Gemini 2.5 Pro vs Llama 4 Scout — Preisvergleich
Nebeneinander-API-Preise und Tokenizer-Details für Gemini 2.5 Pro (Google) und Llama 4 Scout (Meta).
Preisvergleich
| Merkmal | Gemini 2.5 Pro | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Anbieter | Meta | |
| Input (pro 1M Token) | $1.25 | $0.100 |
| Output (pro 1M Token) | $10.00 | $0.300 |
| Long-Context-Preise | Über 200K Token: $2.50 Eingabe / $15.00 Ausgabe | Einheitspreis bei jeder Prompt-Größe |
| Kontext-Caching | Nein | Nein |
| Batch-API-Rabatt | Nicht verfügbar | Nicht verfügbar |
| Kontextfenster | 1M Token | 1M Token |
| Tokenizer | Gemini tokenizer | Heuristic (~chars/4) |
ⓘ Llama 4 Scout: Meta retired the Llama API on 2026-07-06, so there is no vendor price. Figures and context window reflect OpenRouter; other hosts differ.
Praxisbeispiel
1.000 API-Anfragen pro Monat, jeweils mit 500 Input-Token und 200 Output-Token (500K Input + 200K Output gesamt).
Gemini 2.5 Pro
$2.6250
Input: $0.6250 +Output: $2.0000
Llama 4 Scout
$0.1100
Input: $0.0500 +Output: $0.0600
Llama 4 Scout ist 96% günstiger für diese Arbeitslast — spart $2.5150 pro Monat bei diesem Volumen.
Häufig gestellte Fragen
Nein, Llama 4 Scout ist für die typische Arbeitslast oben günstiger. Bei $0.100/1M Input- und $0.300/1M Output-Token kostet es $0.1100 gegenüber $2.6250 für Gemini 2.5 Pro — ein Unterschied von 96%. Beachten Sie, dass Gemini 2.5 Pro oberhalb von 200K Prompt-Token auf Long-Context-Preise wechselt; bei sehr langen Prompts skaliert dieser Unterschied daher nicht linear.
Gemini 2.5 Pro unterstützt ein Kontextfenster mit 1M Token. Llama 4 Scout unterstützt ein Kontextfenster mit 1M Token. Ein größeres Kontextfenster ermöglicht es Ihnen, mehr Text — Dokumente, Gesprächsverlauf oder Code — in einem einzigen API-Aufruf einzubeziehen.
Gemini 2.5 Pro does not support context caching. It does not offer a batch API discount. Llama 4 Scout does not support context caching. It does not offer a batch API discount.
No, they use different tokenizers. Gemini 2.5 Pro uses the Gemini tokenizer, while Llama 4 Scout uses Heuristic (~chars/4). 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 Pro (Google): $1.25 input / $10 output per 1M tokens. Llama 4 Scout (Meta): $0.1 input / $0.3 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 Pro costs $8.2500 per 1M total tokens and Llama 4 Scout costs $0.2600. Llama 4 Scout is 97% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
Gemini 2.5 Pro has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. Llama 4 Scout has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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