TestKey.ai logo
TestKey.ai
Vérification de clés et marché des modèles
Vous êtes iciEntrée d'accueil
Comparaison de modèles

GPT-5.4 Nano vs Gemini 2.5 Flash

Ce n'est pas un tableau de benchmark. Prix, contexte, interface et visibilité de clé sont réunis dans une carte de décision.

Fournisseur
OpenAI / Google
global / global
Contexte
400K / 1M
text+image+file->text / text+image->text
Prix entrée
0,20 $US / 0,30 $US
par 1M tokens
Prix sortie
1,25 $US / 2,50 $US
par 1M tokens
Modèle gauche
GPT-5.4 Nano
OpenAI
FamilyGPT-5.4
Modalitytext+image+file->text

面向低成本高并发任务的入门位,适合分类、抽取和轻量子代理。

Modèle droit
Gemini 2.5 Flash
Google
FamilyGemini
Modalitytext+image->text

适合高频、低延迟、多模态产品化部署。

Résumé comparatif

Comment choisir d'abord

C'est une comparaison entre fournisseurs. Commencez par le cas d'usage, puis vérifiez ce que votre clé voit vraiment.

Sur le prix affiché, GPT-5.4 Nano est moins cher en entrée + sortie, mais route réelle, remises et limites restent importantes.

Gemini 2.5 Flash offre un contexte plus grand, utile pour longs documents, bases de connaissance, logs et workflows multi-tours.

Frontière de décision

Ne commencez pas par le modèle le plus fort. Commencez par la contrainte : coût, contexte, vitesse, qualité, écosystème ou stabilité.

  • GPT-5.4 Nano mérite d'être testé si la famille GPT-5.4, le contexte 400K et la capacité text+image+file->text correspondent au besoin.
  • Gemini 2.5 Flash mérite d'être testé si la famille Gemini, le contexte 1M et la capacité text+image->text correspondent au besoin.

Route de vérification de clé

Si vous avez déjà une clé, vérifiez surtout le fournisseur, les modèles appelables, le solde, les limites et l'abonnement visibles.

  • OpenAI: GPT-5.4 Nano, GPT-5.4, text+image+file->text
  • Google: Gemini 2.5 Flash, Gemini, text+image->text

Adéquation commerciale

Commercialement, ne regardez pas seulement le nom du modèle : prix, limites, région, stabilité amont et suivi continu comptent ensemble.

  • GPT-5.4 Nano: 面向低成本高并发任务的入门位,适合分类、抽取和轻量子代理。
  • Gemini 2.5 Flash: 适合高频、低延迟、多模态产品化部署。