Frontier
2,00 $
Gemini 3 Pro
Google DeepMind
Auf einen Blick
Gemini 2.5 Pro von Google DeepMind ist ein Mid-Tier-Modell mit 1,25 $ pro 1 Mio. Input-Tokens und 10,00 $ pro 1 Mio. Output-Tokens. Bei einem typischen Solo-Entwicklertag (8 Stunden, 22 Tage pro Monat — 1 mittleres Feature, 5 kleine Bugfixes, 4 PR-Reviews, 2 Stacktrace-Debugs, 1500 Zeilen TypeScript, 1 Lesedurchgang großer Dokumente, mit Prompt-Caching im Standard-Mix) kostet Gemini 2.5 Pro rund 41 $ pro Monat. Das Kontextfenster reicht für 2.000K Tokens.
Was kauft dein Monatsbudget?
Regler bewegen oder Mix umschalten — Werte aktualisieren sich live.
Monatsbudget
100 $ / Monat
≈ $23/Woche · ≈ $4.55/Tag
auf Gemini 2.5 Pro
Input-Tokens
109,0M
Output-Tokens
1,5M
Tokens gesamt
110,5M
Pro Monat liefert das Budget
- Mittleres Feature (10–15 Dateien)134
- PR-Review1.872
- Zeilen TypeScript505.050
- Kleiner Bugfix2.109
- Geschäftliche E-Mail35.561
- Unit-Test-Datei1.400
Wie teuer ist dieses Modell im Vergleich?
Input vs. Output pro 1M Tokens
Über eine Zeile fahren, um Input/Output direkt zu vergleichen.
- Gemini 2.5 Pro1,25 $10,00 $
- Mid-Tier-Median (andere Mid-Tier-Modelle)2,00 $8,00 $
- Günstigstes im Katalog (Gemini 2.0 Flash)0,10 $0,40 $
Input pro 1MOutput pro 1M
Kosten pro Aufgabe
Beim Standard-Coding-Agent-Mix mit 50 % Cache-Hits.
USD pro einzelner Aufgabe
Mit der Maus über einen Balken fahren, um Detail-Kosten zu sehen.
- Zeilen TypeScript0,0002 $
- Kleiner Bugfix0,0474 $
- PR-Review0,0534 $
- Großes Dokument lesen0,0640 $
- Debugging mit Stacktrace0,12 $
- Modul-Refactor (8–12 Dateien)0,52 $
- Neues Repo einarbeiten0,59 $
- Mittleres Feature (10–15 Dateien)0,75 $
Typischer Entwicklertag
Die 22-Tage-Annahme pro Monat basiert auf der medianen Werktagezahl in DE/US.
| Aktivität | Anzahl | Pro Aufgabe | Pro Tag | Pro Monat |
|---|---|---|---|---|
| Mittleres Feature (10–15 Dateien) | 1 | 0,75 $ | 0,75 $ | 16,40 $ |
| Kleiner Bugfix | 5 | 0,05 $ | 0,24 $ | 5,21 $ |
| PR-Review | 4 | 0,05 $ | 0,21 $ | 4,70 $ |
| Debugging mit Stacktrace | 2 | 0,12 $ | 0,24 $ | 5,38 $ |
| Großes Dokument lesen | 1 | 0,06 $ | 0,06 $ | 1,41 $ |
| Mikro-Interaktion (Erklären / Lint-Fix) | 30 | 0,00 $ | 0,08 $ | 1,83 $ |
| Zeilen TypeScript | 1.500 | 0,00 $ | 0,30 $ | 6,53 $ |
| Gesamt | 1,88 $ | 41,47 $ | ||
Die Zeile „1500 Zeilen TS” deckt etwa 1000 Zeilen Lesezugriff (mit Cache-Treffer) und 500 Zeilen Schreibzugriff ab. Headline-Werte sind auf rund 5 % genau — siehe FAQ.
Monatsbudget-Matrix
Was jedes monatliche Budget auf diesem Modell kauft (typischer Solo-Entwicklertag, 22 Arbeitstage).
| Monatsbudget | Mittlere Features | PR-Reviews | Debug-Sitzungen | Zeilen TS |
|---|---|---|---|---|
| Typisch (ca. 41 $) | 55 | 776 | 339 | 209.433 |
| 50 $/Monat | 67 | 936 | 409 | 252.525 |
| 200 $/Monat | 268 | 3.745 | 1.636 | 1.010.101 |
| 500 $/Monat | 670 | 9.363 | 4.091 | 2.525.252 |
| 2000 $/Monat | 2.682 | 37.453 | 16.366 | 10.101.010 |
Typischer Mix: coding-agent (85 % Input, 50 % Cache-Hits). Werte zeigen die maximale Anzahl der jeweiligen Aufgabe bei diesem Budget.
