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Google Modelle
Entdecken Sie alle 10 Modelle von Google mit detaillierten Preisen, Vor- und Nachteilen sowie Entwicklerempfehlungen.
10
Modelle
$0.0000
Niedrigster Input
1.0M
Max. Kontext
3
Qualitätsstufen
Schnellempfehlungen
Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis: DiffusionGemma ($0.0000/1M)
Beste Qualität: Gemini 3.1 Pro
Gemini 3.7 Flash
NEUMid-tierCoding, instruction following
Wann verwenden: Best pick for high-volume coding assistants, agentic pipelines and tool-calling workloads on a budget.
Upgrade-Highlights
- ◆GA on August 13, 2026 — three weeks after Gemini 3.6 Flash
- ◆Priced at half of Gemini 3.6 Flash: $0.75 input / $3.75 output per 1M
- ◆1,048,576-token context, 65,536-token max output
Input-Preis
$0.750
per 1M tokens
Output-Preis
$3.75
per 1M tokens
Cached Input
—
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 1.0M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2026-01
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- Google's most intelligent Flash model (GA Aug 13, 2026)
- Purpose-built for coding and agents
- 1M context at $0.75/$3.75 — half the price of Gemini 3.6 Flash
Nachteile
- Below Pro-tier reasoning on the hardest tasks
- Very new — ecosystem tooling still catching up
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~120 tok/s
Rate-Limit—
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Gemini 3.1 Pro
FlagshipFortgeschrittenes Denken, Programmierung
Wann verwenden: Bestes Google-Modell für komplexes Denken und professionelle Programmieraufgaben.
Upgrade-Highlights
- ◆MMLU: 89,2% — deutlich verbessertes Denken im Vergleich zu Gemini 2.5 Pro
- ◆1M Kontext mit 65K Ausgabe — gleicher Kontext, bessere Qualität
- ◆50% Batch-Rabatt ($1/$6) — günstigster Batch-Flaggschiff verfügbar
- ◆Kontext-Caching: $0,50/M — 75% Einsparungen bei wiederholten Präfixen
- ◆Nur kostenpflichtige Vorschau — kein kostenloser Tarif, aber Produktionszuverlässigkeit
Input-Preis
$2.00
per 1M tokens
Output-Preis
$12.00
per 1M tokens
Cached Input
$0.500
per 1M tokens
Batch-Input
$1.00
per 1M tokens
Kontextfenster: 1M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2025-06
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-Modus
Vorteile
- 1M Kontext mit 65K Ausgabe
- Deutlich verbessertes Denken im Vergleich zu 3.0
- 50% Batch-Rabatt verfügbar
Nachteile
- Kein kostenloser Tarif (nur kostenpflichtige Vorschau)
- Langkontext-Eingabe 2x über 200K
- Noch in der Entwicklung
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~55 tok/s
Rate-Limit5,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
89.2%
SWE-bench Verified
68.0%
GPQA
74.5%
Gemini 3.5 Pro
FlagshipKomplexe Codierung, fortgeschrittene Mathematik, tiefgehendes Denken
Wann verwenden: Bestes Google-Modell für komplexe Codierung, fortgeschrittene Mathematik und tiefgehende Denkaufgaben, bei denen Genauigkeit am wichtigsten ist.
Upgrade-Highlights
- ◆Neuestes Flaggschiff mit verbessertem Reasoning gegenüber 3.1 Pro
- ◆1M Kontext mit gestaffelten Preisen: $1.25/$10 (≤200K), $2.50/$15 (>200K)
- ◆Kostenlose Stufe mit Ratenbegrenzungen verfügbar — einziges Flaggschiff mit kostenlosem Zugang
- ◆50% Batch-Rabatt ($0.625/$5) — günstigstes Batch-Flaggschiff
- ◆Kontext-Caching: $0.315/M — 75% Einsparungen bei wiederholten Präfixen
Input-Preis
$1.25
per 1M tokens
Output-Preis
$10.00
per 1M tokens
Cached Input
$0.315
per 1M tokens
Batch-Input
$0.625
per 1M tokens
Kontextfenster: 1M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2026-06
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- 1M Kontext mit gestaffelten Preisen
- Beste Reasoning-Benchmarks der Klasse
- Kostenlose Stufe mit Ratenbegrenzungen
- 50% Batch-Rabatt verfügbar
Nachteile
- Langer Kontext (>200K) 2x teurer
- Keine Unterstützung für Feintuning
- Ausgabe enthält Denk-Token
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~50 tok/s
Rate-Limit5,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
90.5%
SWE-bench Verified
72.0%
GPQA
78.0%
Agenten die dieses Modell verwenden
4Gemini Omni Flash
Mid-tierMultimodale Generierung: Text, Bild, Audio und Video
Wann verwenden: Am besten geeignet für multimodale kreative Arbeit, die Text, Bild, Audio und Video in einem einzigen Modell umfasst.
