Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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GoogleのGemini 2.5 FlashとZhipu AIのGLM-4.5-Flashは、注目度の高い主要AIモデルです。Gemini 2.5 Flash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$0.30/出力$2.50、一方のGLM-4.5-Flashは131.1K トークンのコンテキストで入力$0.01/出力$0.02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
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini 2.5 Flash
超高速・低遅延レスポンスGoogle の Gemini 2.5 Flash は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。1.0M のコンテキストウィンドウ、毎秒 160 トークンの生成速度、知能指数 68/100（1Mトークンあたり入力$0.3・出力$2.5）を実現しています。
$0.30 / 1M
$2.50 / 1M
1.05M tokens
58.2%
GLM-4.5-Flash
超高速・低遅延レスポンスZhipu AI の GLM-4.5-Flash は、超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 170 トークンの生成速度、知能指数 72/100（1Mトークンあたり入力$0.01・出力$0.02）を実現しています。
$0.01 / 1M
$0.02 / 1M
131.1K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- 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.
| Feature | Gemini 2.5 Flash | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 68 | 72 |
Provider | Zhipu 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 text | 131.1K tokens~197 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 66K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 160 tok/s | 170 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 |
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.
American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.
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 2.5 Flash · Strengths & Key Advantages
- 1.0M のコンテキストウィンドウと最大 66K トークンの出力容量（SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 75.4%）
- 毎秒 160 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 450ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.3・出力$2.5）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
GLM-4.5-Flash · Strengths & Key Advantages
- 131K 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 68% · Arena Elo 1240）
- 毎秒 170 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 220ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.01・出力$0.02）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 2.5 Flash | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $0.85 | $0.01 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 32K | 10K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 14K | 0K |
技術仕様・スペック
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 2.5 Flash | GLM-4.5-Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-2-5-flash | glm-4-5-flash |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Zhipu AI REST API (OpenAI-Compatible) |
| Release Date | 2025-06 | 2025-07 |
| Knowledge Cutoff | March 2025 | May 2025 |
| Architecture | High-throughput sparse multimodal transformer with thinking mode | Ultra-High-Speed Distilled 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 ($0.01/1M in) across full 131K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.075/1M with configurable TTL | Cached input at $0.001/1M 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) |
| 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 | Zhipu AI 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 |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash: よくある質問 (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.
総合評価
Gemini 2.5 Flash（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、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GLM-4.5-Flash（超低遅延のリアルタイム対話、高速ルーティング、大量リクエスト処理、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GLM-4.5-Flashがリードし、応答速度とスループットではGLM-4.5-Flashが優れ、APIコスト効率ではGLM-4.5-Flash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 2.5 Flash と GLM-4.5-Flash 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 GLM-4.5-Flash 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 2.5 Flash と GLM-4.5-Flash ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Gemini 2.5 Flash は100万トークンあたり入力$0.30 / 出力$2.50、GLM-4.5-Flash は入力$0.01 / 出力$0.02です。総合的なコスト効率では GLM-4.5-Flash 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 2.5 Flash が 1.05M トークン、GLM-4.5-Flash が 131.1K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では GLM-4.5-Flash 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Zhipu AI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)。