Gemini 2.5 Pro is Google's state-of-the-art AI-model ontworpen voor geavanceerd redeneren, coderen, wiskunde en wetenschappelijke taken. Het maakt gebruik van “denk”-mogelijkheden, waardoor het met verbeterde nauwkeurigheid antwoorden kan beredeneren...
Google Gemini 2.5 Pro is een groot taalmodel ontwikkeld door Google, ontworpen voor complex redeneren en multimodaal begrip. Het verwerkt tekst-, afbeelding-, bestand-, audio- en video-invoer en…
Gemini 2.5 Pro kan tekst, afbeeldingen, bestanden (zoals PDF's en spreadsheets), audio en video verwerken en begrijpen. Het kan tekstuitvoer genereren tot 65.536 tokens. Het grote contextvenster van 1.048.576 tokens stelt het in staat om hele boeken, lange codebases of uitgebreide chatgeschiedenissen in één enkele prompt te beschouwen. Het model blinkt uit in redeneerintensieve taken zoals wiskundige probleemoplossing, codegeneratie en complexe documentanalyse. Het kan ook multimodale taken uitvoeren, zoals het beschrijven van afbeeldingen, het transcriberen van audio of het beantwoorden van vragen over video-inhoud. Het model wordt benaderd via OrcaRouter's OpenAI-compatibele API, waardoor het eenvoudig te integreren is in bestaande workflows.
Kies Gemini 2.5 Pro wanneer uw taak het volledige contextvenster van 1M tokens vereist, zoals het analyseren van een lang juridisch document, het samenvatten van een transcript van een meeruren durende vergadering, of het werken met een volledige code repository. Zijn sterke wiskundige redeneercapaciteiten (96.7 op MATH-500) maken het een goede keuze voor complexe probleemoplossing of bijles. Multimodale gebruiksscenario's die tekst, afbeeldingen, audio of video combineren, profiteren ook van de uniforme verwerking. Voor korte, eenvoudige taken zoals basis Q&A of eenmalige vertaling, zal een kleiner model zoals Gemini 2.0 Flash of GPT-4o mini sneller en goedkoper zijn. Houd rekening met het aantal tokens: als de invoer onder 32K tokens ligt, kunnen veel andere modellen het tegen lagere kosten aan.
De beste gebruikssituaties omvatten taken die diepgaand begrip vereisen over lange contexten: juridische documentbeoordeling, analyse van academische papers, ondersteuning bij codebasissen en meerstaps conversatie-agenten die uitgebreide geschiedenis moeten onthouden. De krachtige wiskundige redenering maakt het geschikt voor bijles, wetenschappelijke berekeningen en wiskundewedstrijdproblemen. De multimodale ondersteuning maakt toepassingen mogelijk zoals het genereren van bijschriften voor afbeeldingen, samenvattingen van video's en audiotranscriptie gevolgd door analyse. Het wordt ook gebruikt voor gegevensextractie uit complexe documenten (PDF's met tabellen, grafieken) en voor het genereren van langdurige gestructureerde uitvoer waar consistentie over vele pagina's belangrijk is.
Een goedkoper model is aan te raden wanneer uw context binnen een kleiner venster past (bijv. onder 128K tokens) of wanneer u geen multimodale invoer nodig hebt. Als uw taak eenvoudige classificatie, korte samenvatting of formaatconversie is, zullen kleinere modellen zoals Gemini 1.5 Flash of GPT-4o mini sneller reageren en aanzienlijk minder kosten. Ook, als latentie cruciaal is, hebben kleinere modellen over het algemeen een lagere inferentietijd. Budgetbewuste projecten met een hoog volume moeten evalueren of de 1M context en wiskundige redenering daadwerkelijk vereist zijn. Voor veel alledaagse taken rechtvaardigt de incrementele kosten van Gemini 2.5 Pro mogelijk niet de voordelen.
Gemini 2.5 Pro behaalde een score van 96,7 op de MATH-500-benchmark. MATH-500 is een subset van de MATH-dataset die bestaat uit 500 uitdagende wiskundeproblemen die onderwerpen zoals algebra, meetkunde, getaltheorie en kansrekening bestrijken. Een score van 96,7 geeft aan dat het model bijna alle problemen correct heeft opgelost, wat een sterk wiskundig redeneervermogen en een stapsgewijze oplossingscapaciteit aantoont. Dit plaatst het model bij de best presterende modellen voor wiskundige taken. Gebruikers die werken aan wiskundig zware toepassingen, zoals educatieve hulpmiddelen, wetenschappelijk rekenen of financiën, kunnen deze benchmark beschouwen als bewijs van de bekwaamheid van het model.
Met 1.048.576 tokens context biedt Gemini 2.5 Pro een van de grootste contextvensters die beschikbaar zijn onder productiemodellen. Ter vergelijking: GPT-4o heeft een context van 128.000 tokens, Claude 3.5 Sonnet heeft 200K tokens, en Gemini 1.5 Pro had ook 1M tokens in zijn experimentele versie. Deze grote context stelt het model in staat om zeer lange documenten of volledige codebases in één keer te verwerken, zonder dat chunking of externe ophaling nodig is. Een grotere context kan echter leiden tot hogere latentie en kosten vanwege het aandachtsmechanisme. Gebruikers moeten overwegen of hun use case echt een dergelijke grote context vereist voordat ze dit model selecteren.