Upgrade-Highlights
- ◆Erstes Spitzenmodell, das Text, Bild, Audio und Video nativ vereinheitlicht
- ◆Eingabe: $1.50/M für alle Modalitäten (Text/Bild/Video/Audio)
- ◆Textausgabe: $9/M — Videoausgabe: $17.50/M (~$0.10/Sek bei 720p)
- ◆Ermöglicht agentische kreative Workflows und Echtzeit-Videobearbeitung
Input-Preis
$1.50
per 1M tokens
Output-Preis
$9.00
per 1M tokens
Cached Input
—
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 1M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2026-06
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-Modus
Vorteile
- Erstes nativ vereinheitlichtes Text-/Bild-/Audio-/Video-Modell
- Echtzeit-Videobearbeitung
- $1.50/M Eingabe für alle Modalitäten
- Agentische kreative Workflows
Nachteile
- Videoausgabe mit $17.50/M ist teuer
- Kein kostenloser Tarif
- Vorschau — kann sich ändern
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~60 tok/s
Rate-Limit3,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Gemini 3.5 Flash
Mid-tierSchnelle, intelligente Generierung
Wann verwenden: Beste Balance aus Geschwindigkeit und Intelligenz für Produktions-Apps, die multimodale Fähigkeiten benötigen.
Upgrade-Highlights
- ◆Spitzenintelligenz zum Mittelklassepreis — entspricht der Qualität von Gemini 2.5 Pro
- ◆1M Kontext + 65K Ausgabe für $1.50/$9 — 8x günstiger als das Flaggschiff
- ◆Kostenlose Stufe mit Ratenbegrenzungen verfügbar — bestes kostenloses Modell von Google
- ◆Kontext-Caching: $0.375/M — 75% Ersparnis bei zwischengespeicherter Eingabe
- ◆Multimodal (Text + Vision) mit Blitzgeschwindigkeit — typische Latenz unter 1s
Input-Preis
$1.50
per 1M tokens
Output-Preis
$9.00
per 1M tokens
Cached Input
$0.375
per 1M tokens
Batch-Input
$0.750
per 1M tokens
Kontextfenster: 1M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2025-06
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- Spitzenintelligenz zum Mittelklassepreis
- 1M Kontext + 65K Ausgabe
- Kostenlose Stufe mit Ratenbegrenzungen
Nachteile
- Teurer als 3.1 Flash-Lite
- Ausgabekosten von $9/M sind im großen Maßstab erheblich
- Kein Feintuning
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~95 tok/s
Rate-Limit10,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
86.5%
HumanEval
85.0%
MATH
73.0%
Gemini 3.1 Flash-Lite
LiteAufgaben mit hohem Volumen und niedriger Latenz
Wann verwenden: Bestes Budget-Modell für Klassifikation, Extraktion und leichte Generierung mit hohem Volumen.
