Google: 모델 지능, 성능 및 가격

Google
Google

Google의 모델을 품질, 가격, 출력 속도, 지연 시간, 컨텍스트 창 등 주요 지표로 분석합니다. 이 분석은 사용 사례에 가장 적합한 Google 제공 모델을 선택하는 데 도움을 드립니다.

가장 높은 지능

#1
Claude Opus 5 (max)
Claude Opus 5 (max)
61
#2
Claude Opus 5 (xhigh)
Claude Opus 5 (xhigh)
60
#3
Claude Fable 5 (with fallback)
Claude Fable 5 (with fallback)
60
#4
Claude Opus 5 (high)
Claude Opus 5 (high)
59
#5
Claude Opus 5 (medium)
Claude Opus 5 (medium)
56

Intelligence Index

총 모델 57개

가장 빠름

#1
gpt-oss-120b (high) Vertex
gpt-oss-120b (high) Vertex
423 t/s
#2
gpt-oss-120b (low) Vertex
gpt-oss-120b (low) Vertex
408 t/s
#3
Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio
Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio
346 t/s
#4
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
337 t/s
#5
Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio)
Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio)
312 t/s

출력 속도

총 모델 57개

가장 낮은 가격

#1
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
$0.07
#2
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
$0.07
#3
gpt-oss-20b (high) Vertex
gpt-oss-20b (high) Vertex
$0.09
#4
gpt-oss-20b (low) Vertex
gpt-oss-20b (low) Vertex
$0.09
#5
gpt-oss-120b (high) Vertex
gpt-oss-120b (high) Vertex
$0.12

혼합 가격(토큰 100만 개당)

총 모델 57개

추론 모델을 나타냅니다

Google에서 지능, 성능, 가격 특성이 서로 다른 모델 57개를 제공합니다. 아래에서 모델별 주요 지표를 비교합니다.

  • Google에서 지능이 가장 높은 모델은 Claude Opus 5 (max)(61), Claude Opus 5 (xhigh)(60) 및 Claude Fable 5 (with fallback)(60)입니다.
  • 출력 속도가 가장 빠른 모델은 gpt-oss-120b (high) Vertex(423 t/s), gpt-oss-120b (low) Vertex(408 t/s) 및 Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio(346 t/s)입니다.
  • 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)(0.33초), Gemini 2.5 Flash (AI Studio)(0.47초) 및 Gemini 2.5 Flash (Vertex)(0.56초)입니다.
  • 토큰 100만 개당 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)($0.07), Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)($0.07) 및 gpt-oss-20b (high) Vertex($0.09)입니다.
  • Google에서 가장 큰 컨텍스트 창을 지원하는 모델은 Llama 4 Scout Vertex(1M), Claude Opus 5 (max)(1M) 및 Claude Opus 5 (xhigh)(1M)입니다.

주요 내용

Artificial Analysis Intelligence Index · Higher is better
Output tokens per second · Higher is better
USD per 1M tokens (blended) · Lower is better

지능 평가

Artificial Analysis Intelligence Index

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 incorporates 9 evaluations: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Evaluations

Intelligence evaluations measured independently by Artificial Analysis · Higher is better

Agentic real-world work tasks, (Elo-500)/2000

Agentic tool use

Agentic coding & terminal use

Coding

Reasoning & knowledge

Scientific reasoning

Physics reasoning

Long context reasoning

Agentic knowledge work, Elo

Agentic SaaS workflows

Legal agentic work, criterion pass rate

Agentic business operations

Instruction following

Long-horizon agentic tasks

Kubernetes incident root-cause analysis

Visual reasoning

Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While model intelligence generally translates across use cases, specific evaluations may be more relevant for certain use cases.

Artificial Analysis Intelligence Index v4.1 includes: GDPval-AA v2, 𝜏³-Banking, Terminal-Bench v2.1, SciCode, Humanity's Last Exam, GPQA Diamond, CritPt, AA-Omniscience, AA-LCR. See Intelligence Index methodology for further details, including a breakdown of each evaluation and how we run them.

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

컨텍스트 창

Context Window

Context window: tokens limit · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Larger context windows are relevant to RAG (Retrieval Augmented Generation) LLM workflows which typically involve reasoning and information retrieval of large amounts of data.

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

가격

Intelligence Index vs. Price

Blended at 7:2:1 (cache-input-output) · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

While higher intelligence models are typically more expensive, they do not all follow the same price-quality curve.

성능 요약

Output Speed vs. Price

Output speed: output tokens per second · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Pareto line
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

속도

출력 속도(초당 토큰 수)로 측정

Output Speed

Output tokens per second · Higher is better
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Tokens per second received while the model is generating tokens (ie. after first chunk has been received from the API for models which support streaming).