Sterke punten zijn onder andere topniveau wiskundig redeneren (96.7 op MATH-500), sterk multimodaal begrip en de mogelijkheid om zeer lange contexten te verwerken. Het model ondersteunt ook meerdere invoertypen (tekst, afbeelding, bestand, audio, video), wat breder is dan veel alternatieven. Beperkingen zijn onder andere hogere kosten in vergelijking met kleinere modellen, en geen specifieke benchmark scores voor andere domeinen zoals codering (bijv. HumanEval), taalbegrip (bijv. MMLU) of meertalige taken. Zonder die cijfers moeten gebruikers testen op hun eigen data. Daarnaast kan de latentie van het model hoger zijn dan bij compacte modellen vanwege de omvang en contextlengte, hoewel er geen specifieke cijfers beschikbaar zijn.
De prijzen zijn $2.50 per 1 miljoen invoertokens en $15.00 per 1 miljoen uitvoertokens. Dit zijn de tarieven van de provider Google, en OrcaRouter past geen opslag toe. U wordt precies gefactureerd wat Google in rekening brengt. Invoertokens omvatten de prompttekst en eventuele multimodale inhoud (afbeeldingen, audio, video) die wordt getokeniseerd. Uitvoertokens zijn het gegenereerde antwoord. Tokenaantallen worden gerapporteerd in de API-respons. Omdat er geen opslag is, zijn de kosten transparant en voorspelbaar. Een prompt met 100.000 invoertokens die 10.000 uitvoertokens genereert, kost bijvoorbeeld ongeveer $0.40. Gebruikers moeten het tokenverbruik in de gaten houden om de kosten te beheersen.
Gemini 2.5 Pro wordt tegen een hogere prijs aangeboden dan kleinere modellen. Zo kost Gemini 1.5 Flash $0.15 per 1M invoertokens en $0.60 per 1M uitvoertokens, waardoor het kosteneffectiever is voor korte contexten of eenvoudige taken. Evenzo is GPT-4o mini goedkoper. Voor taken die een grote context of sterke wiskundige redenering vereisen, kan Gemini 2.5 Pro echter efficiënter zijn dan het ketenen van meerdere aanroepen naar een kleiner model. De afweging is een hogere kosten per aanroep, maar mogelijk betere nauwkeurigheid en minder herhalingen. Gebruikers moeten het totale tokenvolume inschatten en beoordelen of de prestatieverbetering de kosten rechtvaardigt.
Er wordt geen informatie verstrekt over caching of kortingslagen voor Gemini 2.5 Pro op OrcaRouter. De prijzen worden expliciet vermeld als providerprijs met nul opslag. Sommige providers bieden input-tokencaching of verlaagde prijzen voor lagere prioriteit; er is echter geen dergelijk detail beschikbaar voor dit model via OrcaRouter. Gebruikers wordt geadviseerd de documentatie van OrcaRouter te raadplegen voor eventuele bijgewerkte prijzen of caching-opties. Op dit moment is de kostprijs uitsluitend gebaseerd op het tokenaantal van elke API-aanroep tegen de huidige prijzen per miljoen. Neem voor hoogvolumegebruik contact op met OrcaRouter voor mogelijke zakelijke overeenkomsten.
De kosten kunnen worden geschat door het aantal invoer- en uitvoertokens te kennen. De API-respons bevat tokenverbruiksvelden. Invoertokens: tel alle tokens in de prompt (inclusief systeembericht, gebruikersberichten en eventuele multimodale tokens). Uitvoertokens: tel het gegenereerde antwoord. Bereken vervolgens: (invoer_tokens / 1.000.000) * $2,50 + (uitvoer_tokens / 1.000.000) * $15,00. Bijvoorbeeld: een prompt van 500.000 invoertokens die 20.000 uitvoertokens genereert, kost (0,5 * $2,50) + (0,02 * $15,00) = $1,25 + $0,30 = $1,55. Er zijn geen extra kosten. Gebruik de tokenizer van Google of schat met bekende verhoudingen (bijv. 1 afbeelding ~ 258 tokens voor Gemini-afbeeldingen, maar exacte tokenisatie varieert).
Doe verzoeken naar het OrcaRouter API-eindpunt op https://api.orcarouter.ai/v1, met gebruik van de model-ID "google/gemini-2.5-pro". De API is volledig OpenAI-compatibel, dus je kunt de OpenAI Python-client gebruiken of elke SDK die het chat completions-formaat van OpenAI ondersteunt. Stel de basis-URL in op het OrcaRouter-eindpunt en geef je OrcaRouter API-sleutel op. Voorbeeld met Python: client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key"). Daarna client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-pro", messages=[...]). De reactie volgt de standaardstructuur met choices, usage, etc. Er zijn geen speciale parameters nodig naast standaard chat completions.
