Gemini 2.5 Pro to najnowocześniejszy model AI Google, zaprojektowany do zaawansowanego rozumowania, kodowania, matematyki i zadań naukowych. Wykorzystuje zdolność „myślenia”, co pozwala mu rozumować nad odpowiedziami z większą dokładnością...
Google Gemini 2.5 Pro to duży model językowy opracowany przez Google, zaprojektowany do złożonego rozumowania i multimodalnego rozumienia. Przetwarza dane wejściowe w postaci tekstu, obrazów, plików,…
Gemini 2.5 Pro może przetwarzać i rozumieć tekst, obrazy, pliki (takie jak PDF-y i arkusze kalkulacyjne), audio oraz wideo. Może generować wyjścia tekstowe o długości do 65 536 tokenów. Duże okno kontekstu o wielkości 1 048 576 tokenów pozwala mu uwzględnić w jednym zapytaniu całe książki, długie bazy kodu lub rozległe historie czatów. Model doskonale radzi sobie z zadaniami wymagającymi intensywnego wnioskowania, takimi jak rozwiązywanie problemów matematycznych, generowanie kodu i złożona analiza dokumentów. Potrafi również wykonywać zadania multimodalne, takie jak opisywanie obrazów, transkrypcja audio czy odpowiadanie na pytania dotyczące treści wideo. Model jest dostępny za pośrednictwem kompatybilnego z OpenAI API OrcaRouter, co ułatwia jego integrację z istniejącymi przepływami pracy.
Wybierz Gemini 2.5 Pro, gdy Twoje zadanie wymaga pełnego okna kontekstowego o pojemności 1 miliona tokenów, na przykład podczas analizy długiego dokumentu prawnego, podsumowywania transkrypcji wielogodzinnego spotkania lub pracy z całym repozytorium kodu. Jego silne zdolności matematyczne (96.7 w MATH-500) czynią go dobrym wyborem do rozwiązywania złożonych problemów lub udzielania korepetycji. Z unifikowanego przetwarzania korzystają również przypadki multimodalne łączące tekst, obrazy, dźwięk lub wideo. Jednak w przypadku krótkich, prostych zadań, takich jak podstawowe pytania i odpowiedzi lub jednorazowe tłumaczenie, mniejszy model, taki jak Gemini 2.0 Flash lub GPT-4o mini, będzie szybszy i tańszy. Weź pod uwagę liczbę tokenów: jeśli dane wejściowe nie przekraczają 32K tokenów, wiele innych modeli poradzi sobie z tym przy niższym koszcie.
Najlepsze przypadki użycia obejmują zadania wymagające głębokiego zrozumienia w długim kontekście: przegląd dokumentów prawnych, analizę prac akademickich, wsparcie dla bazy kodu oraz wieloetapowych agentów konwersacyjnych, którzy muszą zachować obszerną historię. Jego potężne rozumowanie matematyczne sprawia, że nadaje się do korepetycji, obliczeń naukowych i problemów z konkursów matematycznych. Obsługa multimodalna umożliwia zastosowania takie jak podpisywanie obrazów, streszczanie wideo i transkrypcja audio, a następnie analiza. Jest również używany do ekstrakcji danych ze złożonych dokumentów (PDF z tabelami, wykresami) oraz do generowania długich, ustrukturyzowanych wyjść, gdzie spójność na wielu stronach jest ważna.
Tańszy model jest zalecany, gdy Twój kontekst mieści się w mniejszym oknie (np. poniżej 128 tys. tokenów) lub gdy nie potrzebujesz wejścia multimodalnego. Jeśli Twoje zadanie to prosta klasyfikacja, krótkie podsumowanie lub konwersja formatu, mniejsze modele, takie jak Gemini 1.5 Flash lub GPT-4o mini, odpowiedzą szybciej i kosztują znacznie mniej. Również jeśli opóźnienie ma krytyczne znaczenie, mniejsze modele mają zazwyczaj niższy czas wnioskowania. Projekty z ograniczonym budżetem i dużą skalą powinny ocenić, czy kontekst 1M i rozumowanie matematyczne są rzeczywiście wymagane. W przypadku wielu codziennych zadań przyrostowy koszt Gemini 2.5 Pro może nie uzasadniać korzyści.