Figures represent performance of the model's first-party API (e.g. OpenAI for o1) or the median across providers where a first-party API is not available (e.g. Meta's Llama models).

지연 시간

첫 토큰까지 걸린 시간(초)으로 측정

Latency: Time To First Answer Token

Seconds to first answer token received · Accounts for reasoning model 'thinking' time
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Time to first answer token received, in seconds, after API request sent. For reasoning models, this includes the 'thinking' time of the model before providing an answer. For models which do not support streaming, this represents time to receive the completion.

종단 간 응답 시간

Seconds to output 500 tokens, calculated based on time to first token, 'thinking' time for reasoning models, and output speed

End-to-End Response Time vs. Price

End-to-end response time: end-to-end seconds to output 500 tokens · USD per 1M tokens (blended)
Most attractive quadrant
Reasoning models are indicated by a lightbulb icon

Price per token, shown in USD per million tokens. Price is a blend of cache hit, input, and output token prices using the selected ratio (default 7:2:1 cache-input-output).

추가 분석
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (max)
1M
독점
61
$3.31
54
66.17
75.40
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (xhigh)
1M
독점
60
$2.52
55
31.72
40.81
--
Anthropic 로고
Claude Fable 5 (with fallback)
1M
독점
60
$3.33
71
163.01
170.02
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (high)
1M
독점
59
$1.67
55
20.98
30.06
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (medium)
1M
독점
56
$0.95
53
4.62
14.02
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.8 (max)
1M
독점
56
$2.58
66
28.04
35.59
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.7 (max)
1M
독점
54
$3.84
67
15.00
22.46
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 5 (max)
1M
독점
53
$2.22
83
213.41
219.42
--
Anthropic 로고
Claude Opus 5 (low)
1M
독점
51
$0.55
52
2.71
12.29
--
Google 로고
Gemini 3.5 Flash AI Studio
1M
독점
50
$0.69
179
24.97
27.77
--
Google 로고
Gemini 3.6 Flash AI Studio
1M
독점
50
$0.56
200
15.67
18.16
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 4.6 (max)
200k
독점
47
$1.62
61
128.32
136.54
--
Google 로고
Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio)
1M
독점
46
$0.34
126
32.39
36.35
--
Google 로고
Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex)
1M
독점
46
$0.43
138
29.23
32.86
--
Google 로고
Gemini 3.5 Flash (medium)
1M
독점
45*
--
182
17.04
19.78
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.6 (max)
1M
독점
44*
--
46
17.16
28.11
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.5 Vertex
200k
독점
41*
--
51
13.19
23.06
--
Google 로고
Gemini 3 Pro Preview (high) (Vertex)
1M
독점
40*
--
--
--
--
--
Z AI 로고
GLM-5
200k
오픈
40*
--
183
0.99
20.68
16.96
Anthropic 로고
Claude Opus 4.6 (high)
1M
독점
38*
--
40
1.94
14.51
--
Google 로고
Gemini 3 Flash (AI Studio)
1M
독점
38*
--
178
7.31
10.12
--
Google 로고
Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio
1M
독점
36
$0.10
346
10.30
11.75
--
Anthropic 로고
Claude 4.5 Sonnet Vertex
1M
독점
36
$0.44
44
11.28
22.71
--
Anthropic 로고
Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning)
200k
독점
36*
--
45
1.22
12.41
--
Google 로고
Gemini 3.5 Flash (minimal) AI Studio
1M
독점
35*
--
171
1.05
3.97
--
Anthropic 로고
Claude Opus 4.5 Vertex
200k
독점
35*
--
44
1.03
12.37
--
Anthropic 로고
Claude 4.1 Opus Vertex
200k
독점
34*
--
--
--
--
--
Z AI 로고
GLM-4.7
200k
오픈
34