De API ondersteunt de standaard OpenAI chat completion parameters: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty en stream. Voor Gemini 2.5 Pro kan max_tokens oplopen tot 65536. Messages moeten de standaardstructuur volgen met rollen zoals system, user, assistant. Om multimodale content (afbeeldingen, audio, video) op te nemen, gebruik je de content array-indeling met type "image_url", "input_audio", etc., volgens de OpenAI vision API-indeling. De ondersteuning voor alle multimodale types kan echter variëren; raadpleeg de documentatie van Google voor de exacte indeling. Streaming wordt ondersteund voor incrementele antwoorden. Via OrcaRouter zijn voor dit model geen andere aangepaste parameters gedocumenteerd.
Migratie houdt in dat u de model-ID in uw API-aanroep wijzigt van bijvoorbeeld "gpt-4" of "claude-3.5-sonnet" naar "google/gemini-2.5-pro". Omdat OrcaRouter hetzelfde OpenAI-compatibele eindpunt gebruikt, zijn er geen wijzigingen nodig aan de basis-URL of authenticatie. Mogelijk moet u de indeling van uw berichten aanpassen als u een niet-OpenAI-provider gebruikte. Gemini 2.5 Pro ondersteunt systeemberichten en de standaardrollen. Zorg ervoor dat u voor multimodale inhoud afbeeldingen/audio/video opmaakt met de OpenAI-inhoudsarray-indeling. Test met een klein voorbeeld om het gedrag en tokenverbruik te verifiëren. Houd er ook rekening mee dat de contextlengte groter is, maar de uitvoerlengte kan worden ingesteld op maximaal 65536 tokens. Werk uw max_tokens dienovereenkomstig bij.
Gemini 2.5 Pro is de opvolger van Gemini 1.5 Pro. Hoewel beide een contextvenster van 1M tokens hebben, zou Gemini 2.5 Pro over verbeterde redeneercapaciteiten beschikken, wat blijkt uit de score van 96.7 op MATH-500 (de score van 1.5 Pro wordt niet gegeven voor directe vergelijking, maar ligt volgens onofficiële rapporten over het algemeen lager). De prijs voor 1.5 Pro was $1,25 per 1M invoertokens en $5,00 per 1M uitvoertokens, waardoor 2.5 Pro twee keer zo duur is qua invoer en drie keer zo duur qua uitvoer. Gemini 2.5 Pro ondersteunt ook meer invoermodaliteiten (video en audio toegevoegd). Voor toepassingen die de nieuwste redeneermogelijkheden nodig hebben, heeft 2.5 Pro de voorkeur; voor kostenbewuste taken blijft 1.5 Pro een sterke optie.
GPT-4o, van OpenAI, heeft een contextvenster van 128K tokens, aanzienlijk kleiner dan de 1M van Gemini 2.5 Pro. GPT-4o ondersteunt tekst- en afbeeldingsinvoer, maar geen audio of video direct. De prijzen voor GPT-4o zijn $2,50 per 1M invoer- en $10,00 per 1M uitvoertokens, waardoor uitvoer goedkoper is dan Gemini 2.5 Pro ($15,00). Benchmarkresultaten op MATH-500: de score van GPT-4o is niet vermeld, maar doorgaans hoog. De keuze hangt af van de behoefte aan contextlengte: als u zeer lange documenten of multimodale invoer met audio/video moet verwerken, is Gemini 2.5 Pro beter; voor kortere taken met lagere uitvoerkosten kan GPT-4o voordeliger zijn. Beide zijn toegankelijk via OrcaRouter met hetzelfde API-formaat.
Claude 3.5 Sonnet van Anthropic heeft een contextvenster van 200K tokens, veel kleiner dan de 1M van Gemini 2.5 Pro. Claude ondersteunt tekst- en afbeeldingsinvoer (maximaal 10 afbeeldingen). De prijs voor Claude 3.5 Sonnet is $3,00 per 1M invoertokens en $15,00 per 1M uitvoertokens, vergelijkbaar met Gemini 2.5 Pro wat betreft uitvoer, maar hoger wat betreft invoer. Er is geen MATH-500-score beschikbaar voor Claude 3.5 Sonnet. Claude staat bekend om sterke taalverwerking en veiligheid. Gemini 2.5 Pro biedt een groter contextvenster, meer modaliteiten (audio, video) en geverifieerd wiskundig redeneren. De keuze hangt af van of u de extra context en multimodale ondersteuning nodig hebt, of de voorkeur geeft aan de taalstijl van Claude.
OpenAI-compatibel — behoud je huidige SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Invoer / 1M tokens | $2.50 |
| Uitvoer / 1M tokens | $15.00 |
| Cache lezen / 1M | $0.250 |
| Valuta | USD |
Schatting op basis van catalogusprijs
Alleen een schatting — het werkelijke aantal tokens hangt af van de tokenizer van de aanbieder.
GET /api/public/models/google/gemini-2.5-proOpenen @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