Gemini 2.5 Flash-Lite vs GPT-5.4 nano — Tarification comparative
Tarifs API et détails du tokeniseur côte à côte pour Gemini 2.5 Flash-Lite (Google) et GPT-5.4 nano (OpenAI).
Tarification comparative
| Caractéristique | Gemini 2.5 Flash-Lite | GPT-5.4 nano |
|---|---|---|
| Fournisseur | OpenAI | |
| Entrée (par 1M tokens) | $0.100 | $0.200 |
| Sortie (par 1M tokens) | $0.400 | $1.25 |
| Mise en cache du contexte | Oui — 90% de réduction sur les tokens mis en cache | Oui — 90% de réduction sur les tokens mis en cache |
| Remise API par lot | 50% de réduction | 50% de réduction |
| Fenêtre de contexte | 1M tokens | 400K tokens |
| Tokeniseur | Gemini tokenizer | o200k_base (tiktoken) |
Exemple concret
1 000 requêtes API par mois, chacune avec 500 tokens d'entrée et 200 tokens de sortie (500K d'entrée + 200K de sortie au total).
Gemini 2.5 Flash-Lite
$0.1300
Entrée : $0.0500 +Sortie : $0.0800
GPT-5.4 nano
$0.3500
Entrée : $0.1000 +Sortie : $0.2500
Gemini 2.5 Flash-Lite est 63% moins cher pour cette charge de travail — économisant $0.2200 par mois à ce volume.
Questions fréquentes
Oui, Gemini 2.5 Flash-Lite est moins cher pour la charge de travail typique ci-dessus. À $0.100/1M en entrée et $0.400/1M en tokens de sortie, il coûte $0.1300 contre $0.3500 pour GPT-5.4 nano — une différence de 63%. Les coûts évoluent linéairement avec le volume de requêtes, de sorte que les charges de travail plus importantes amplifient cet écart.
Gemini 2.5 Flash-Lite prend en charge une fenêtre de contexte de 1M tokens. GPT-5.4 nano prend en charge une fenêtre de contexte de 400K tokens. Une fenêtre de contexte plus grande vous permet d'inclure plus de texte — documents, historique de conversation ou code — dans un seul appel API.
Gemini 2.5 Flash-Lite supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount. GPT-5.4 nano supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount.
No, they use different tokenizers. Gemini 2.5 Flash-Lite uses the Gemini tokenizer, while GPT-5.4 nano uses o200k_base (tiktoken). Different tokenizers split text differently, so the same prompt will produce different token counts on each model — the effective cost difference may be larger or smaller than the per-token price difference alone suggests.
Gemini 2.5 Flash-Lite (Google): $0.1 input / $0.4 output per 1M tokens. GPT-5.4 nano (OpenAI): $0.2 input / $1.25 output per 1M tokens. Rates shown before caching or batch discounts.
For an 80% output / 20% input workload — typical for code generation or long-form writing — Gemini 2.5 Flash-Lite costs $0.3400 per 1M total tokens and GPT-5.4 nano costs $1.0400. Gemini 2.5 Flash-Lite is 67% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
Gemini 2.5 Flash-Lite has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. GPT-5.4 nano has a 400K-token context window — approximately 300K words or ~1K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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