Gemini 2.5 Pro osiągnął wynik 96,7 w benchmarku MATH-500. MATH-500 to podzbiór zbioru danych MATH składający się z 500 wymagających problemów matematycznych obejmujących takie tematy jak algebra, geometria, teoria liczb i rachunek prawdopodobieństwa. Wynik 96,7 oznacza, że model rozwiązał poprawnie prawie wszystkie problemy, co świadczy o silnym rozumowaniu matematycznym i umiejętności rozwiązywania krok po kroku. To plasuje go wśród najlepszych modeli pod względem zadań matematycznych. Użytkownicy pracujący nad aplikacjami wymagającymi dużej wiedzy matematycznej, takimi jak narzędzia edukacyjne, obliczenia naukowe czy finanse, mogą polegać na tym benchmarku jako dowodzie biegłości modelu.
Z kontekstem 1,048,576 tokenów, Gemini 2.5 Pro oferuje jedno z największych okien kontekstowych dostępnych wśród modeli produkcyjnych. Dla porównania, GPT-4o ma kontekst 128,000 tokenów, Claude 3.5 Sonnet ma 200K tokenów, a Gemini 1.5 Pro również miał 1M tokenów w swojej wersji eksperymentalnej. Ten duży kontekst pozwala modelowi przetwarzać bardzo długie dokumenty lub całe bazy kodu za jednym razem bez potrzeby dzielenia na fragmenty czy zewnętrznego wyszukiwania. Jednak większy kontekst może zwiększyć opóźnienie i koszt ze względu na mechanizm uwagi. Użytkownicy powinni rozważyć, czy ich przypadek użycia naprawdę wymaga tak dużego kontekstu przed wyborem tego modelu.
Mocne strony obejmują najwyższej klasy rozumowanie matematyczne (96.7 w teście MATH-500), silne rozumienie multimodalne oraz zdolność obsługi bardzo długich kontekstów. Model obsługuje również wiele typów danych wejściowych (tekst, obraz, plik, dźwięk, wideo), co jest szerszym zakresem niż w przypadku wielu alternatyw. Ograniczenia to wyższy koszt w porównaniu z mniejszymi modelami oraz brak konkretnych wyników benchmarków dla innych dziedzin, takich jak kodowanie (np. HumanEval), rozumienie języka (np. MMLU) czy zadania wielojęzyczne. Bez tych danych użytkownicy powinni testować model na własnych danych. Dodatkowo, latencja modelu może być wyższa niż w przypadku kompaktowych modeli ze względu na jego rozmiar i długość kontekstu, choć nie są dostępne konkretne liczby.
Ceny wynoszą $2.50 za 1 milion tokenów wejściowych i $15.00 za 1 milion tokenów wyjściowych. Są to stawki dostawcy od Google, a OrcaRouter nie dolicza żadnej marży. Płacisz dokładnie tyle, ile nalicza Google. Tokeny wejściowe obejmują tekst promptu oraz wszelkie treści multimodalne (obrazy, dźwięk, wideo) podlegające tokenizacji. Tokeny wyjściowe to wygenerowana odpowiedź. Liczby tokenów są podawane w odpowiedzi API. Ponieważ nie ma marży, koszt jest przejrzysty i przewidywalny. Na przykład prompt z 100 000 tokenów wejściowych generujący 10 000 tokenów wyjściowych kosztowałby około $0.40. Użytkownicy powinni monitorować zużycie tokenów w celu kontroli kosztów.
Gemini 2.5 Pro jest wyceniany z premią w porównaniu do mniejszych modeli. Na przykład Gemini 1.5 Flash kosztuje $0.15 za 1M tokenów wejściowych i $0.60 za 1M tokenów wyjściowych, co czyni go bardziej opłacalnym w przypadku krótkiego kontekstu lub prostych zadań. Podobnie GPT-4o mini jest tańszy. Jednak w przypadku zadań wymagających dużego kontekstu lub silnego rozumowania matematycznego, Gemini 2.5 Pro może być bardziej wydajny niż łączenie wielokrotnych wywołań do mniejszego modelu. Kompromisem jest wyższy koszt pojedynczego wywołania, ale potencjalnie lepsza dokładność i mniej ponownych prób. Użytkownicy powinni oszacować całkowitą liczbę tokenów i ocenić, czy wzrost wydajności uzasadnia wydatek.
