Gemini 2.5 Pro vs Llama 4 Scout — Preços comparativos
Preços de API e detalhes do tokenizador lado a lado para Gemini 2.5 Pro (Google) e Llama 4 Scout (Meta).
Preços comparativos
| Característica | Gemini 2.5 Pro | Llama 4 Scout |
|---|---|---|
| Provedor | Meta | |
| Entrada (por 1M tokens) | $1.25 | $0.100 |
| Saída (por 1M tokens) | $10.00 | $0.300 |
| Preços de contexto longo | Acima de 200K tokens: $2.50 entrada / $15.00 saída | Tarifa única para qualquer tamanho de prompt |
| Cache de contexto | Não | Não |
| Desconto de API em lote | Não disponível | Não disponível |
| Janela de contexto | 1M tokens | 1M tokens |
| Tokenizador | Gemini tokenizer | Heuristic (~chars/4) |
ⓘ Llama 4 Scout: Meta retired the Llama API on 2026-07-06, so there is no vendor price. Figures and context window reflect OpenRouter; other hosts differ.
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
Llama 4 Scout
$0.1100
Entrada: $0.0500 +Saída: $0.0600
Llama 4 Scout é 96% mais barato para esta carga de trabalho — economizando $2.5150 por mês neste volume.
Perguntas frequentes
Não, Llama 4 Scout é mais barato para a carga de trabalho típica acima. Com $0.100/1M de entrada e $0.300/1M de tokens de saída, custa $0.1100 versus $2.6250 para Gemini 2.5 Pro — uma diferença de 96%. Observe que Gemini 2.5 Pro muda para preços de contexto longo acima de 200K 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. Llama 4 Scout suporta uma janela de contexto de 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. Llama 4 Scout does not support context caching. It does not offer a batch API discount.
No, they use different tokenizers. Gemini 2.5 Pro uses the Gemini tokenizer, while Llama 4 Scout uses Heuristic (~chars/4). 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. Llama 4 Scout (Meta): $0.1 input / $0.3 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 Llama 4 Scout costs $0.2600. Llama 4 Scout is 97% 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. Llama 4 Scout has a 1M-token context window — approximately 750K words or ~3K pages. (Estimates assume ~0.75 words per token.)
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