模型对比
全面比较 Google Gemini 系列模型的能力、价格和技术规格，帮您选择最适合的模型
| 模型 | 类型 | 上下文 | 输入/1M | 输出/1M | 深度思考 | 图像 | 视频 | 音频 | 代码 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Gemini 2.5 Pro | 旗舰 | 1M | $1.25 | $10.00 | |||||
| Gemini 2.5 Flash | 高效 | 1M | $0.30 | $2.50 | |||||
| Gemini 2.0 Flash | 多模态 | 1M | $0.10 | $0.40 | |||||
| Gemini 1.5 Pro | 经典 | 2M | $1.25 | $5.00 | |||||
| Gemini 1.5 Flash | 经济 | 1M | $0.075 | $0.30 | |||||
| Gemini 1.5 Flash-8B | 轻量 | 1M | $0.0375 | $0.15 | |||||
| Gemini 3.1 Pro | 最新旗舰 | 1M | $2.00 | $12.00 | |||||
| Gemini 3.1 Flash | 最新高效 | 1M | $0.50 | $3.00 | |||||
| Gemini 3.1 Flash-Lite | 最新轻量 | 1M | $0.25 | $1.50 | |||||
| Gemini Nano | 端侧 | 32K | 免费 | 免费 |
选型建议
追求最高质量
选择 Gemini 3.1 Pro 或 2.5 Pro，提供最强的推理和创作能力
平衡性能与成本
选择 Gemini 3.1 Flash 或 2.5 Flash，速度与能力兼顾
成本敏感型项目
选择 Gemini 3.1 Flash-Lite 或 1.5 Flash，极低的 API 费用
超长文档处理
选择 Gemini 1.5 Pro，支持高达 200 万 Token 上下文
端侧部署
选择 Gemini Nano，设备本地运行保护隐私
快速原型验证
选择 Gemini 2.0 Flash，免费额度充足且功能全面
模型对比 的定位与使用方式
模型对比 这一页更适合解决两个问题：它在整个 Google AI 体系中处于什么位置，以及它最适合承担哪一类任务。很多人在接触模型时容易只看名称或代际，但真正决定体验的，往往是它面对复杂任务时的稳定度、多模态支持范围、上下文保持能力和速度表现。
如果你的工作流涉及长文档阅读、复杂分析、代码协作、创意生成或高频接口调用，那么理解 模型对比 的能力边界会直接影响使用效率。选对模型，往往能减少反复改写提示词、多轮试错和结果波动。
全面比较 Google Gemini 系列模型的能力、价格和技术规格，帮您选择最适合的模型 但在真实使用中，是否优先选择它，还要结合调用入口、团队规模、预算限制和目标产出一起判断。对个人用户来说，这会影响产品体验；对开发者和团队来说，这会影响接入顺序与整体流程设计。
阅读单个模型页时，建议把它放回更大的对照关系中去理解。与速度型模型相比它强在哪里，与更轻量的模型相比它牺牲了什么，以及它更适合直接在产品中使用还是通过 API 接入，都是非常值得同时判断的问题。
继续理解 模型对比 时可以关注什么
模型对比 不只是参数或定位标签，它更像是一种能力分配选择。对某些任务来说，追求上限最重要；对另一些任务来说，稳定响应、调用成本和交互节奏更重要。
如果你准备把当前模型放进长期流程，建议先判断它更适合放在哪个节点，例如最终回答、资料压缩、图文理解、实时互动还是代码协作。这样的理解方式，比单纯记住功能清单更贴近实际使用。
很多用户在比较模型时会忽略输入类型与任务长度的变化。实际上，同一个模型在短问答、长任务、多模态内容和多轮交互下的表现重点并不完全一样，因此最好结合自己的核心任务来回读。
看任务密度
复杂分析和长链路任务更看重推理稳定性与上下文保持能力。
看交互节奏
高频交互和大规模调用通常更适合速度与成本更平衡的路线。
看接入场景
同一模型在产品端、API 端和团队协作中的价值重点并不完全相同。