Lyria 3 Pro vs Gemini 2.5 Flash TTS
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
Related topics (12)
GoogleのLyria 3 ProとGoogleのGemini 2.5 Flash TTSは、注目度の高い主要AIモデルです。Lyria 3 Proは131.1K 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$1.50/出力$60.00、一方のGemini 2.5 Flash TTSは32K トークンのコンテキストで入力$0.50/出力$10.00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.
Lyria 3 Pro
音声・スピーチAIモデルGoogle の Lyria 3 Pro は、自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし向けに設計されたAIモデルです。131K のコンテキストウィンドウ、毎秒 50 トークンの生成速度、知能指数 80/100（1Mトークンあたり入力$1.5・出力$60）を実現しています。
$1.50 / 1M
$60.00 / 1M
131.1K tokens
N/A
Gemini 2.5 Flash TTS
高精度AI画像生成モデルGoogle の Gemini 2.5 Flash TTS は、高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング向けに設計されたAIモデルです。32K のコンテキストウィンドウ、毎秒 100 トークンの生成速度、知能指数 64/100（1Mトークンあたり入力$0.5・出力$10）を実現しています。
$0.50 / 1M
$10.00 / 1M
32K tokens
N/A
ひと目でわかる主な違い
- Gemini 2.5 Flash TTS is 5.8x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Lyria 3 Pro has a larger context window (131K vs 32K tokens).
- Gemini 2.5 Flash TTS is faster at 100 tok/s vs 50 tok/s.
| Feature | Lyria 3 Pro | Gemini 2.5 Flash TTS |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 80 | 64 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $1.50 / 1M | $0.50 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $60.00 / 1M | $10.00 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $6.30 / 1M | $1.10 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 131.1K tokens~197 A4 pages of text | 32K tokens~48 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 16K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 50 tok/s | 100 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | N/A | N/A |
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.
Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.
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.
Lyria 3 Pro · Strengths & Key Advantages
- 131K のコンテキストウィンドウと最大 16K トークンの出力容量（Arena Elo 1380）
- 毎秒 50 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 1500ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$1.5・出力$60）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
Gemini 2.5 Flash TTS · Strengths & Key Advantages
- 32K 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（Arena Elo 1300）
- 毎秒 100 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 400ms の低遅延
- 優れたAPI経済性（1Mトークンあたり入力$0.5・出力$10）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 | Lyria 3 Pro | Gemini 2.5 Flash TTS |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.25 | $0.60 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 6K | 5K |
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 | Lyria 3 Pro | Gemini 2.5 Flash TTS |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/lyria-3-pro | models/gemini-2-5-flash-tts |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2026-03 | 2025-09 |
| Knowledge Cutoff | December 2025 | July 2025 |
| Architecture | Full-spectrum neural music and vocal synthesis transformer | Neural text-to-speech acoustic diffusion model |
| 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) · 800,000 – 2,000,000 TPM |
| Long-Context Tier (>128K/200K) | Flat rate ($1.5/1M in) across full 131K window | Flat rate ($0.5/1M in) across full 32K window |
| Prompt Cache Policy & TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0/1M with configurable TTL |
| Computer Use / GUI Agent | Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops) | Text-only completion (No GUI action loop) |
| MCP & Parallel Tool Calling | Prompt-based JSON extraction only | Prompt-based JSON extraction only |
| 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) |
| 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 |
| Output Modalities | audio | audio |
Lyria 3 Pro vs Gemini 2.5 Flash TTS: よくある質問 (FAQ)
Which is more intelligent, Lyria 3 Pro or Gemini 2.5 Flash TTS?
Lyria 3 Pro is more intelligent. It scores 80 compared with 64 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 2.5 Flash TTS is faster, generating 100 tokens per second compared with 50 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 2.5 Flash TTS is cheaper at $1.10 per 1M tokens blended, compared with $6.30 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 2.5 Flash TTS has lower latency, with a time to first token of 0.40s compared with 1.50s.
Which model has a larger context window?
Lyria 3 Pro has a larger context window, supporting 131.1K tokens compared with 32K tokens.
総合評価
Lyria 3 Pro（自然な音声合成（TTS）、リアルタイム音声対話、高精度な文字起こし、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Gemini 2.5 Flash TTS（高解像度なAI画像生成、ビジュアルデザイン、正確な文字レンダリング、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Lyria 3 Proがリードし、応答速度とスループットではGemini 2.5 Flash TTSが優れ、APIコスト効率ではGemini 2.5 Flash TTS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 Lyria 3 Pro と Gemini 2.5 Flash TTS 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 Lyria 3 Pro 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。
Lyria 3 Pro と Gemini 2.5 Flash TTS ではどちらのAPI料金が安いですか？+
Lyria 3 Pro は100万トークンあたり入力$1.50 / 出力$60.00、Gemini 2.5 Flash TTS は入力$0.50 / 出力$10.00です。総合的なコスト効率では Gemini 2.5 Flash TTS 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 Lyria 3 Pro が 131.1K トークン、Gemini 2.5 Flash TTS が 32K トークン です。出力スピード（トークン/秒）では Gemini 2.5 Flash TTS 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.
Related reading
- Gemini 2.5 Flash TTS vs Gemini 3.1 Flash TTS：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Lyria 3 Pro vs Gemini 3.1 Flash TTS：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Aion-Mini：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-3.0 vs Gemini 3.6 Flash：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aion-Mini vs Laguna XS 2.1：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
- Aya Expanse 32B vs Llama 3.2 90B Vision：ベンチマーク・API料金・速度の徹底比較 (2026)比較
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Google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)。