gemini-2.0-flash-001| Proveedor | Entrada, $ por 1M | Salida, $ por 1M | En nuestros datos desde |
|---|---|---|---|
| DeepInfra | $0,1 | $0,4 | 31 jul. 2026 |
| Google DeepMind | $0,1 | $0,4 | 31 jul. 2026 |
| Kilo Code | $0,1 | $0,4 | 31 jul. 2026 |
| OpenRouter | $0,1 | $0,4 | 31 jul. 2026 |
| NanoGPT | $0,1 | $0,408 | 31 jul. 2026 |
| Google Vertex AI | $0,15 | $0,6 | 31 jul. 2026 |
Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.
La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.
| Conjunto de tareas | Resultado | Condiciones de ejecución | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score en francés | 1.389,86 1.363–1.416 | — | — |
| Arena Score en inglés | 1.365,36 1.361–1.370 | — | — |
| Arena Score en español | 1.360,8 1.335–1.386 | — | — |
| Arena Score, general | 1.354,17 1.350–1.358 | — | — |
| Arena Score en ruso | 1.352,75 1.343–1.363 | — | — |
| Arena Score, programación | 1.351,72 1.345–1.359 | — | — |
| Arena Score, matemáticas | 1.351,68 1.343–1.361 | — | — |
| Arena Score, diálogo de varios turnos | 1.349,91 1.343–1.357 | — | — |
| Arena Score, consultas difíciles | 1.346,49 1.341–1.352 | — | — |
| Arena Score, consultas largas | 1.344,97 1.338–1.352 | — | — |
| Arena Score, escritura creativa | 1.340,21 1.333–1.348 | — | — |
| Arena Score, preguntas expertas | 1.339,49 1.327–1.352 | — | — |
| Arena Score, seguimiento de instrucciones | 1.336,06 1.331–1.342 | — | — |
| Arena Score, trabajo con imágenes | 1.158,46 1.151–1.166 | — | — |
| Arena Score, comprensión de esquemas | 1.148,95 1.131–1.167 | — | — |
| Arena Score, reconocimiento de texto en imagen | 1.148,81 1.137–1.160 | — | — |
| MATH, nivel de dificultad cinco | 82,17 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| GeoBench — localización de un lugar a partir de una foto | 77 % | — | GeoBench leaderboard |
| Fiction.LiveBench — retención de contexto largo | 61,1 % | — | Fiction.live leaderboard |
| GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado | 52,19 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada | 31,04 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| CadEval — construcción de modelos CAD con código | 30 % | — | CadEval Dashboard |
| WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático | 25,77 % | — | WeirdML Leaderboard |
| The Agent Company — tareas de trabajo en un entorno de oficina | 11,4 % | — | TheAgentCompany experiment results github |
| ARC-AGI-2 | 1,3 % | — | — |