Was das Modell kann
Coding
Speziell für Code-Generierung trainiert oder nachtrainiert.
Reasoning
Starkes mehrstufiges Reasoning bei komplexen Prompts.
Multimodal
Akzeptiert Bilder zusätzlich zu Text.
Prompt-Cache
Cache-Reads ~10 % des Input-Preises — senkt Agent-Kosten stark.
Batch-API
50 % günstiger, wenn bis zu 24 h Wartezeit ok ist.
Tool-Use
Native Function-Calling-/Tool-Use-API.
Langer Kontext
Kontextfenster ≥ 200K Tokens.
Extended Thinking
Versteckte Reasoning-Tokens (Anthropic „Thinking" / OpenAI Reasoning).
Wann passt dieses Modell?
Optimal für
- Gesamtes Monorepo-Retrieval (über 1M Token Quellcode als Kontext)
- Cross-Dokument-Analyse ohne Kontextaufteilung
- Kostenbewusstes Multimodal (Vision + Code) im Budget
Worauf achten
- Preisstufen über 200K Input — Kosten skalieren überlinear mit Kontext
- Output-Kosten enthalten verstecktes Thinking — Agent-Schleifen wirken günstig bis zum Endbetrag
Google DeepMind im Katalog
Modelle insgesamt
4
Median Input/1M
0,78 $
Median Output/1M
6,25 $
Input-Spannweite
0,10 $–2,00 $
Verwandte Modelle
Quellen
- Google AI Pricing ↗
Geprüft am: 2026-05-07
Häufige Fragen zu Gemini 2.5 Pro
Was kostet ein typischer Monat auf Gemini 2.5 Pro?
Bei dem realistischen Solo-Entwicklertag (1 mittleres Feature + 5 kleine Bugfixes + 4 PR-Reviews + 2 Debug-Sitzungen + 1500 Zeilen TypeScript + 1 großes Dokument lesen, 22 Werktage) kostet Gemini 2.5 Pro rund 41 $ pro Monat. Wer mehr macht, zahlt proportional mehr; wer weniger macht, weniger.
Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini 2.5 Pro?
2.000K Tokens insgesamt, davon bis zu 66K Output. Das reicht für ganze Repository-Snapshots inklusive Tests in einem einzigen Aufruf.
Warum ist Output bei Gemini 2.5 Pro so viel teurer als Input?
Provider verlangen 10,00 $ pro 1 Mio. Output-Tokens gegenüber 1,25 $ pro 1 Mio. Input — Output erfordert tatsächliche Compute-Schritte, Input wird aus dem Cache gezogen. Coding-Agenten lesen viele Dateien (Input-lastig) und produzieren kompakte Diffs (wenig Output), deshalb sind die Gesamtkosten meist input-getrieben.
Wie viel spart Prompt-Caching bei Gemini 2.5 Pro?
Cache-Reads kosten typischerweise nur 10 % des regulären Input-Preises. Bei einem Coding-Agent-Mix mit 50 % Cache-Hits sparst du grob 45 % der Input-Kosten — was bei input-lastigen Workloads etwa 38 % der Gesamtrechnung ausmacht. Anthropic-Modelle berechnen einen einmaligen Cache-Write-Aufschlag (25 % über Input), der sich nach 2–3 Hits amortisiert.
Wie wirken sich „Thinking"-Tokens bei Gemini 2.5 Pro auf die Monatsrechnung aus?
Extended-Thinking-/Reasoning-Tokens werden zum vollen Output-Preis abgerechnet, sind aber für die Antwort im Klartext nicht sichtbar. Bei harten agentischen Aufgaben können sie die Output-Rechnung verdoppeln und damit den Monatswert um 20–30 % heben. Schalte Thinking nur ein, wenn die Standard-Antwort sichtbar versagt.
Lohnt die Batch-API von Gemini 2.5 Pro?
Ja, wenn du bis zu 24 Stunden Wartezeit verkraftest: Batch-Input/Output sind 50 % günstiger als die Realtime-Preise. Ideal für nächtliche Code-Reviews, Bulk-Refactors oder Pre-Merge-Analysen — schlecht für inneren Edit-Loop, der Antworten in Sekunden braucht.
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