Gemini 2.5 Flash vs GPT-5.6 Luna — Preisvergleich
Nebeneinander-API-Preise und Tokenizer-Details für Gemini 2.5 Flash (Google) und GPT-5.6 Luna (OpenAI).
Preisvergleich
| Merkmal | Gemini 2.5 Flash | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Anbieter | OpenAI | |
| Input (pro 1M Token) | $0.300 | $1.00 |
| Output (pro 1M Token) | $2.50 | $6.00 |
| Long-Context-Preise | Einheitspreis bei jeder Prompt-Größe | Über 272K Token: $2.00 Eingabe / $9.00 Ausgabe |
| Kontext-Caching | Ja — 90% Rabatt auf zwischengespeicherte Token | Ja — 90% Rabatt auf zwischengespeicherte Token |
| Batch-API-Rabatt | 50% Rabatt | 50% Rabatt |
| Kontextfenster | 1M Token | 1,1M Token |
| Tokenizer | Gemini tokenizer | o200k_base (tiktoken) |
Praxisbeispiel
1.000 API-Anfragen pro Monat, jeweils mit 500 Input-Token und 200 Output-Token (500K Input + 200K Output gesamt).
Gemini 2.5 Flash
$0.6500
Input: $0.1500 +Output: $0.5000
GPT-5.6 Luna
$1.7000
Input: $0.5000 +Output: $1.2000
Gemini 2.5 Flash ist 62% günstiger für diese Arbeitslast — spart $1.0500 pro Monat bei diesem Volumen.
Häufig gestellte Fragen
Ja, Gemini 2.5 Flash ist für die typische Arbeitslast oben günstiger. Bei $0.300/1M Input- und $2.50/1M Output-Token kostet es $0.6500 gegenüber $1.7000 für GPT-5.6 Luna — ein Unterschied von 62%. Beachten Sie, dass GPT-5.6 Luna oberhalb von 272K Prompt-Token auf Long-Context-Preise wechselt; bei sehr langen Prompts skaliert dieser Unterschied daher nicht linear.
Gemini 2.5 Flash unterstützt ein Kontextfenster mit 1M Token. GPT-5.6 Luna unterstützt ein Kontextfenster mit 1,1M Token. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht es Ihnen, mehr Text — Dokumente, Gesprächsverlauf oder Code — in einem einzigen API-Aufruf einzubeziehen.
Gemini 2.5 Flash supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount. GPT-5.6 Luna supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount.
No, they use different tokenizers. Gemini 2.5 Flash uses the Gemini tokenizer, while GPT-5.6 Luna 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 (Google): $0.3 input / $2.5 output per 1M tokens. GPT-5.6 Luna (OpenAI): $1 input / $6 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 costs $2.0600 per 1M total tokens and GPT-5.6 Luna costs $5.0000. Gemini 2.5 Flash is 59% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
Gemini 2.5 Flash has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. GPT-5.6 Luna has a 1,1M-token context window — approximately 788K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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