較
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Gemini 2.0 Flash-Lite
軽量・高コスト効率モデルGoogle の Gemini 2.0 Flash-Lite は、優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 280 トークンの生成速度、知能指数 48/100（1Mトークンあたり入力$0.075・出力$0.3）を実現しています。
$0.07 / 1M
$0.30 / 1M
1.05M tokens
N/A
Amazon Nova Lite
ネイティブ・マルチモーダルAIAmazon の Amazon Nova Lite は、テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析向けに設計されたAIモデルです。300K のコンテキストウィンドウ、毎秒 135 トークンの生成速度、知能指数 38/100（1Mトークンあたり入力$0.06・出力$0.24）を実現しています。
$0.06 / 1M
$0.24 / 1M
300K tokens
31.2%
ひと目でわかる主な違い
- 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.
| Feature | Gemini 2.0 Flash-Lite | Amazon Nova Lite |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 48 | 38 |
Provider | Amazon | |
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 text | 300K tokens~450 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 280 tok/s | 135 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | 31.2% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | N/A | 42% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.02 / 1M | $0.01 / 1M |
分野別勝者スコアカード
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
検証済みベンチマークスコア比較
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.
Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.
Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.
Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.
Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.
Tokens emitted per second during active generation streaming.
レイテンシ＆応答時間
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
リアルタイムAPIトークン料金シミュレーター
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 2.0 Flash-Lite · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（MMLU-Pro 72.5% · Arena Elo 1305）
- 毎秒 280 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 290ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.075・出力$0.3）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Amazon Nova Lite · Strengths & Key Advantages
- 300K のコンテキストウィンドウと最大 8K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 31.2% · GPQA Diamond 42%）
- 毎秒 135 トークンの高速スループットと、初回トークン到達時間（TTFT）わずか 280ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.06・出力$0.24）に加え、プロンプトキャッシュや構造化JSON出力・関数呼び出しに完全対応
Considerations & Trade-offs
- クラウド専用のプロプライエタリモデルのため、モデル重みをダウンロードしてオフライン実行することはできません
- 極めて高度な専門科学の証明問題では、上位の大型推論特化モデルの方がより深い洞察を提供する場合があります
Token Use & Task Economics
Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.
| Metric | Gemini 2.0 Flash-Lite | Amazon Nova Lite |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.25 | $0.06 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 6K | 19K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 0K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 2.0 Flash-Lite | Amazon Nova Lite |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-2-0-flash-lite | nova-lite |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Amazon REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-02 | 2024-12 |
| Knowledge Cutoff | August 2024 | October 2024 |
| Architecture | Distilled lightweight multimodal transformer | High-Speed Multimodal Foundation Transformer |
| Parameters | Confidential | Confidential |
| Enterprise Rate Limits (RPM / TPM) | 10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM | 5,000 – 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 tokens | Flat rate ($0.06/1M in) across full 300K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.01875/1M with configurable TTL | Cached input at $0.015/1M tokens |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | API / CLI Tool-Use & DOM Agent ready (no raw pixel desktop click loop) |
| 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 | Supported via external Tavily/Exa Search & E2B/Docker Sandbox tools |
| Official Fine-Tuning Support | Vertex AI Supervised Adapter Tuning & Context Distillation | API Prompt Engineering & RAG Distillation |
| Multimodal Token Billing | Text 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 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 | Amazon Production Safety & Alignment 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, audio, video | text, vision, video |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 2.0 Flash-Lite vs Amazon Nova Lite: よくある質問 (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.
総合評価
Gemini 2.0 Flash-Lite（優れたトークン単価効率と高速スループットを両立する高コスパ運用、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）とAmazon Nova Lite（テキストと画像のネイティブ・マルチモーダル理解および図表・ドキュメント解析、エンタープライズRAG基盤、スケーラブルな本番API統合に最適。）はいずれも優れた選択肢です。高度な推論・コーディング精度ではGemini 2.0 Flash-Liteがリードし、応答速度とスループットではGemini 2.0 Flash-Liteが優れ、APIコスト効率ではAmazon Nova Liteが有利です。
よくある質問 (FAQ)
コーディングや複雑な推論には Gemini 2.0 Flash-Lite と Amazon Nova Lite のどちらが適していますか？+
総合知能指数およびコーディング評価では Gemini 2.0 Flash-Lite が優位です。上部の SWE-bench や GPQA スコアもあわせてご確認ください。
Gemini 2.0 Flash-Lite と Amazon Nova Lite ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Gemini 2.0 Flash-Lite は100万トークンあたり入力$0.07 / 出力$0.30、Amazon Nova Lite は入力$0.06 / 出力$0.24です。総合的なコスト効率では Amazon Nova Lite がより経済的です。
コンテキスト長と生成速度はどちらが優れていますか？+
コンテキストウィンドウは Gemini 2.0 Flash-Lite が 1.05M トークン、Amazon Nova Lite が 300K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemini 2.0 Flash-Lite がリードしています。
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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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.
公的ソース: GoogleおよびAmazon公式APIドキュメント、システムカード、独立ベンチマーク評価 (2026)。