Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.0 Flash vs Gemini 1.5 Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Select any AI models from our verified benchmark database to generate live side-by-side matrices.

Gemini 2.0 FlashProfile

Gemini 1.5 FlashProfile

Multi-Model Arena Stack:

5-Model Matrix Workbench

Popular Matchups:

Google

Gemini 2.0 Flash

Сверхбыстрый инференс

Gemini 2.0 Flash от Google — специализированная ИИ-модель для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 240 ток/с и индекс интеллекта 40/100 (по цене

Intelligence Index40 / 100

Input Token:

$0.10 / 1M

Output Token:

$0.40 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

42%

Google

Gemini 1.5 Flash

Сверхбыстрый инференс

Gemini 1.5 Flash от Google — специализированная ИИ-модель для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, обеспечивающая контекстное окно 1.0M, скорость 180 ток/с и индекс интеллекта 38/100 (по цене

Intelligence Index38 / 100

Input Token:

$0.07 / 1M

Output Token:

$0.30 / 1M

Context Window:

1.05M tokens

SWE-bench Verified:

20%

Ключевые отличия кратко

Gemini 1.5 Flash is 1.3x cheaper for API usage (input + output tokens combined).
Gemini 2.0 Flash is faster at 240 tok/s vs 180 tok/s.
Gemini 2.0 Flash leads on SWE-bench coding (42.0% vs 20.0%).

Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →

Feature	Gemini 2.0 Flash	Gemini 1.5 Flash
Intelligence Index Composite reasoning & knowledge score (0-100)	40	38
Provider	Google	Google
Input Price Cost per million input tokens	$0.10 / 1M	$0.07 / 1M
Output Price Cost per million output tokens	$0.40 / 1M	$0.30 / 1M
Blended Price Weighted 7:2:1 cache:input:output per 1M	$0.08 / 1M	$0.06 / 1M
Context Window Maximum input + output tokens	1.05M tokens~1,573 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	240 tok/s	180 tok/s
SWE-bench Verified Real-world software engineering	42%	20%
GPQA Diamond Graduate-level reasoning	55.4%	42.1%
Cached Input Price Prompt caching discount per 1M tokens	$0.03 / 1M	$0.02 / 1M

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework

Coding

Gemini 2.0 Flash

+22.0% SWE-bench lead

Cost

Gemini 1.5 Flash

1.3x cheaper monthly runtime

Speed

Gemini 2.0 Flash

+33% faster generation

Context

Tied

1.05M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

Official evaluation metrics verified by independent third-party research labs.

Gemini 2.0 FlashGemini 1.5 Flash

SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

Industry benchmark evaluating real-world GitHub issue resolution and multi-file debugging.

42%vs20%

GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

Challenging questions created by domain experts to test complex PhD-level reasoning.

55.4%vs42.1%

MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

Hardened reasoning and academic knowledge benchmark with reduced lucky-guess probability.

71%vs69.8%

LMSYS Chatbot Arena Elo

Crowdsourced human preference evaluation based on blind, head-to-head model battles.

1302ptsvs1228pts

Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

Extremely difficult, closed-ended questions spanning the frontier of human expert knowledge.

8.9%vsN/A

Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

Autonomous multi-step tasks executed inside a real command-line terminal environment.

27.7%vsN/A

SciCode (Scientific Computing)

Research-grade coding problems drawn from real scientific and numerical workloads.

25.2%vsN/A

LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

44.9%vsN/A

AIME (Advanced Math Competition)

American Invitational Mathematics Examination — multi-step Olympiad-level reasoning.

63.7%vsN/A

Long-Context Reasoning

Accuracy when reasoning over very large inputs that fill the model context window.

63.9%vs82.5%

Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

240 tok/s vs180 tok/s

Задержка и скорость ответа

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 2.0 Flash0.28s

Gemini 1.5 Flash0.32s

Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time

Gemini 2.0 Flash2.36s

Gemini 1.5 Flash3.10s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Adjust sliders to calculate projected monthly cloud API spending with prompt caching discounts.

