Gemini 2.5 Pro هو نموذج الذكاء الاصطناعي الأحدث من Google، والمُصمم لمهام التفكير المتقدم، والبرمجة، والرياضيات، والمهام العلمية. يستخدم قدرات "التفكير" التي تمكّنه من معالجة الردود بدقة معززة...
جوجل جيميني 2.5 برو هو نموذج لغوي كبير طورته جوجل، مصمم للتفكير المعقد والفهم متعدد الوسائط. يعالج النصوص، الصور، الملفات، الصوت، والفيديو، ويأتي بنافذة سياقية تبلغ 1,048,576 رمزًا (token). يتيح ذلك…
يمكن لـ Gemini 2.5 Pro معالجة وفهم النصوص والصور والملفات (مثل ملفات PDF وجداول البيانات) والصوت والفيديو. يمكنه إنشاء مخرجات نصية يصل طولها إلى 65 536 رمزًا. تسمح له نافذة السياق الكبيرة التي تبلغ 1 048 576 رمزًا بالنظر في كتب كاملة أو قواعد أكواد طويلة أو سجلات محادثات ممتدة في استعلام واحد. يتفوق النموذج في المهام التي تتطلب تفكيرًا مكثفًا مثل حل المشكلات الرياضية وتوليد الأكواد وتحليل المستندات المعقدة. يمكنه أيضًا أداء مهام متعددة الوسائط مثل وصف الصور أو نسخ الصوت أو الإجابة عن أسئلة حول محتوى الفيديو. يتم الوصول إلى النموذج عبر واجهة برمجة التطبيقات المتوافقة مع OpenAI من OrcaRouter، مما يسهل دمجه في سير العمل الحالي.
اختر Gemini 2.5 Pro عندما تتطلب مهمتك نافذة السياق الكاملة البالغة 1 مليون رمز (token)، مثل تحليل مستند قانوني طويل، تلخيص محاضر اجتماعات تمتد لساعات، أو العمل مع مستودع كود كامل. قدرته القوية على التفكير الرياضي (96.7 في اختبار MATH-500) تجعله خيارًا جيدًا لحل المشكلات المعقدة أو التدريس. كما تستفيد حالات الاستخدام متعددة الوسائط التي تمزج بين النصوص والصور والصوت أو الفيديو من معالجته الموحدة. ومع ذلك، بالنسبة للمهام القصيرة والبسيطة مثل الأسئلة والأجوبة الأساسية أو الترجمة أحادية الاتجاه، فإن نموذجًا أصغر مثل Gemini 2.0 Flash أو GPT-4o mini سيكون أسرع وأقل تكلفة. ضع في اعتبارك عدد الرموز: إذا كان الإدخال أقل من 32 ألف رمز، فإن العديد من النماذج الأخرى يمكنها التعامل معه بتكلفة أقل.
تشمل أفضل حالات الاستخدام المهام التي تتطلب فهماً عميقاً على سياقات طويلة: مراجعة المستندات القانونية، تحليل الأوراق الأكاديمية، المساعدة في قاعدة الكود البرمجي، والوكلاء التحادثيون متعددو الجولات الذين يحتاجون للاحتفاظ بسجل تاريخي واسع. قدرته القوية على التفكير الرياضي تجعله مناسباً للدروس الخصوصية، الحسابات العلمية، ومسائل المسابقات الرياضية. الدعم متعدد الوسائط يتيح تطبيقات مثل التعليق على الصور، تلخيص الفيديو، والنسخ الصوتي متبوعاً بالتحليل. كما يُستخدم لاستخراج البيانات من المستندات المعقدة (ملفات PDF تحتوي على جداول ورسوم بيانية) ولتوليد مخرجات منظمة طويلة حيث تكون الاتساق عبر العديد من الصفحات مهماً.
يُنصح باستخدام نموذج أرخص عندما يتناسب سياقك مع نافذة أصغر (مثل أقل من 128K رمزًا) أو عندما لا تحتاج إلى إدخال متعدد الوسائط. إذا كانت مهمتك تصنيفًا بسيطًا أو تلخيصًا قصيرًا أو تحويل تنسيق، فإن النماذج الأصغر مثل Gemini 1.5 Flash أو GPT-4o mini ستستجيب بشكل أسرع وبتكلفة أقل بكثير. أيضًا، إذا كان زمن الاستجابة أمرًا بالغ الأهمية، فإن النماذج الأصغر تتمتع عمومًا بوقت استدلال أقل. المشاريع ذات الميزانية المحدودة والحجم الكبير يجب أن تقيّم ما إذا كان سياق 1M والاستدلال الرياضي مطلوبين بالفعل. بالنسبة للعديد من المهام اليومية، قد لا تبرر التكلفة الإضافية لـ Gemini 2.5 Pro الفوائد.
