GetInfoUs
Head-to-Head Model Comparison

Gemini 2.0 Pro vs Gemini 2.0 Flash

Benchmarks, API Token Pricing, Context Window & Speed Comparison

Проверено исследовательской группой GetInfoUsПоследняя проверка: October 2026Редакционная политика
Поделиться
Related topics (12)
AI CompareAI BenchmarkToken PricingModel CostModel SpecsSWE-bench CodingModel VersusWhich AI ModelLLM Speed & LatencyReasoning ModelsExtended ThinkingPrompt Caching ROI
Gemini 2.0 Pro vs Gemini 2.0 Flash: Benchmarks, Pricing & Speed Comparison

Gemini 2.0 Pro от Google и Gemini 2.0 Flash от Google — две ключевые модели ИИ в своём классе. Gemini 2.0 Pro предлагает контекстное окно 2M токенов по цене $1.25/$5.00 за 1 млн токенов, а Gemini 2.0 Flash — контекст 1.05M токенов по цене $0.10/$0.40 за 1 млн токенов. Ниже представлено сравнение бенчмарков, задержки и экономики.

Прямое сравнение (VS)

Выбирайте и сравнивайте любые модели

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 2.0 Pro

Флагманская передовая модель

Gemini 2.0 Pro от Google — специализированная ИИ-модель для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, обеспечивающая контекстное окно 2M, скорость 95 ток/с и индекс интеллекта 52/100 (по цене $1.25/$5

Intelligence Index52 / 100
Input Token:

$1.25 / 1M

Output Token:

$5.00 / 1M

Context Window:

2M tokens

SWE-bench Verified:

63.8%

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%

Ключевые отличия кратко

  • 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%).
Need definitions for token pricing, context, or benchmarks?Explore AI Glossary →
FeatureGemini 2.0 ProGemini 2.0 Flash
Intelligence Index
Composite reasoning & knowledge score (0-100)
5240
Provider
GoogleGoogle
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 text1.05M tokens~1,573 A4 pages of text
Max Output Tokens
Per single request
8K8K
Throughput Speed
Tokens generated per second
95 tok/s240 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

Кто лидирует в каждой категории?

At-a-glance decision framework
Coding
Gemini 2.0 Pro
+21.8% SWE-bench lead
Cost
Gemini 2.0 Flash
12.5x cheaper monthly runtime
Speed
Gemini 2.0 Flash
+153% faster generation
Context
Gemini 2.0 Pro
2M tokens window

Результаты проверенных бенчмарков

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

Gemini 2.0 ProGemini 2.0 Flash
SWE-bench Verified (Autonomous Coding)

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

63.8%vs42%
GPQA Diamond (Doctorate-Level Science & Math)

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

71.5%vs55.4%
MMLU-Pro (Multi-task Language Understanding)

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

79.8%vs71%
LMSYS Chatbot Arena Elo

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

1330ptsvs1302pts
Humanity's Last Exam (Frontier Expert Knowledge)

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

11.4%vs8.9%
Terminal-Bench (Agentic Coding & Terminal Use)

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

42.1%vs27.7%
SciCode (Scientific Computing)

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

38.3%vs25.2%
LiveCodeBench (Competitive Coding)

Contamination-free competitive programming problems collected continuously over time.

65.6%vs44.9%
AIME (Advanced Math Competition)

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

82.2%vs63.7%
Long-Context Reasoning

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

71.8%vs63.9%
Generation Speed (Throughput)

Tokens emitted per second during active generation streaming.

95 tok/s vs240 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 Pro0.62s
Gemini 2.0 Flash0.28s
Est. End-to-End Response (500 tokens)TTFT + generation time
Gemini 2.0 Pro5.88s
Gemini 2.0 Flash2.36s

Интерактивный калькулятор стоимости токенов

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 2.0 Pro Monthly API Bill
$6.84 / month
$1.25/1M in · $5/1M out
Gemini 2.0 Flash Monthly API Bill
$0.55 / month
$0.1/1M in · $0.4/1M out
Gemini 2.0 Flash saves approximately $6.29 / month (92%) under this workload.12.5x Savings

Gemini 2.0 Pro · Strengths & Key Advantages

  • Контекстное окно 2M и генерация до 8K выходных токенов за ответ (SWE-bench Verified 63.8% · GPQA Diamond 71.5%)
  • Высокая скорость генерации 95 токенов/сек при задержке до первого токена (TTFT) всего 620 мс
  • Выгодная тарификация API (по цене $1.25/$5 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 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

Token Use & Task Economics

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

MetricGemini 2.0 ProGemini 2.0 Flash
Cost per Task
Estimated USD to finish one task
$1.59$0.13
Output Tokens / Task
Tokens generated per task
60K60K
Reasoning Tokens / Task
Thinking tokens burned per task
33K33K

Технические характеристики

Architecture, release timeline, capabilities, and modalities.

FeatureGemini 2.0 ProGemini 2.0 Flash
Official API Model ID (SDK)models/gemini-2-promodels/gemini-2-flash
API ProtocolGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDKGoogle Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
Release Date2025-022024-12
Knowledge CutoffJanuary 2025August 2024
ArchitectureMultimodal Deep Reasoning Sparse MoEMultimodal Flash MoE
ParametersConfidentialConfidential
Enterprise Rate Limits (RPM / TPM)10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 4,000,000 – 10,000,000 TPM10,000 – 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 tokensStandard rate up to 200K tokens; 2x input/output tier above 200K tokens
Prompt Cache Policy & TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.31/1M with configurable TTLImplicit + Explicit Context Caching at $0.025/1M with configurable TTL
Computer Use / GUI AgentSupported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)Supported (Screen coordinate grounding, browser & desktop GUI action loops)
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 SandboxBuilt-in Google Search Grounding + Managed Python Code Execution Sandbox
Official Fine-Tuning SupportVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context DistillationVertex AI Supervised Adapter Tuning & Context 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) · Vision (~258–765 tokens per image tile) · Audio (~25–32 tokens/sec) · Video (~258–300 tokens/sec)
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 VerifiedGoogle DeepMind Frontier Safety Framework 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, vision, audio, video
Output Modalitiestexttext

Gemini 2.0 Pro vs Gemini 2.0 Flash: Быстрые ответы (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.

Вердикт

И Gemini 2.0 Pro (Оптимально для передового корпоративного рассуждения, программирования и промышленных ИИ-систем, корпоративных RAG-пайплайнов и масштабируемых API-сервисов.), и Gemini 2.0 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 Pro лидирует в сложных тестах логики и кода, Gemini 2.0 Flash обеспечивает более высокую скорость генерации, а Gemini 2.0 Flash выгоднее при больших объёмах API-запросов.

Часто задаваемые вопросы (FAQ)

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

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

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

Тариф Gemini 2.0 Pro составляет $1.25 / $5.00 за 1 млн входных/выходных токенов, а Gemini 2.0 Flash — $0.10 / $0.40. По смешанной стоимости выгоднее Gemini 2.0 Flash.

У какой модели больше окно контекста и выше скорость?+

Gemini 2.0 Pro поддерживает контекст 2M токенов против 1.05M токенов у Gemini 2.0 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 & PricingContext WindowAI BenchmarksReasoning ModelsTool CallingModel Context Protocol (MCP)

Related reading

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.

Официальные источники: Официальная документация API Google и Google, системные карточки и независимые бенчмарки (2026).