Upgrade-Highlights
- ◆1M Kontext bei $0,25/M Eingabe — 6x günstiger als Gemini 2.5 Flash
- ◆65K maximale Ausgabe — gleich wie Pro-Stufe zum Lite-Preis
- ◆Kontext-Caching: $0,0625/M — 90% Einsparungen, bester Cache-Wert
- ◆Batch-API: $0,125/$0,75 — 50% Einsparungen für asynchrone Verarbeitung
- ◆Kostenlose Stufe mit Ratenbegrenzung — unbegrenztes Prototyping zum Nulltarif
Input-Preis
$0.250
per 1M tokens
Output-Preis
$1.50
per 1M tokens
Cached Input
$0.063
per 1M tokens
Batch-Input
$0.125
per 1M tokens
Kontextfenster: 1M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2025-04
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- 1M Kontext bei $0,25/M Eingabe — unglaublicher Wert
- 65K maximale Ausgabe
- 90% Einsparungen durch Kontext-Caching
Nachteile
- Qualität unter 3.5 Flash für komplexe Aufgaben
- Kein Feintuning
- Neueres Modell, weniger erprobt
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~130 tok/s
Rate-Limit15,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
79.0%
HumanEval
74.5%
Gemini 2.5 Pro
FlagshipKomplexes Denken, langer Kontext
Wann verwenden: Bestes Preis-Leistungs-Flaggschiff-Modell — 1M Kontext zu geringeren Kosten als GPT-4.1 oder Claude Sonnet.
Upgrade-Highlights
- ◆Günstigster Flaggschiff-Eingang: $1,25/M — 40% günstiger als GPT-4.1
- ◆1M Kontextfenster mit 65K Ausgabe — größte Ausgabe unter den Flaggschiffen
- ◆Kontext-Caching: $0,315/M — 75% Einsparungen bei wiederholten Präfixen
- ◆Kostenlose Stufe verfügbar — einziges Flaggschiff-Modell mit kostenlosem Zugang
- ◆MMLU: 85,4% — wettbewerbsfähig mit GPT-4.1 zum halben Preis
Input-Preis
$1.25
per 1M tokens
Output-Preis
$10.00
per 1M tokens
Cached Input
$0.315
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 1.0M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2025-01
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- 1M Kontextfenster
- Günstigster Flaggschiff-Eingang bei $1,25
- 65K maximale Ausgabe
Nachteile
- Keine Batch-API
- Kein Feintuning
- Höhere Ausgabekosten
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~50 tok/s
Rate-Limit5,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
85.4%
SWE-bench Verified
63.8%
MATH
72.0%
Agenten die dieses Modell verwenden
2Gemini 2.5 Flash
Mid-tierSchnelle, effiziente Generierung
Wann verwenden: Unglaublicher Wert für Produktions-Apps — 1M-Kontext für $0,15/1M Eingabe-Token.
Upgrade-Highlights
- ◆Gleicher 1M-Kontext wie Pro zu 1/8 des Eingabepreises ($0,15 vs $1,25/M)
- ◆65K maximale Ausgabe — identisch mit Pro-Stufe für Generierungskapazität
- ◆Kontext-Caching: $0,0375/M — 97% Ersparnis für gecachte Präfixe
- ◆Kostenlose Stufe mit großzügigen Ratenlimits — produktionsbereit zum Nulltarif
- ◆Sub-Sekunden-Latenz — schnellstes Google-Modell für Echtzeit-Apps
Input-Preis
$0.150
per 1M tokens
Output-Preis
$0.600
per 1M tokens
Cached Input
$0.037
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 1.0M
Max. Output: 65,536 tokens
Wissensstand: 2025-01
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- Gleicher 1M-Kontext wie Pro zu 1/8 des Preises
- 65K maximale Ausgabe
- Beste Eingabe-Cache-Ersparnisse
Nachteile
- Keine Batch-API
- Qualität unter Pro für schwierige Aufgaben
- Kein Feintuning
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~100 tok/s
Rate-Limit10,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
83.0%
HumanEval
82.5%
MATH
68.0%
Gemini 2.0 Flash
LiteUltra-schnell, niedrige Kosten
Wann verwenden: Beste Budgetoption für Extraktion mit hohem Volumen, Klassifikation und feinabgestimmte Modelle.