Brak informacji o buforowaniu lub zniżkowych poziomach cenowych dla Gemini 2.5 Pro w OrcaRouter. Ceny są wyraźnie podane jako stawka dostawcy z zerową marżą. Niektórzy dostawcy oferują buforowanie tokenów wejściowych lub obniżone ceny za niższy priorytet; jednak dla tego modelu przez OrcaRouter nie ma takich szczegółów. Zaleca się sprawdzenie dokumentacji OrcaRouter w celu uzyskania aktualnych informacji o cenach i opcjach buforowania. Obecnie koszt opiera się wyłącznie na liczbie tokenów w każdym wywołaniu API według bieżących stawek za milion. W przypadku dużego wolumenu użytkowania należy skontaktować się z OrcaRouter w celu potencjalnego zawarcia umowy korporacyjnej.
Koszt można oszacować znając liczbę tokenów wejściowych i wyjściowych. Odpowiedź API zawiera pola użycia tokenów. Tokeny wejściowe: policz wszystkie tokeny w prompcie (w tym wiadomość systemową, wiadomości użytkownika oraz wszelkie tokeny multimodalne). Tokeny wyjściowe: policz wygenerowaną odpowiedź. Następnie oblicz: (input_tokens / 1,000,000) * $2.50 + (output_tokens / 1,000,000) * $15.00. Na przykład prompt składający się z 500 000 tokenów wejściowych generujący 20 000 tokenów wyjściowych kosztuje (0.5 * $2.50) + (0.02 * $15.00) = $1.25 + $0.30 = $1.55. Nie ma dodatkowych opłat. Użyj tokenizera dostarczonego przez Google lub oszacuj przy użyciu znanych proporcji (np. 1 obraz ~ 258 tokenów dla obrazów Gemini, ale dokładna tokenizacja się różni).
Wysyłaj żądania do punktu końcowego API OrcaRouter pod adresem https://api.orcarouter.ai/v1, używając identyfikatora modelu "google/gemini-2.5-pro". API jest w pełni kompatybilne z OpenAI, więc możesz używać klienta OpenAI dla Pythona lub dowolnego SDK obsługującego format uzupełniania czatów OpenAI. Ustaw podstawowy URL na punkt końcowy OrcaRouter i podaj swój klucz API OrcaRouter. Przykład użycia w Pythonie: client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key"). Następnie client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-pro", messages=[...]). Odpowiedź ma standardową strukturę z polami choices, usage itp. Nie są wymagane żadne specjalne parametry poza standardowymi uzupełnieniami czatu.
API obsługuje standardowe parametry zakończenia rozmowy OpenAI: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty oraz stream. Dla Gemini 2.5 Pro wartość max_tokens może wynosić do 65536. Wiadomości powinny mieć standardową strukturę z rolami, takimi jak system, user, assistant. Aby uwzględnić treści multimodalne (obrazy, audio, wideo), użyj formatu tablicy zawartości z typem "image_url", "input_audio" itd., zgodnie z formatem API wizyjnego OpenAI. Jednakże obsługa wszystkich typów multimodalnych może się różnić; zapoznaj się z dokumentacją Google, aby poznać dokładny format. Strumieniowanie jest obsługiwane w celu uzyskiwania odpowiedzi przyrostowych. Żadne inne niestandardowe parametry nie są udokumentowane dla tego modelu za pośrednictwem OrcaRouter.
