Gemini 2.0 Pro vs Gemini 2.0 Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Google의 Gemini 2.0 Pro와 Google의 Gemini 2.0 Flash는 현재 가장 주목받는 AI 모델입니다. Gemini 2.0 Pro는 2M 토큰 컨텍스트 윈도우와 100만 토큰당 $1.25/$5.00(입력/출력)의 요금을 제공하며, Gemini 2.0 Flash는 1.05M 토큰 컨텍스트와 $0.10/$0.40의 요금을 제공합니다. 아래에서 벤치마크, 지연 시간 및 비용을 상세히 비교해 보세요.
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Gemini 2.0 Pro
플래그십 프론티어 모델Google의 Gemini 2.0 Pro 모델은 최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드에 최적화된 AI 모델로, 2M 컨텍스트 윈도우, 초당 95 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 52/100점(1M 토큰당 입력 $1.25 / 출력 $5)을 제공합니다.
$1.25 / 1M
$5.00 / 1M
2M tokens
63.8%
Gemini 2.0 Flash
초고속 저지연 추론 모델Google의 Gemini 2.0 Flash 모델은 초저지연 실시간 대화, 고속 라우팅 및 대규모 트래픽 처리에 최적화된 AI 모델로, 1.0M 컨텍스트 윈도우, 초당 240 토큰의 생성 속도, 종합 지능 지수 40/100점(1M 토큰당 입력 $0.1 / 출력 $0.4)을 제공합니다.
$0.10 / 1M
$0.40 / 1M
1.05M tokens
42%
한눈에 보는 핵심 차이점
- Gemini 2.0 Flash is 12.5x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
- Gemini 2.0 Pro has a larger context window (2M vs 1M tokens).
- Gemini 2.0 Flash is faster at 240 tok/s vs 95 tok/s.
- Gemini 2.0 Pro leads on SWE-bench coding (63.8% vs 42.0%).
| Feature | Gemini 2.0 Pro | Gemini 2.0 Flash |
|---|---|---|
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100) | 52 | 40 |
Provider | ||
Input Price Cost per million input tokens | $1.25 / 1M | $0.10 / 1M |
Output Price Cost per million output tokens | $5.00 / 1M | $0.40 / 1M |
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M | $0.97 / 1M | $0.08 / 1M |
Context Window Maximum input + output tokens | 2M tokens~3,000 A4 pages of text | 1.05M tokens~1,573 A4 pages of text |
Max Output Tokens Per single request | 8K | 8K |
Throughput Speed Tokens generated per second | 95 tok/s | 240 tok/s |
SWE-bench Verified Real-world software engineering | 63.8% | 42% |
GPQA Diamond Graduate-level reasoning | 71.5% | 55.4% |
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens | $0.31 / 1M | $0.03 / 1M |
부문별 우위 모델
At-a-glance decision framework검증된 벤치마크 점수 비교
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.
지연 시간(Latency) 및 응답 속도
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
실시간 API 토큰 비용 시뮬레이터
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 2.0 Pro · Strengths & Key Advantages
- 2M 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 71.5%)
- 초당 95 토큰의 빠른 처리 속도와 620ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $1.25 / 출력 $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
Gemini 2.0 Flash · Strengths & Key Advantages
- 1.0M 컨텍스트 윈도우 및 최대 8K 출력 토큰 생성 지원 (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 55.4%)
- 초당 240 토큰의 빠른 처리 속도와 280ms에 불과한 첫 토큰 지연 시간(TTFT)
- 합리적인 API 요금 체계(1M 토큰당 입력 $0.1 / 출력 $0.4)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.
| Metric | Gemini 2.0 Pro | Gemini 2.0 Flash |
|---|---|---|
Cost per Task Estimated USD to finish one task | $1.59 | $0.13 |
Output Tokens / Task Tokens generated per task | 60K | 60K |
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task | 33K | 33K |
기술 사양 (Specifications)
Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.
| Feature | Gemini 2.0 Pro | Gemini 2.0 Flash |
|---|---|---|
| Official API Model ID (SDK) | models/gemini-2-pro | models/gemini-2-flash |
| API Protocol | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK | Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK |
| Release Date | 2025-02 | 2024-12 |
| Knowledge Cutoff | January 2025 | August 2024 |
| Architecture | Multimodal Deep Reasoning Sparse MoE | Multimodal Flash MoE |
| 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 $0.31/1M with configurable TTL | Implicit + Explicit Context Caching at $0.025/1M 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) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec) | 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, audio, video | text, vision, audio, video |
| Output Modalities | text | text |
Gemini 2.0 Pro vs Gemini 2.0 Flash: 핵심 요약 문답 (FAQ)
Which is more intelligent, Gemini 2.0 Pro or Gemini 2.0 Flash?
Gemini 2.0 Pro is more intelligent. It scores 52 compared with 40 on the composite Intelligence Index.
Which model is faster?
Gemini 2.0 Flash is faster, generating 240 tokens per second compared with 95 tokens per second.
Which model is cheaper to run?
Gemini 2.0 Flash is cheaper at $0.08 per 1M tokens blended, compared with $0.97 (7:2:1 cache:input:output ratio).
Which model has lower latency?
Gemini 2.0 Flash has lower latency, with a time to first token of 0.28s compared with 0.62s.
Which model has a larger context window?
Gemini 2.0 Pro has a larger context window, supporting 2M tokens compared with 1.05M tokens.
종합 평가
Gemini 2.0 Pro(최첨단 엔터프라이즈 추론, 소프트웨어 개발 및 핵심 프로덕션 워크로드, 엔터프라이즈 RAG 지식베이스 및 대규모 프로덕션 API 연동에 최적.)와 Gemini 2.0 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 Gemini 2.0 Pro가 앞서며, 토큰 생성 속도에서는 Gemini 2.0 Flash가 빠르고, 대규모 API 운영 비용 면에서는 Gemini 2.0 Flash가 더 경제적입니다.
자주 묻는 질문 (FAQ)
코딩과 복잡한 추론에는 Gemini 2.0 Pro와 Gemini 2.0 Flash 중 어느 모델이 더 나은가요?+
종합 지능 지수 및 코딩 벤치마크에서는 Gemini 2.0 Pro가 우위를 보입니다. 상단의 SWE-bench 및 GPQA 점수를 함께 확인해 보세요.
Gemini 2.0 Pro와 Gemini 2.0 Flash의 API 요금 차이는 얼마인가요?+
Gemini 2.0 Pro는 100만 토큰당 입력 $1.25 / 출력 $5.00이며, Gemini 2.0 Flash는 입력 $0.10 / 출력 $0.40입니다. 혼합 비용 기준으로는 Gemini 2.0 Flash가 더 저렴합니다.
어느 모델이 더 큰 컨텍스트 윈도우와 빠른 속도를 제공하나요?+
컨텍스트 길이는 Gemini 2.0 Pro가 2M 토큰, Gemini 2.0 Flash가 1.05M 토큰를 지원하며, 출력 속도 면에서는 Gemini 2.0 Flash가 더 빠릅니다.
Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.
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공식 출처: Google 및 Google 공식 API 문서, 시스템 카드 및 독립 벤치마크 평가 (2026).