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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

GetInfoUs 연구팀 검토 완료최종 검토일: October 2026편집 정책
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Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Google의 Gemini 2.5 Flash와 Zhipu AI의 GLM-4.5-Flash는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Gemini 2.5 Flash는 1.05M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $0.30/$2.50(입력/출력)의 요금을 제공하며, GLM-4.5-Flash는 131.1K 토큰 컨텍스트와 $0.01/$0.02의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.

1:1 모델 맞대결 비교 (VS)

원하는 AI 모델 선택 및 실시간 비교

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

초고속 저지연 추론 모델

Google의 Gemini 2.5 Flash 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 160 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 68/100점(1M 토큰당 입력 $0.3 / 출력 $2.5)을 제공합니다.

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

초고속 저지연 추론 모델

Zhipu AI의 GLM-4.5-Flash 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 131K 컨텍스트 윈도우, 초당 170 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 72/100점(1M 토큰당 입력 $0.01 / 출력 $0.02)을 제공합니다.

Intelligence Index72 / 100
Input Token:

$0.01 / 1M

Output Token:

$0.02 / 1M

Context Window:

131.1K tokens

SWE-bench Verified:

N/A

한눈에 보는 핵심 차이점

  • 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 →
FeatureGemini 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

부문별 우위 모델

At-a-glance decision framework
Coding

Evaluations ongoing

Cost
GLM-4.5-Flash
81.5x cheaper monthly runtime
Speed
GLM-4.5-Flash
+6% faster generation
Context
Gemini 2.5 Flash
1.05M tokens window

검증된 벤치마크 점수 비교

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

지연 시간(Latency) 및 응답 속도

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

실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터

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

  • 1.0M 컨텍스트 윈도우 및 최대 66K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 75.4%)
  • 초당 160 토큰의 빠른 처리 속도와 450ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.3 / 출력 $2.5)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

GLM-4.5-Flash · Strengths & Key Advantages

  • 131K 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1240)
  • 초당 170 토큰의 빠른 처리 속도와 220ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
  • 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.01 / 출력 $0.02)와 프롬프트 캐싱, 함수 호출 및 정형화된 JSON 출력 완벽 지원
Considerations & Trade-offs
  • 독점 클라우드 전용 모델로 로컬 오프라인 서버에 가중치를 다운로드하여 실행할 수 없습니다
  • 초고난도 학술 연구 및 수학 증명 과제에서는 상위 대형 추론 특화 모델이 더 깊은 분석을 제공할 수 있습니다

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

기술 사양 (Specifications)

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 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: 핵심 요약 문답 (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.

종합 평가

Gemini 2.5 Flash(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 GLM-4.5-Flash(초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.) 모두 뛰어난 성능을 자랑합니다. 고난도 추론과 코딩 벤치마크에서는 GLM-4.5-Flash가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 GLM-4.5-Flash가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 GLM-4.5-Flash가 더 경제적입니다.

자주 묻는 질문 (FAQ)

코딩과 복잡한 추론에는 Gemini 2.5 Flash와 GLM-4.5-Flash 중 어느 모델이 더 나은가요?+

종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 GLM-4.5-Flash가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.

Gemini 2.5 Flash와 GLM-4.5-Flash의 API 요금 차이는 얼마인가요?+

Gemini 2.5 Flash는 100만 토큰당 입력 $0.30 / 출력 $2.50이며, GLM-4.5-Flash는 입력 $0.01 / 출력 $0.02입니다. 혼합 비용 기준으로는 GLM-4.5-Flash가 더 저렴합니다.

어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+

컨텍스트 길이는 Gemini 2.5 Flash가 1.05M 토큰, GLM-4.5-Flash가 131.1K 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 GLM-4.5-Flash가 더 빠릅니다.

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

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공식 출처: Google 및 Zhipu AI 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).