Gemini 2.5 Pro — это передовая модель искусственного интеллекта от Google, предназначенная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности «размышления», что позволяет ей рассуждать при формировании ответов с повышенной точностью...
Google Gemini 2.5 Pro — это большая языковая модель, разработанная Google, предназначенная для сложных рассуждений и мультимодального понимания. Она обрабатывает текстовые, графические, файловые,…
Gemini 2.5 Pro может обрабатывать и понимать текст, изображения, файлы (например, PDF и электронные таблицы), аудио и видео. Он может генерировать текстовые выводы объемом до 65 536 токенов. Его большое контекстное окно размером в 1 048 576 токенов позволяет ему обрабатывать целые книги, большие базы кода или длинные истории чатов в одном запросе. Модель превосходно справляется с задачами, требующими логического мышления, такими как решение математических задач, генерация кода и анализ сложных документов. Она также может выполнять мультимодальные задачи, такие как описание изображений, транскрибирование аудио или ответы на вопросы о видеоконтенте. Доступ к модели осуществляется через совместимый с OpenAI API OrcaRouter, что упрощает интеграцию в существующие рабочие процессы.
Выбирайте Gemini 2.5 Pro, когда ваша задача требует полного контекстного окна на 1 млн токенов, например, для анализа длинного юридического документа, обобщения расшифровки многолетней встречи или работы с целым репозиторием кода. Высокие способности к математическому рассуждению (96,7 на MATH-500) делают его хорошим выбором для решения сложных задач или обучения. Мультимодальные сценарии, сочетающие текст, изображения, аудио или видео, также выигрывают от его унифицированной обработки. Однако для коротких простых задач, таких как базовые вопросы-ответы или одноразовый перевод, меньшая модель, например, Gemini 2.0 Flash или GPT-4o mini, будет быстрее и дешевле. Учитывайте количество токенов: если входные данные содержат менее 32K токенов, многие другие модели справятся с ними с меньшими затратами.
Наиболее эффективные сценарии использования включают задачи, требующие глубокого понимания в длинных контекстах: анализ юридических документов, разбор академических статей, помощь в работе с кодовой базой и многошаговые диалоговые агенты, которым необходимо сохранять обширную историю. Мощные математические рассуждения делают его пригодным для репетиторства, научных вычислений и задач математических олимпиад. Мультимодальная поддержка открывает возможности для таких приложений, как создание подписей к изображениям, суммаризация видео и транскрибация аудио с последующим анализом. Он также применяется для извлечения данных из сложных документов (PDF с таблицами и графиками) и генерации длинных структурированных выходных данных, где важна согласованность на многих страницах.
Более дешевая модель рекомендуется, если ваш контекст укладывается в меньший окно (например, менее 128K токенов) или если вам не нужен мультимодальный ввод. Если ваша задача — простая классификация, краткое изложение или преобразование формата, небольшие модели, такие как Gemini 1.5 Flash или GPT-4o mini, будут отвечать быстрее и стоить значительно меньше. Кроме того, если задержка критична, у меньших моделей обычно ниже время вывода. Бюджетные проекты с высоким объемом должны оценить, действительно ли требуется контекст в 1M и математические рассуждения. Для многих повседневных задач дополнительная стоимость Gemini 2.5 Pro может не оправдывать преимущества.
Gemini 2.5 Pro достиг результата 96.7 в тесте MATH-500. MATH-500 — это подмножество набора данных MATH, состоящее из 500 сложных математических задач, охватывающих такие темы, как алгебра, геометрия, теория чисел и вероятность. Результат 96.7 означает, что модель решила почти все задачи правильно, демонстрируя сильное математическое мышление и способность к пошаговому решению. Это ставит её в число лучших моделей для математических задач. Пользователи, работающие с приложениями, требующими высокой математической точности, такими как образовательные инструменты, научные вычисления или финансы, могут полагаться на этот тест как на доказательство качества модели.
С контекстом в 1 048 576 токенов Gemini 2.5 Pro предлагает одно из самых больших окон контекста среди производственных моделей. Для сравнения: у GPT-4o контекст в 128 000 токенов, у Claude 3.5 Sonnet — 200 000 токенов, а у Gemini 1.5 Pro в экспериментальной версии также был 1 млн токенов. Такой большой контекст позволяет модели обрабатывать очень длинные документы или целые кодовые базы за один раз без необходимости разбиения на части или внешнего поиска. Однако больший контекст может увеличить задержку и стоимость из-за механизма внимания. Пользователям следует подумать, действительно ли их сценарий использования требует такого большого контекста, прежде чем выбирать эту модель.