Migracja polega na zmianie identyfikatora modelu w wywołaniu API, na przykład z "gpt-4" lub "claude-3.5-sonnet" na "google/gemini-2.5-pro". Ponieważ OrcaRouter używa tego samego endpointu zgodnego z OpenAI, nie są wymagane żadne zmiany w podstawowym adresie URL ani uwierzytelnianiu. Może być konieczne dostosowanie formatu wiadomości, jeśli korzystałeś z dostawcy innego niż OpenAI. Gemini 2.5 Pro obsługuje wiadomości systemowe i standardowe role. W przypadku treści multimodalnych upewnij się, że formatujesz obrazy/audio/wideo przy użyciu formatu tablicy treści OpenAI. Przetestuj na małej próbce, aby zweryfikować działanie i użycie tokenów. Należy również pamiętać, że długość kontekstu jest większa, ale długość odpowiedzi można ustawić do 65536 tokenów. Zaktualizuj odpowiednio swoje max_tokens.
Gemini 2.5 Pro jest następcą Gemini 1.5 Pro. Oba mają okno kontekstu 1M tokenów, jednak Gemini 2.5 Pro ma podobno ulepszone zdolności rozumowania, co odzwierciedla jego wynik 96.7 w teście MATH-500 (wynik 1.5 Pro nie jest podany do bezpośredniego porównania, ale w nieoficjalnych raportach jest zazwyczaj niższy). Ceny za 1.5 Pro wynosiły $1.25 za 1M tokenów wejściowych i $5.00 za 1M tokenów wyjściowych, co czyni 2.5 Pro dwukrotnie droższym na wejściu i trzykrotnie na wyjściu. Gemini 2.5 Pro obsługuje również więcej modalności wejściowych (dodano wideo i audio). W przypadku aplikacji wymagających najnowszych zdolności rozumowania, 2.5 Pro jest preferowany; w przypadku zadań wrażliwych na koszty, 1.5 Pro pozostaje mocną opcją.
GPT-4o, od OpenAI, ma okno kontekstu 128K tokenów, znacząco mniejsze niż 1M w Gemini 2.5 Pro. GPT-4o obsługuje wejścia tekstowe i obrazowe, ale nie audio ani wideo bezpośrednio. Ceny za GPT-4o wynoszą $2.50 za 1M tokenów wejściowych i $10.00 za 1M tokenów wyjściowych, co sprawia, że wyjście jest tańsze niż w Gemini 2.5 Pro ($15.00). Wyniki benchmarku MATH-500: Wynik GPT-4o nie jest podany, ale zazwyczaj wysoki. Wybór zależy od potrzeb dotyczących długości kontekstu: jeśli potrzebujesz przetwarzania bardzo długich dokumentów lub multimodalnych wejść z audio/wideo, Gemini 2.5 Pro jest lepszy; w przypadku krótszych zadań z niższym kosztem wyjścia, GPT-4o może być bardziej ekonomiczny. Oba są dostępne przez OrcaRouter z tym samym formatem API.
Claude 3.5 Sonnet firmy Anthropic ma okno kontekstu 200K tokenów, znacznie mniejsze niż 1M w Gemini 2.5 Pro. Claude obsługuje wprowadzanie tekstu i obrazów (do 10 obrazów). Ceny za Claude 3.5 Sonnet wynoszą $3,00 za 1M tokenów wejściowych i $15,00 za 1M tokenów wyjściowych, podobnie jak Gemini 2.5 Pro w przypadku wyjścia, ale wyższe w przypadku wejścia. Nie podano wyniku MATH-500 dla Claude 3.5 Sonnet. Claude jest znany z silnego rozumienia języka i bezpieczeństwa. Gemini 2.5 Pro oferuje większy kontekst, więcej modalności (dźwięk, wideo) oraz zweryfikowane rozumowanie matematyczne. Wybór zależy od tego, czy potrzebujesz dodatkowego kontekstu i wsparcia multimodalnego, czy wolisz styl językowy Claude'a.
Zgodne z OpenAI — zostań przy swoim SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Wejście / 1M tokenów | $2.50 |
| Wyjście / 1M tokenów | $15.00 |
| Odczyt cache / 1M | $0.250 |
| Waluta | USD |
Szacunek na podstawie cennika
Tylko szacunek — rzeczywista liczba tokenów zależy od tokenizatora dostawcy.
GET /api/public/models/google/gemini-2.5-proOtwórz @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