Gemini 2.5 Flash vs GLM-4.5-Flash
Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison
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Gemini 2.5 Flash da Google e GLM-4.5-Flash da Zhipu AI são dois modelos de IA de destaque. O Gemini 2.5 Flash oferece uma janela de contexto de 1.05M tokens a $0.30/$2.50 por milhão de tokens, enquanto o GLM-4.5-Flash oferece 131.1K tokens de contexto a $0.01/$0.02 por milhão de tokens. Veja abaixo a comparação completa de benchmarks, latência e custos.
Troque e Compare Qualquer Modelo
Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.
Gemini 2.5 Flash
Inferência UltrarrápidaO Gemini 2.5 Flash da Google é um modelo de IA projetado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, oferecendo janela de contexto de 1.0M, velocidade de 160 tokens/s, índice de inteligência de 68/100 e
$0.30 / 1M
$2.50 / 1M
1.05M tokens
58.2%
GLM-4.5-Flash
Inferência UltrarrápidaO GLM-4.5-Flash da Zhipu AI é um modelo de IA projetado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, oferecendo janela de contexto de 131K, velocidade de 170 tokens/s, índice de inteligência de 72/100 e
$0.01 / 1M
$0.02 / 1M
131.1K tokens
N/A
Principais Diferenças em Resumo
- 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 |
Quem vence em cada categoria?
At-a-glance decision frameworkEvaluations ongoing
Pontuações de Benchmarks Verificadas
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.
Latência e Tempo de Resposta
Time to first token (TTFT) and estimated end-to-end response time for a typical 500-token response.
Simulador Interativo de Custo de Tokens
Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.
Gemini 2.5 Flash · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 1.0M com limite máximo de saída de 66K tokens (SWE-bench Verified 58.2% · GPQA Diamond 75.4%)
- Taxa de transferência rápida de 160 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 450 ms
- Economia de API competitiva ($0.3/$2.5 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
GLM-4.5-Flash · Strengths & Key Advantages
- Janela de contexto de 131K com limite máximo de saída de 8K tokens (MMLU-Pro 68% · Arena Elo 1240)
- Taxa de transferência rápida de 170 tokens/segundo com latência inicial (TTFT) de 220 ms
- Economia de API competitiva ($0.01/$0.02 por 1M de tokens) com suporte a cache de prompts e saídas JSON estruturadas
Considerations & Trade-offs
- Modelo proprietário em nuvem; não permite download dos pesos para execução local offline
- Em derivações científicas extremas, modelos pesados dedicados exclusivamente ao raciocínio oferecem maior profundidade
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 |
Especificações Técnicas
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: Respostas Rápidas (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.
Veredito
Tanto Gemini 2.5 Flash (Indicado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) quanto GLM-4.5-Flash (Indicado para respostas em tempo real com latência ultrabaixa e roteamento de alto volume, arquiteturas RAG corporativas e integração escalável via API.) entregam excelente desempenho: GLM-4.5-Flash lidera em inteligência geral e programação, GLM-4.5-Flash oferece geração mais rápida e GLM-4.5-Flash apresenta o melhor custo-benefício em produção.
Perguntas Frequentes (FAQ)
Qual é melhor para programação e raciocínio, Gemini 2.5 Flash ou GLM-4.5-Flash?+
Nas avaliações de inteligência e código, GLM-4.5-Flash leva vantagem. Confira os gráficos SWE-bench e GPQA acima para detalhes.
Qual modelo tem a API mais barata, Gemini 2.5 Flash ou GLM-4.5-Flash?+
O Gemini 2.5 Flash custa $0.30 / $2.50 por 1M de tokens (entrada/saída) e o GLM-4.5-Flash custa $0.01 / $0.02. No custo combinado, GLM-4.5-Flash é mais econômico.
Qual modelo possui maior janela de contexto e velocidade?+
O Gemini 2.5 Flash suporta 1.05M tokens de contexto contra 131.1K tokens do GLM-4.5-Flash, enquanto GLM-4.5-Flash entrega maior velocidade de geração.
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.
Fontes oficiais: Documentação oficial de API da Google e Zhipu AI e benchmarks independentes (2026).