حقق Gemini 2.5 Pro درجة 96.7 على معيار MATH-500. MATH-500 هي مجموعة فرعية من مجموعة بيانات MATH تتكون من 500 مسألة رياضيات صعبة تغطي مواضيع مثل الجبر والهندسة ونظرية الأعداد والاحتمالات. تشير درجة 96.7 إلى أن النموذج حل جميع المسائل تقريبًا بشكل صحيح، مما يُظهر قدرة قوية على الاستدلال الرياضي وحل المسائل خطوة بخطوة. وهذا يضعه ضمن أفضل النماذج أداءً في مهام الرياضيات. يمكن للمستخدمين الذين يعملون على تطبيقات تعتمد بشكل كبير على الرياضيات، مثل أدوات التعليم، الحوسبة العلمية، أو التمويل، الاعتماد على هذا المعيار كدليل على كفاءة النموذج.
بفضل 1,048,576 رمزًا من السياق، يقدم Gemini 2.5 Pro واحدة من أكبر نوافذ السياق المتاحة بين النماذج الإنتاجية. للمقارنة، يوفر GPT-4o سياقًا من 128,000 رمز، وClaude 3.5 Sonnet 200 ألف رمز، كما أن Gemini 1.5 Pro كان يمتلك مليون رمز في نسخته التجريبية. يتيح هذا السياق الكبير للنموذج معالجة مستندات طويلة جدًا أو قواعد بيانات برمجية كاملة دفعة واحدة دون الحاجة إلى التقسيم أو الاسترجاع الخارجي. ومع ذلك، قد يؤدي السياق الأكبر إلى زيادة زمن الاستجابة والتكلفة بسبب آلية الانتباه. ينبغي على المستخدمين التفكير فيما إذا كانت حالة استخدامهم تتطلب حقًا مثل هذا السياق الكبير قبل اختيار هذا النموذج.
تشمل نقاط القوة القدرة العالية على التفكير الرياضي (96.7 على اختبار MATH-500)، وفهمًا قويًا للتعددية الوسائطية، والقدرة على معالجة نصوص طويلة جدًا. كما يدعم النموذج أنواعًا متعددة من المدخلات (نصوص، صور، ملفات، صوت، فيديو)، وهو أوسع من العديد من البدائل. أما نقاط الضعف فتشمل التكلفة الأعلى مقارنة بالنماذج الأصغر، وعدم تقديم نتائج اختبارات محددة لمجالات أخرى مثل البرمجة (مثل HumanEval)، أو فهم اللغة (مثل MMLU)، أو المهام متعددة اللغات. بدون هذه الأرقام، يُنصح المستخدمون باختبار النموذج على بياناتهم الخاصة. بالإضافة إلى ذلك، قد يكون وقت الاستجابة أعلى من النماذج المدمجة نظرًا لحجمه وطول السياق، رغم عدم توفر أرقام محددة.
التسعيرة هي $2.50 لكل مليون رمز إدخال و $15.00 لكل مليون رمز إخراج. هذه هي أسعار المزود من Google، وتطبق OrcaRouter هامش ربح صفري. أنت تتحمل تكلفة ما تفرضه Google بالضبط. تشمل رموز الإدخال نص المطالبة وأي محتوى متعدد الوسائط (صور، صوت، فيديو) يتم ترميزه. رموز الإخراج هي الرد المولد. يتم الإبلاغ عن أعداد الرموز في استجابة API. نظرًا لعدم وجود هامش ربح، فإن التكلفة شفافة ويمكن التنبؤ بها. على سبيل المثال، مطالبة تحتوي على 100,000 رمز إدخال تولد 10,000 رمز إخراج ستكلف حوالي $0.40. يجب على المستخدمين مراقبة استخدام الرموز للتحكم في التكاليف.
تم تسعير Gemini 2.5 Pro بعلاوة سعرية مقارنة بالنماذج الأصغر. على سبيل المثال، تبلغ تكلفة Gemini 1.5 Flash 0.15 دولار لكل مليون رمز إدخال و0.60 دولار لكل مليون رمز إخراج، مما يجعله أكثر فعالية من حيث التكلفة للمهام ذات السياق القصير أو البسيطة. وبالمثل، فإن GPT-4o mini أقل تكلفة. ومع ذلك، بالنسبة للمهام التي تتطلب سياقًا كبيرًا أو استدلالًا رياضيًا قويًا، قد يكون Gemini 2.5 Pro أكثر كفاءة من ربط عدة استدعاءات لنموذج أصغر. المفاضلة هي تكلفة أعلى لكل استدعاء ولكن بدقة أفضل على الأرجح وعدد أقل من إعادة المحاولات. يجب على المستخدمين تقدير إجمالي أحجام الرموز وتقييم ما إذا كان تحسين الأداء يبرر النفقات.