$0.35
129
0.70
20.09
15.51
Google 로고
Gemini 3 Pro Preview (low) (Vertex)
1M
독점
33*
--
--
--
--
--
Kimi 로고
Kimi K2 Thinking Vertex
262k
오픈
33*
--
148
0.85
17.73
13.51
Anthropic 로고
Claude 4 Opus Vertex
200k
독점
31*
--
--
--
--
--
Anthropic 로고
Claude 4.5 Haiku Vertex
200k
독점
30
$0.24
100
16.63
21.63
--
Google 로고
Gemma 4 31B (AI Studio)
262k
오픈
29
$0.00
35
1.10
64.26
49.03
Anthropic 로고
Claude 4.5 Sonnet Vertex
1M
독점
29*
--
39
1.10
13.99
--
Anthropic 로고
Claude 4 Sonnet Vertex
1M
독점
29
$0.46
--
--
--
--
MiniMax 로고
MiniMax-M2 Vertex
197k
오픈
28*
--
136
0.65
18.97
14.66
Anthropic 로고
Claude 4.1 Opus Vertex
200k
독점
28*
--
--
--
--
--
Google 로고
Gemini 3 Flash (AI Studio)
1M
독점
27*
--
181
0.87
3.63
--
Z AI 로고
GLM-4.7
200k
오픈
27*
--
126
0.68
4.65
--
Google 로고
Gemini 2.5 Pro Vertex
1M
독점
26
$0.22
113
26.81
31.25
--
Google 로고
Gemini 2.5 Pro (AI Studio)
1M
독점
26
$0.22
136
22.36
26.03
--
Google 로고
Gemma 4 26B A4B AI Studio
262k
오픈
26
$0.00
47
1.07
54.26
42.55
Anthropic 로고
Claude 4 Opus Vertex
200k
독점
25*
--
--
--
--
--
Anthropic 로고
Claude 4 Sonnet Vertex
1M
독점
25*
--
--
--
--
--
Google 로고
Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio)
1M
독점
25
$0.04
312
6.13
7.73
--
OpenAI 로고
gpt-oss-120b (high) Vertex
131k
오픈
24
$0.05
423
0.39
6.30
4.72
Anthropic 로고
Claude 4.5 Haiku Vertex
200k
독점
24*
--
92
0.66
6.09
--
Anthropic 로고
Claude 3.7 Sonnet Vertex
200k
독점
24*
--
--
--
--
--
Google 로고
Gemini 2.5 Pro (May) (AI Studio)
1M
독점
22*
--
--
--
--
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.1 Vertex
164k
오픈
21*
--
129
0.83
4.69
--
DeepSeek 로고
DeepSeek V3.1 Vertex
164k
오픈
21*
--
79
0.84
32.60
25.40
DeepSeek 로고
DeepSeek R1 0528 Vertex
164k
오픈
20*
--
151
1.05
17.56
13.20
Google 로고
Gemini 2.5 Flash (AI Studio)
1M
독점
20*
--
218
13.78
16.07
--
Google 로고
Gemini 2.5 Flash (Vertex)
1M
독점
20*
--
179
25.04
27.84
--
Alibaba 로고
Qwen3 235B 2507 Vertex
262k
오픈
18*
--
83
0.84
6.83
--
Alibaba 로고
Qwen3 Coder 480B Vertex
262k
오픈
18*
--
151
1.73
5.04
--
Alibaba 로고
Qwen3 Next 80B A3B Vertex
262k
오픈
17
$0.04
160
0.77
16.42
12.52
Google 로고
Gemini 2.5 Flash-Lite (Sep) (AI Studio)
1M
독점
15*
--
--
--
--
--
OpenAI 로고
gpt-oss-120b (low) Vertex
131k
오픈
15
$0.01
408
0.38
6.52
4.91
OpenAI 로고
gpt-oss-20b (high) Vertex
131k
오픈
15
$0.03
312
3.32
11.35
6.42
OpenAI 로고
gpt-oss-20b (low) Vertex
131k
오픈
14*
--
246
0.41
10.56
8.12
Google 로고
Gemini 2.5 Flash (Vertex)
1M
독점
14*
--
176
0.56
3.41
--
Google 로고
Gemini 2.5 Flash (AI Studio)
1M
독점
14*
--
205
0.47
2.90
--
Alibaba 로고
Qwen3 Next 80B A3B Vertex
262k
오픈
14*
--
184
0.75
3.47
--
Google 로고
Gemini 2.5 Flash-Lite (Sep) (AI Studio)
1M
독점
13*
--
--
--
--
--
Google 로고
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
1M
독점
11*
--
337
26.05
27.53
--
Google 로고
Gemini 2.0 Flash (exp) (AI Studio)
1M
독점
11*
--
--
--
--
--
Meta 로고
Llama 4 Scout Vertex
1.31M
오픈
10
$0.01
136
0.83
4.52
--
Meta 로고
Llama 3.3 70B Vertex
128k
오픈
9
$0.11
129
0.69
4.55
--
Google 로고
Gemma 3 27B (AI Studio)
128k
오픈
7
$0.00
--
--
--
--
Google 로고
Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)
1M
독점
7*
--
232
0.33
2.49
--
Google 로고
Gemma 3 12B (AI Studio)
128k
오픈
6
$0.00
--
--
--
--
Google 로고
Gemma 3 4B (AI Studio)
128k
오픈
1*
--
--
--
--
--
Google 로고
Gemma 3n E2B (AI Studio)
32k
오픈
1*
--
--
--
--
--
Google 로고
Gemma 3 1B (AI Studio)
32k
오픈
1*
--
--
--
--
--

주요 용어 정의

Maximum number of combined input & output tokens. Output tokens commonly have a significantly lower limit (varied by model).