К преимуществам относятся математические рассуждения высшего уровня (96.7 баллов на MATH-500), сильное мультимодальное понимание и способность обрабатывать очень длинные контексты. Модель также поддерживает множество типов входных данных (текст, изображение, файл, аудио, видео), что шире, чем у многих альтернатив. К ограничениям относятся более высокая стоимость по сравнению с меньшими моделями и отсутствие конкретных результатов тестов для других областей, таких как программирование (например, HumanEval), понимание языка (например, MMLU) или многоязычные задачи. Без этих показателей пользователям следует тестировать на собственных данных. Кроме того, задержка модели может быть выше, чем у компактных моделей, из-за её размера и длины контекста, хотя конкретных цифр нет.
Цена составляет $2.50 за 1 миллион входных токенов и $15.00 за 1 миллион выходных токенов. Это тарифы провайдера Google, а OrcaRouter не применяет никакой наценки. Вы платите ровно столько, сколько взимает Google. Входные токены включают текст промпта и любой мультимодальный контент (изображения, аудио, видео), который токенизируется. Выходные токены — это сгенерированный ответ. Количество токенов указывается в ответе API. Благодаря отсутствию наценки стоимость является прозрачной и предсказуемой. Например, промпт из 100 000 входных токенов, генерирующий 10 000 выходных токенов, будет стоить примерно $0.40. Пользователям следует отслеживать использование токенов для контроля расходов.
Gemini 2.5 Pro оценивается дороже по сравнению с моделями меньшего размера. Например, Gemini 1.5 Flash стоит $0.15 за 1M входных токенов и $0.60 за 1M выходных токенов, что делает её более экономичной для коротких контекстов или простых задач. Аналогично, GPT-4o mini стоит дешевле. Однако для задач, требующих большого контекста или сильных математических рассуждений, Gemini 2.5 Pro может быть эффективнее, чем выполнение нескольких вызовов к меньшей модели. Компромисс заключается в более высокой стоимости одного вызова, но потенциально лучшей точности и меньшем количестве повторных попыток. Пользователям следует оценить общий объём токенов и решить, оправдывает ли повышение производительности расходы.
Информация о кэшировании или скидочных тарифах для Gemini 2.5 Pro на OrcaRouter не предоставлена. Ценообразование явно указано как тариф провайдера с нулевой наценкой. Некоторые провайдеры предлагают кэширование входных токенов или сниженные цены для более низкого приоритета; однако для данной модели через OrcaRouter такой информации нет. Пользователям рекомендуется ознакомиться с документацией OrcaRouter на предмет обновленных цен или вариантов кэширования. На данный момент стоимость рассчитывается исключительно на основе количества токенов в каждом API-запросе по текущим ставкам за миллион токенов. При больших объемах использования обращайтесь в OrcaRouter для возможных корпоративных соглашений.
Стоимость можно оценить, зная количество входных и выходных токенов. Ответ API включает поля использования токенов. Входные токены: подсчитайте все токены в промпте (включая системное сообщение, сообщения пользователя и любые мультимодальные токены). Выходные токены: подсчитайте сгенерированный ответ. Затем рассчитайте: (input_tokens / 1,000,000) * $2.50 + (output_tokens / 1,000,000) * $15.00. Например, промпт из 500,000 входных токенов, генерирующий 20,000 выходных токенов, стоит (0.5 * $2.50) + (0.02 * $15.00) = $1.25 + $0.30 = $1.55. Дополнительных комиссий нет. Используйте токенизатор, предоставленный Google, или оцените по известным соотношениям (например, 1 изображение ~ 258 токенов для изображений Gemini, но точная токенизация варьируется).
Выполняйте запросы к конечной точке API OrcaRouter по адресу https://api.orcarouter.ai/v1, используя идентификатор модели "google/gemini-2.5-pro". API полностью совместим с OpenAI, поэтому вы можете использовать клиент Python OpenAI или любой SDK, поддерживающий формат chat completions от OpenAI. Установите базовый URL на конечную точку OrcaRouter и укажите ваш API-ключ OrcaRouter. Пример на Python: client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key"). Затем client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-pro", messages=[...]). Ответ следует стандартной структуре с полями choices, usage и т.д. Специальных параметров, помимо стандартных chat completions, не требуется.