Upgrade-Highlights
- ◆Günstigstes Modell mit 1M Kontext: $0,10/M Eingabe — niedrigster Preis am Markt
- ◆Einziges Lite-Modell mit Feintuning + Vision — vollständiger Funktionsumfang
- ◆Kontext-Caching: $0,025/M — 97,5% Einsparung bei wiederholten Präfixen
- ◆8K maximale Ausgabe ist niedrig — Upgrade auf 2.5 Flash für 65K Ausgabe
- ◆Feintuning-Unterstützung — am besten für domänenspezifische Klassifikationsmodelle
Input-Preis
$0.100
per 1M tokens
Output-Preis
$0.400
per 1M tokens
Cached Input
$0.025
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 1.0M
Max. Output: 8,192 tokens
Wissensstand: 2024-08
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- Günstigstes Modell auf dem Markt mit 1M Kontext
- Einziges Lite-Modell mit Feintuning + Vision
- Vollständiger Funktionsumfang
Nachteile
- 8K maximale Ausgabe ist niedrig
- Älterer Wissensstand
- Qualität unter 2.5 Flash
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~140 tok/s
Rate-Limit15,000 RPM
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
78.5%
HumanEval
75.0%
MATH
62.0%
DiffusionGemma
Mid-tierSchnelle lokale Texterzeugung, parallele Dekodierung
Wann verwenden: Wenn Sie schnelle, lokale Texterzeugung auf Consumer-GPUs benötigen und für 4-fache Geschwindigkeit etwas Qualität opfern können.
Upgrade-Highlights
- ◆26B Gesamt-MoE, 3,8B aktiv — läuft auf einer einzelnen 24-GB-GPU
- ◆4x schnellere Texterzeugung durch diffusionsbasierte parallele Dekodierung
- ◆Apache 2.0 Open-Source — überall bereitstellen, frei feinabstimmen
- ◆Bidirektionaler Kontext ermöglicht Selbstkorrektur
- ◆Kompromiss: niedrigere Benchmark-Ergebnisse im Vergleich zu Standard-Gemma 4
Input-Preis
$0.0000
per 1M tokens
Output-Preis
$0.0000
per 1M tokens
Cached Input
—
per 1M tokens
Batch-Input
—
per 1M tokens
Kontextfenster: 262K
Max. Output: 32,768 tokens
Wissensstand: 2025-06
VisionFunktionsaufrufFeinabstimmungJSON-ModusKostenlose Stufe
Vorteile
- 4x schneller als Standard-Gemma durch parallele Diffusionsdekodierung
- 26B MoE mit nur 3,8B aktiven Parametern — passt in 24 GB VRAM
- Open-Source unter Apache 2.0 — vollständige Gewichte verfügbar
- Bidirektionaler Kontext zur Selbstkorrektur
Nachteile
- Liegt bei jedem Benchmark hinter Standard-Gemma 4
- Keine Bild- oder Audio-Unterstützung
- Kein Funktionsaufruf
- Experimentell — nicht für produktionskritische Arbeitslasten
Leistung
Ausgabegeschwindigkeit~200 tok/s
Rate-Limit—
Multimodal
BildeingabeBildausgabeAudioeingabeAudioausgabe
Benchmarks
MMLU
72.0%
HumanEval
68.0%
Nebeneinander-Vergleich
| Modell | Stufe | Input | Output | Kontext |
|---|---|---|---|---|
| Gemini 3.7 Flash | Mid-tier | $0.750 | $3.75 | 1.0M |
| Gemini 3.1 Pro | Flagship | $2.00 | $12.00 | 1M |
| Gemini 3.5 Pro | Flagship | $1.25 | $10.00 | 1M |
| Gemini Omni Flash | Mid-tier | $1.50 | $9.00 | 1M |
| Gemini 3.5 Flash | Mid-tier | $1.50 | $9.00 | 1M |
| Gemini 3.1 Flash-Lite | Lite | $0.250 | $1.50 | 1M |
| Gemini 2.5 Pro | Flagship | $1.25 | $10.00 | 1.0M |
| Gemini 2.5 Flash | Mid-tier | $0.150 | $0.600 | 1.0M |
| Gemini 2.0 Flash | Lite | $0.100 | $0.400 | 1.0M |
| DiffusionGemma | Mid-tier | $0.0000 | $0.0000 | 262K |