Gemini 1.5 Pro

Bei typischem Mix aus 70 % Eingabe und 30 % Ausgabe kommt Gemini 1.5 Pro auf $2.38 pro Million Token. Damit liegt es über 41 % der 32 hier erfassten Modelle, und 1 weitere Modelle derselben Mittelklasse-Stufe unterbieten es. Die Stufe ist ein Leistungsetikett, kein Preisband — die Spanne innerhalb einer Stufe ist oft größer als der Abstand zwischen Stufen, weshalb eine Auswahl allein nach Stufe meist zu teuer wird.

Die Eingabe kostet $1.25 pro Million, die Ausgabe $5.00 — ein Verhältnis von 4.0x. Dieses Verhältnis zählt mehr als jede der beiden Zahlen für sich: Eine Zusammenfassungs- oder Klassifizierungslast liest weit mehr, als sie schreibt, und folgt dem Eingabepreis; Codegenerierung oder lange Texte drehen das um und folgen dem Ausgabepreis. Vergleichen Sie Modelle nach dem Verhältnis, das Ihr Traffic tatsächlich hat, nicht nach dem Eingabepreis allein.

Das Benchmark-Profil ist uneben statt flach: Bildverstehen mit 93/100 gegenüber Programmierung mit 82/100 — 11 Punkte Spanne. Ein Durchschnitt verdeckt das. Liegt Ihre Last am starken Ende, leistet dieses Modell mehr, als sein Preis vermuten lässt; liegt sie am schwachen Ende, dient Ihnen ein günstigeres Modell mit flacherem Profil besser.

Das Kontextfenster umfasst 1M Token, der Durchsatzwert liegt bei 80/100. Kontext rechnet sich nur, wenn Sie ihn füllen — und genau das Füllen macht eine Anfrage teuer: Ein großes Fenster ist eine Option, kein Rabatt. Beurteilen Sie den Geschwindigkeitswert eines Mittelklasse-Modells nach Ihrem Einsatz: Im interaktiven Chat entscheidet er alles, bei nächtlicher Batch-Arbeit fast nichts.

Vor der Festlegung prüfenswert: DeepSeek V3 schneidet bei Programmierung und Reasoning zusammen mindestens ebenso gut ab und kommt auf $0.32 pro Million gegenüber $2.38 bei Gemini 1.5 Pro. Das macht Gemini 1.5 Pro nicht zur falschen Wahl — Kontextfenster, Latenz, Anbieterbindung und bestimmte Fähigkeiten liegen außerhalb eines Benchmark-Werts — aber es heißt, dass der Preisunterschied einen Grund braucht.

Der nächstliegende Vergleich ist Mistral Large 2 von Mistral mit $3.20 pro Million gegenüber $2.38. 12 Modelle dieser Stufe erzielen bei Programmierung und Reasoning zusammen höhere Werte — und das ist die nützliche Perspektive: Die Frage ist selten, ob ein Modell gut ist, sondern ob es das Günstigste ist, das für die konkrete Arbeit gut genug ist, die Sie ihm schicken.