Gemini 2.5 Pro vs GPT-5.6 Luna — Preços comparativos
Preços de API e detalhes do tokenizador lado a lado para Gemini 2.5 Pro (Google) e GPT-5.6 Luna (OpenAI).
Preços comparativos
| Característica | Gemini 2.5 Pro | GPT-5.6 Luna |
|---|---|---|
| Provedor | OpenAI | |
| Entrada (por 1M tokens) | $1.25 | $1.00 |
| Saída (por 1M tokens) | $10.00 | $6.00 |
| Preços de contexto longo | Acima de 200K tokens: $2.50 entrada / $15.00 saída | Acima de 272K tokens: $2.00 entrada / $9.00 saída |
| Cache de contexto | Não | Sim — 90% de desconto em tokens em cache |
| Desconto de API em lote | Não disponível | 50% de desconto |
| Janela de contexto | 1M tokens | 1,1M tokens |
| Tokenizador | Gemini tokenizer | o200k_base (tiktoken) |
Exemplo do mundo real
1.000 requisições de API por mês, cada uma com 500 tokens de entrada e 200 tokens de saída (500K de entrada + 200K de saída no total).
Gemini 2.5 Pro
$2.6250
Entrada: $0.6250 +Saída: $2.0000
GPT-5.6 Luna
$1.7000
Entrada: $0.5000 +Saída: $1.2000
GPT-5.6 Luna é 35% mais barato para esta carga de trabalho — economizando $0.9250 por mês neste volume.
Perguntas frequentes
Não, GPT-5.6 Luna é mais barato para a carga de trabalho típica acima. Com $1.00/1M de entrada e $6.00/1M de tokens de saída, custa $1.7000 versus $2.6250 para Gemini 2.5 Pro — uma diferença de 35%. Observe que ambos os modelos mudam para preços de contexto longo — Gemini 2.5 Pro acima de 200K e GPT-5.6 Luna acima de 272K tokens de prompt —, portanto em prompts muito longos essa diferença não escala linearmente.
Gemini 2.5 Pro suporta uma janela de contexto de 1M tokens. GPT-5.6 Luna suporta uma janela de contexto de 1,1M tokens. Uma janela de contexto maior permite incluir mais texto — documentos, histórico de conversa ou código — em uma única chamada de API.
Gemini 2.5 Pro does not support context caching. It does not offer a batch API discount. GPT-5.6 Luna supports context caching (90% off repeated tokens). It offers a 50% Batch API discount.
No, they use different tokenizers. Gemini 2.5 Pro uses the Gemini tokenizer, while GPT-5.6 Luna uses o200k_base (tiktoken). Different tokenizers split text differently, so the same prompt will produce different token counts on each model — the effective cost difference may be larger or smaller than the per-token price difference alone suggests.
Gemini 2.5 Pro (Google): $1.25 input / $10 output per 1M tokens. GPT-5.6 Luna (OpenAI): $1 input / $6 output per 1M tokens. Rates shown before caching or batch discounts.
For an 80% output / 20% input workload — typical for code generation or long-form writing — Gemini 2.5 Pro costs $8.2500 per 1M total tokens and GPT-5.6 Luna costs $5.0000. GPT-5.6 Luna is 39% cheaper for this pattern. For your exact ratio, paste a real prompt into the calculator above.
Gemini 2.5 Pro has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages of standard text. GPT-5.6 Luna has a 1,1M-token context window — approximately 788K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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