API поддерживает стандартные параметры завершения чата OpenAI: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty и stream. Для Gemini 2.5 Pro max_tokens может достигать 65536. Сообщения должны следовать стандартной структуре с ролями, такими как system, user, assistant. Для включения мультимодального контента (изображения, аудио, видео) используйте формат массива content с типом "image_url", "input_audio" и т. д., как в формате API vision от OpenAI. Однако поддержка всех мультимодальных типов может различаться; обратитесь к документации Google за точным форматом. Потоковая передача поддерживается для инкрементных ответов. Другие пользовательские параметры для этой модели через OrcaRouter не документированы.
Миграция включает изменение идентификатора модели в вашем API-вызове, например, с "gpt-4" или "claude-3.5-sonnet" на "google/gemini-2.5-pro". Поскольку OrcaRouter использует тот же совместимый с OpenAI конечный пункт, не требуется изменений в базовом URL или аутентификации. Возможно, потребуется скорректировать формат сообщений, если вы использовали провайдера, отличного от OpenAI. Gemini 2.5 Pro поддерживает системные сообщения и стандартные роли. Для мультимодального контента убедитесь, что вы форматируете изображения/аудио/видео с использованием формата массива содержимого OpenAI. Протестируйте на небольшой выборке, чтобы проверить поведение и использование токенов. Также обратите внимание, что длина контекста больше, но длина вывода может быть установлена до 65536 токенов. Соответственно обновите max_tokens.
Gemini 2.5 Pro является преемником Gemini 1.5 Pro. Хотя оба имеют контекстное окно в 1M токенов, сообщается, что Gemini 2.5 Pro обладает улучшенными возможностями рассуждения, что отражается в его результате 96.7 MATH-500 (результат 1.5 Pro не предоставлен для прямого сравнения, но в неофициальных отчетах обычно ниже). Цены на 1.5 Pro составляли $1.25 за 1M входных и $5.00 за 1M выходных токенов, что делает 2.5 Pro в два раза дороже по входу и в три раза по выходу. Gemini 2.5 Pro также поддерживает больше модальностей ввода (добавлены видео и аудио). Для приложений, которым нужны новейшие возможности рассуждения, предпочтителен 2.5 Pro; для задач, чувствительных к стоимости, 1.5 Pro остается сильным вариантом.
GPT-4o от OpenAI имеет контекстное окно в 128K токенов, что значительно меньше, чем 1M у Gemini 2.5 Pro. GPT-4o поддерживает ввод текста и изображений, но не поддерживает напрямую аудио или видео. Цены на GPT-4o составляют $2.50 за 1M входящих токенов и $10.00 за 1M исходящих токенов, что делает вывод дешевле, чем у Gemini 2.5 Pro ($15.00). Оценки на тесте MATH-500: оценка GPT-4o не указана, но обычно высокая. Выбор зависит от потребностей в длине контекста: если вам требуется обработка очень длинных документов или мультимодальных входных данных с аудио/видео, Gemini 2.5 Pro лучше; для более коротких задач с меньшей стоимостью вывода, GPT-4o может быть более экономичным. Обе модели доступны через OrcaRouter с одинаковым форматом API.
Claude 3.5 Sonnet от Anthropic имеет контекстное окно в 200 тысяч токенов, что значительно меньше, чем 1 миллион у Gemini 2.5 Pro. Claude поддерживает ввод текста и изображений (до 10 изображений). Цены на Claude 3.5 Sonnet составляют $3.00 за 1 миллион входящих токенов и $15.00 за 1 миллион исходящих токенов, что сопоставимо с Gemini 2.5 Pro по исходящим, но выше по входящим. Для Claude 3.5 Sonnet не указан показатель MATH-500. Claude известен сильным пониманием языка и безопасностью. Gemini 2.5 Pro предлагает больший контекст, больше модальностей (аудио, видео) и проверенные математические рассуждения. Выбор зависит от того, нужны ли вам дополнительный контекст и мультимодальная поддержка, или вы предпочитаете языковой стиль Claude.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Ввод / 1M токенов | $2.50 |
| Вывод / 1M токенов | $15.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.250 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/google/gemini-2.5-proОткрыть @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