자주 묻는 질문

Google에 관한 일반적인 질문

Google에서 추적 중인 모델 57개를 제공합니다: Claude Opus 5 (max), Claude Opus 5 (xhigh), Claude Fable 5 (with fallback), Claude Opus 5 (high), Claude Opus 5 (medium), Claude Opus 4.8 (max), Claude Opus 4.7 (max), Claude Sonnet 5 (max), Claude Opus 5 (low), Gemini 3.5 Flash AI Studio, Gemini 3.6 Flash AI Studio, Claude Sonnet 4.6 (max), Gemini 3.1 Pro Preview (AI Studio), Gemini 3.1 Pro Preview (Vertex), Gemini 3.5 Flash (medium), Claude Opus 4.6 (max), Claude Opus 4.5 Vertex, GLM-5, Claude Opus 4.6 (high), Gemini 3 Flash (AI Studio), Gemini 3.5 Flash-Lite AI Studio, Claude 4.5 Sonnet Vertex, Claude Sonnet 4.6 (Non-reasoning), Gemini 3.5 Flash (minimal) AI Studio, Claude Opus 4.5 Vertex, GLM-4.7, Kimi K2 Thinking Vertex, Claude 4.5 Haiku Vertex, Gemma 4 31B (AI Studio), Claude 4.5 Sonnet Vertex, MiniMax-M2 Vertex, Gemini 3 Flash (AI Studio), GLM-4.7, Gemini 2.5 Pro Vertex, Gemini 2.5 Pro (AI Studio), Gemma 4 26B A4B AI Studio, Gemini 3.1 Flash-Lite (AI Studio), gpt-oss-120b (high) Vertex, Claude 4.5 Haiku Vertex, DeepSeek V3.1 Vertex, DeepSeek V3.1 Vertex, DeepSeek R1 0528 Vertex, Gemini 2.5 Flash (AI Studio), Gemini 2.5 Flash (Vertex), Qwen3 235B 2507 Vertex, Qwen3 Coder 480B Vertex, Qwen3 Next 80B A3B Vertex, gpt-oss-120b (low) Vertex, gpt-oss-20b (high) Vertex, gpt-oss-20b (low) Vertex, Gemini 2.5 Flash (Vertex), Gemini 2.5 Flash (AI Studio), Qwen3 Next 80B A3B Vertex, Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio), Llama 4 Scout Vertex, Llama 3.3 70B VertexGemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio).

Google에서 제공하는 모델 중 지능이 가장 높은 모델은 Intelligence Index 점수 61점인 Claude Opus 5 (max)입니다.

Google에서 출력 속도가 가장 빠른 모델은 초당 423.4토큰을 생성하는 gpt-oss-120b (high) Vertex입니다.

Google에서 첫 답변 토큰까지 걸린 시간이 가장 짧은 모델은 0.33초인 Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)입니다. 지연 시간이 짧을수록 최초 응답을 더 빨리 받습니다.

Google에서 혼합 가격이 가장 낮은 모델은 토큰 100만 개당 $0.07인 Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)입니다(캐시 적중/입력/출력 비율 7:2:1).

Google의 모델별 가격은 최대 115배 차이 납니다. Gemini 2.5 Flash-Lite (AI Studio)은 토큰 100만 개당 $0.07, Claude Fable 5 (with fallback)은 $7.70입니다.

예. Google은 OpenAI 호환 API를 제공하므로 OpenAI에서 쉽게 전환하거나 기존 OpenAI SDK 통합을 사용할 수 있습니다.

Google의 모델 57개 중 44개가 구조화된 출력용 JSON 모드를 지원합니다.

예. Google의 모델 57개 모두 함수 호출(도구 사용)을 지원합니다.

예. 인프라 변경, 부하 분산, 업데이트에 따라 제공업체 성능이 달라질 수 있습니다. 모든 제공업체를 지속적으로 벤치마킹하고 '시간 경과' 차트에 과거 성능 추이를 표시합니다.

Google에서 모델을 선택할 때는 지능(품질 중심 작업), 출력 속도(처리량 중심 작업), 지연 시간(빠른 최초 응답이 필요한 대화형 애플리케이션), 가격(비용에 민감한 워크로드), 컨텍스트 창 크기, JSON 모드, 함수 호출 지원 같은 기능을 고려하세요.