Daily Input Tokens100K / day

10K500K1M

Daily Output Tokens30K / day

5K150K300K

Prompt Cache Hit Ratio50% cached

0% (Cold)50%90% (Warm)

Gemini 2.0 Flash Monthly API Bill

$0.55 / month

$0.1/1M in · $0.4/1M out

Gemini 1.5 Flash Monthly API Bill

$0.41 / month

$0.075/1M in · $0.3/1M out

Gemini 1.5 Flash saves approximately $0.14 / month (25%) under this workload.1.3x Savings

Gemini 2.0 Flash · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 1.0M и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 42% · GPQA Diamond 55.4%)
Высокая скорость генерации 240 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 280 мс
Выгодная тарификация API (по цене $0.1/$0.4 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем

Considerations & Trade-offs

Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Gemini 1.5 Flash · Strengths & Key Advantages

Контекстное окно 1.0M и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 20% · GPQA Diamond 42.1%)
Высокая скорость генерации 180 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 320 мс
Выгодная тарификация API (по цене $0.075/$0.3 за 1M токенов) с поддержкой кэширования промптов и строгих JSON-схем

Considerations & Trade-offs

Проприетарная облачная модель без возможности скачивания весов для локального запуска в закрытом контуре
В сверхсложных научных доказательствах специализированные тяжелые модели рассуждения могут показывать большую глубину

Token Use & Task Economics

Estimated cost and token consumption to complete one representative agentic task.

Metric	Gemini 2.0 Flash	Gemini 1.5 Flash
Cost per Task Estimated USD to finish one task	$0.13	$0.20
Output Tokens / Task Tokens generated per task	60K	24K
Reasoning Tokens / Task Thinking tokens burned per task	33K	0K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

Gemini 2.0 Flash vs Gemini 1.5 Flash: Быстрые ответы (FAQ)

Which is more intelligent, Gemini 2.0 Flash or Gemini 1.5 Flash?

Gemini 2.0 Flash is more intelligent. It scores 40 compared with 38 on the composite Intelligence Index.

Which model is faster?

Gemini 2.0 Flash is faster, generating 240 tokens per second compared with 180 tokens per second.

Which model is cheaper to run?

Gemini 1.5 Flash is cheaper at $0.06 per 1M tokens blended, compared with $0.08 (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 0.32s.

Вердикт

И Gemini 2.0 Flash (Оптимально для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemini 1.5 Flash (Оптимально для работы в реальном времени с минимальной задержкой и высоконагруженной маршрутизации, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.) отлично подходят для продакшена: Gemini 2.0 Flash лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini 2.0 Flash обеспечивает более высокую скорость генерации, а Gemini 1.5 Flash выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Что лучше для программирования и логики: Gemini 2.0 Flash или Gemini 1.5 Flash?+

По сводному индексу интеллекта и тестам программирования лидирует Gemini 2.0 Flash. Подробные баллы SWE-bench и GPQA приведены в таблице выше.

У какой модели дешевле API — Gemini 2.0 Flash или Gemini 1.5 Flash?+

Тариф Gemini 2.0 Flash составляет $0.10 / $0.40 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemini 1.5 Flash — $0.07 / $0.30. По смешанной стоимости выгоднее Gemini 1.5 Flash.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Gemini 2.0 Flash поддерживает контекст 1.05M токенов против 1.05M токенов у Gemini 1.5 Flash, а по скорости генерации токенов лидирует Gemini 2.0 Flash.

AI Terminology & Guide

Explore Glossary →

Understand key metrics like context window, token pricing, reasoning mode, and SWE-bench scores in our comprehensive AI glossary.

Tokens & Pricing Context Window AI Benchmarks Reasoning Models Tool Calling Model Context Protocol (MCP)

Feature	Gemini 2.0 Flash	Gemini 1.5 Flash
Official API Model ID (SDK)	models/gemini-2-flash	models/gemini-1-5-flash
API Protocol	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK	Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date	2024-12	2024-05
Knowledge Cutoff	August 2024	May 2024
Architecture	Multimodal Flash MoE	Distilled Sparse MoE Multimodal
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 $0.025/1M with configurable TTL	Implicit + Explicit Context Caching at $0.01875/1M 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 Flash vs Gemini 1.5 Flash

Выбирайте и сравнивайте любые модели

Gemini 2.0 Flash

Gemini 1.5 Flash

Кто лидирует в каждой категории?

Результаты проверенных бенчмарков

Задержка и скорость ответа

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

Gemini 2.0 Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Gemini 1.5 Flash · Strengths & Key Advantages

Considerations & Trade-offs

Token Use & Task Economics

Технические характеристики

Gemini 2.0 Flash vs Gemini 1.5 Flash: Быстрые ответы (FAQ)

Вердикт

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

Related reading