لا توجد معلومات مقدمة حول التخزين المؤقت أو المستويات المخفضة لـ Gemini 2.5 Pro على OrcaRouter. التسعير مذكور صراحةً بسعر المزود دون أي هامش ربح. بعض المزودين يقدمون تخزينًا مؤقتًا لرموز الإدخال أو تسعيرًا مخفضًا للأولوية المنخفضة؛ ومع ذلك، لا توجد تفاصيل من هذا القبيل متاحة لهذا النموذج عبر OrcaRouter. يُنصح المستخدمون بالاطلاع على وثائق OrcaRouter للحصول على أي تسعير محدث أو خيارات تخزين مؤقت. حاليًا، تعتمد التكلفة فقط على عدد الرموز في كل استدعاء API وفقًا للمعدلات الحالية لكل مليون. بالنسبة للاستخدام عالي الحجم، يُرجى الاتصال بـ OrcaRouter للحصول على اتفاقيات مؤسسية محتملة.
يمكن تقدير التكلفة من خلال معرفة عدد رموز الإدخال والإخراج. يتضمن رد واجهة برمجة التطبيقات حقول استخدام الرموز. رموز الإدخال: عدد جميع الرموز في المطالبة (بما في ذلك رسالة النظام ورسائل المستخدم وأي رموز متعددة الوسائط). رموز الإخراج: عدد الرد المُنشأ. ثم احسب: (input_tokens / 1,000,000) * $2.50 + (output_tokens / 1,000,000) * $15.00. على سبيل المثال، مطالبة تحتوي على 500,000 رمز إدخال تُنشئ 20,000 رمز إخراج تُكلف (0.5 * $2.50) + (0.02 * $15.00) = $1.25 + $0.30 = $1.55. لا توجد رسوم إضافية. استخدم محلل الرموز المقدم من Google أو قدّر باستخدام نسب معروفة (على سبيل المثال، صورة واحدة ~ 258 رمزًا لصور Gemini، لكن التحليل الدقيق يختلف).
قم بتوجيه الطلبات إلى نقطة نهاية API الخاصة بـ OrcaRouter على الرابط https://api.orcarouter.ai/v1، باستخدام معرّف النموذج "google/gemini-2.5-pro". تتوافق هذه الـ API بشكل كامل مع OpenAI، لذا يمكنك استخدام عميل OpenAI بلغة Python أو أي SDK يدعم تنسيق إكمال المحادثات الخاص بـ OpenAI. عيّن عنوان URL الأساسي إلى نقطة نهاية OrcaRouter، وقدّم مفتاح API الخاص بـ OrcaRouter. مثال باستخدام Python: `client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key")`. ثم استخدم `client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-pro", messages=[...])`. يتبع الرد الهيكل القياسي مع الخيارات (choices) والاستخدام (usage) وغير ذلك. لا توجد معلمات خاصة مطلوبة بخلاف إكمال المحادثات القياسي.
تدعم واجهة API معلمات الإكمال القياسية لـ OpenAI: model، messages، max_tokens، temperature، top_p، stop، frequency_penalty، presence_penalty، وstream. بالنسبة لـ Gemini 2.5 Pro، يمكن أن يصل max_tokens إلى 65536. يجب أن تتبع الرسائل الهيكل القياسي مع أدوار مثل system وuser وassistant. لتضمين محتوى متعدد الوسائط (صور، صوت، فيديو)، استخدم تنسيق مصفوفة المحتوى مع نوع مثل "image_url"، "input_audio"، إلخ، وفقًا لتنسيق واجهة رؤية OpenAI. ومع ذلك، قد يختلف دعم جميع أنواع الوسائط المتعددة؛ راجع وثائق Google للحصول على التنسيق الدقيق. يتم دعم البث (streaming) للحصول على ردود تدريجية. لا توجد معلمات مخصصة أخرى موثقة لهذا النموذج عبر OrcaRouter.
الهجرة تتضمن تغيير معرف النموذج في استدعاء واجهة برمجة التطبيقات الخاصة بك من، على سبيل المثال، "gpt-4" أو "claude-3.5-sonnet" إلى "google/gemini-2.5-pro". لأن OrcaRouter يستخدم نفس نقطة النهاية المتوافقة مع OpenAI، لا حاجة لتغييرات في عنوان URL الأساسي أو المصادقة. قد تحتاج إلى ضبط تنسيق رسائلك إذا كنت تستخدم مزودًا غير تابع لـ OpenAI. يدعم Gemini 2.5 Pro رسائل النظام والأدوار القياسية. للمحتوى متعدد الوسائط، تأكد من تنسيق الصور/الصوت/الفيديو باستخدام تنسيق مصفوفة المحتوى من OpenAI. اختبر بعينة صغيرة للتحقق من السلوك واستخدام الرموز. لاحظ أيضًا أن طول السياق أكبر، ولكن يمكن ضبط طول المخرجات حتى 65536 رمزًا. قم بتحديث max_tokens الخاص بك وفقًا لذلك.
Gemini 2.5 Pro هو الإصدار اللاحق لـ Gemini 1.5 Pro. على الرغم من أن كلا الإصدارين يتمتعان بنافذة سياقية تبلغ مليون رمز (1M tokens)، إلا أن Gemini 2.5 Pro يُذكر أنه يمتلك قدرات استدلال مُحسّنة، وهو ما ينعكس في درجته البالغة 96.7 في اختبار MATH-500 (درجة الإصدار 1.5 Pro غير متوفرة للمقارنة المباشرة، لكنها بشكل عام أقل في التقارير غير الرسمية). كانت أسعار الإصدار 1.5 Pro تبلغ 1.25 دولار لكل مليون رمز إدخال و5.00 دولارات لكل مليون رمز إخراج، مما يجعل الإصدار 2.5 Pro أغلى بمرتين على المدخلات وثلاث مرات على المخرجات. كما يدعم Gemini 2.5 Pro المزيد من طرق الإدخال (تمت إضافة الفيديو والصوت). بالنسبة للتطبيقات التي تحتاج إلى أحدث قدرات الاستدلال، يُفضل استخدام الإصدار 2.5 Pro؛ أما بالنسبة للمهام الحساسة من حيث التكلفة، فيظل الإصدار 1.5 Pro خيارًا قويًا.
جي بي تي-4o، من شركة OpenAI، لديه نافذة سياقية بسعة 128 ألف رمز، وهي أصغر بكثير من نافذة جيميني 2.5 برو التي تسع 1 مليون رمز. يدعم جي بي تي-4o إدخال النصوص والصور، لكنه لا يدعم الصوت أو الفيديو بشكل مباشر. أسعار جي بي تي-4o هي 2.50 دولار لكل مليون رمز إدخال و10.00 دولار لكل مليون رمز إخراج، مما يجعل الإخراج أرخص من جيميني 2.5 برو (15.00 دولار). نتائج المعايير على MATH-500: لم يتم تقديم درجة جي بي تي-4o، لكنها عادةً ما تكون عالية. يعتمد الاختيار على احتياجات طول السياق: إذا كنت بحاجة إلى معالجة مستندات طويلة جدًا أو مدخلات متعددة الوسائط تحتوي على صوت/فيديو، فإن جيميني 2.5 برو أفضل؛ أما بالنسبة للمهام الأقصر ذات تكلفة الإخراج المنخفضة، فقد يكون جي بي تي-4o أكثر اقتصادًا. يمكن الوصول إلى كليهما عبر OrcaRouter باستخدام نفس تنسيق API.
Claude 3.5 Sonnet من Anthropic يحتوي على نافذة سياقية بسعة 200 ألف رمز، وهي أصغر بكثير من سعة Gemini 2.5 Pro البالغة 1 مليون رمز. يدعم Claude إدخال النصوص والصور (حتى 10 صور). تسعير Claude 3.5 Sonnet هو 3.00 دولار لكل مليون رمز إدخال و15.00 دولار لكل مليون رمز إخراج، وهو مشابه لـ Gemini 2.5 Pro من حيث الإخراج لكنه أعلى في الإدخال. لا توجد نتيجة MATH-500 متاحة لـ Claude 3.5 Sonnet. يشتهر Claude بقوة فهم اللغة والسلامة. يقدم Gemini 2.5 Pro سياقًا أكبر، وأنماطًا أكثر (صوت، فيديو)، واستدلالًا رياضيًا موثوقًا. يعتمد الاختيار على ما إذا كنت تحتاج إلى السياق الإضافي والدعم متعدد الوسائط أم تفضل أسلوب Claude اللغوي.
متوافق مع OpenAI — أبقِ على SDK الحالي
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| الإدخال / 1M توكن | $2.50 |
| الإخراج / 1M توكن | $15.00 |
| قراءة الذاكرة المؤقتة / 1M | $0.250 |
| العملة | USD |
تقدير بناءً على السعر المُعلن
تقدير فقط — يعتمد العدد الفعلي للرموز على مُجزّئ الرموز الخاص بالمزوّد.
GET /api/public/models/google/gemini-2.5-proفتح @misc{orcarouter_gemini_2_5_pro,
title = {Gemini 2.5 Pro API},
author = {Google},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-2.5-pro}
}Google. (2025). Gemini 2.5 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-2.5-pro