Последний мультимодальный Gemini Pro от Google через API OrcaRouter по тарифам провайдера, без наценки.
Google Gemini Pro Latest — это самая последняя версия модели Gemini Pro от Google, доступная через совместимый с OpenAI API OrcaRouter. Это мультимодальная модель, которая принимает текст,…
Модель может обрабатывать и анализировать текст, изображения, аудио, видео и файлы в одном запросе. Например, вы можете предоставить изображение графика, аудиозапись встречи и текстовый вопрос, и модель объединит информацию из всех источников, чтобы сформировать связный ответ. Она также способна генерировать длинные текстовые ответы размером до 65 536 токенов, что делает её подходящей для таких задач, как написание подробных отчётов, создание шаблонов кода или подготовка обширной документации. По сравнению с более маленькими и дешёвыми моделями Gemini Pro Latest предлагает более качественное мультимодальное обоснование и больший объём вывода, но её более высокая стоимость означает, что её следует использовать только для задач, которые действительно требуют её продвинутых возможностей.
Для задач, включающих только текст и не требующих длинных выходных данных, небольшая модель, такая как Gemini 1.5 Flash или текстовый вариант от Google, может быть более экономически эффективной. Если ваш вариант использования — базовая классификация, простые вопросы и ответы или короткая генерация (до нескольких сотен токенов), более высокая стоимость за токен Gemini Pro Latest ($4/$18 за 1 млн токенов) может быть неоправданной. Аналогично, если вам не нужен мультимодальный ввод, выходящий за рамки текста, подойдет более дешевая модель без поддержки изображений, аудио или видео. OrcaRouter предлагает ряд моделей, чтобы вы могли выбрать правильный баланс между возможностями и стоимостью. Используйте Gemini Pro Latest, когда ваш промпт или ожидаемый вывод являются большими, мультимодальными или требуют новейших улучшений в рассуждении.
Модель отлично справляется в сценариях, которые сочетают несколько модальностей ввода и требуют длинных ответов. Типичные лучшие случаи использования включают: мультимодальные рассуждения (например, объяснение диаграммы с сопровождающим аудио), расшифровка аудио/видео и суммирование с последующими вопросами, генерация кода по скриншотам пользовательских интерфейсов, создание подробных отчетов, объединяющих данные из изображений и текстовых файлов, а также интерактивные приложения, где модель должна обрабатывать загруженные пользователем файлы. Высокий лимит выходных токенов также делает её подходящей для генерации целых глав книги, объемной технической документации или всеобъемлющих кодовых баз. Для любой задачи, которая выигрывает от новейшей архитектуры Gemini Pro и широкой гибкости ввода, эта модель является сильным выбором.
Хотя каталог не предоставляет конкретных оценок производительности для этой модели, считается, что Gemini Pro Latest включает в себя новейшие обучающие данные и алгоритмические улучшения от Google DeepMind. По сравнению с более ранними версиями Gemini Pro, она, вероятно, предлагает лучшие рассуждения, улучшенное мультимодальное понимание и сниженную галлюцинацию. Большое выходное окно в 65,536 токенов является значительным улучшением по сравнению со многими предшествующими моделями, которые были ограничены меньшими размерами генерации. Обратите внимание, что «Latest» относится к самой последней стабильной версии Gemini Pro, а не к конкретному номеру версии. За точными различиями следует обращаться к примечаниям к выпуску Google, но на практике пользователи часто сообщают о более высоком качестве и согласованности по сравнению с Gemini 1.0 Pro.
Каталоговые факты для google/gemini-pro-latest не включают конкретных цифр бенчмарков. Поэтому мы не можем утверждать производительность на MMLU, GSM8K, HumanEval или аналогичных стандартных оценках. Однако семейство Gemini Pro было оценено Google на различных бенчмарках, и ожидается, что версия "Latest" будет конкурентоспособна с такими моделями, как GPT‑4. При отсутствии официальных цифр для этой конкретной версии лучше всего оценивать модель на собственных данных. OrcaRouter позволяет легко тестировать промпты через свой API по тарифам провайдера, так что вы можете эмпирически оценить качество и скорость для вашего конкретного случая использования перед внедрением в производство.
Значения задержки не указаны в каталоге. В целом скорость генерации вывода зависит от длины ответа и текущей нагрузки на инфраструктуру Google. Поскольку Gemini Pro Latest может генерировать до 65 536 токенов, более длинные выходные данные могут занимать от десятков секунд до минут. Скорость обработки входных данных также варьируется в зависимости от размера и количества мультимодальных файлов. Для приложений реального времени вы можете протестировать с меньшими выходными данными. OrcaRouter не добавляет существенной задержки по сравнению с базовым конечным пунктом Google; прокси-сервер API спроектирован так, чтобы быть прозрачным. Если низкая задержка критична, рассмотрите возможность использования более быстрой модели, такой как Gemini Flash, хотя она может предлагать меньше возможностей.
Несмотря на свою мощь, модель имеет ограничения. Во-первых, её стоимость относительно высока: $18 за 1 млн выходных токенов может быстро накапливаться при длительных генерациях. Во-вторых, она всё ещё может выдавать неточные или вымышленные ответы, особенно по узким или быстро меняющимся темам. В-третьих, обработка очень больших мультимодальных входных данных (например, длинных видео или изображений с высоким разрешением) может увеличить время обработки и стоимость. В-четвёртых, поскольку это «последняя» модель без явной версии, её поведение может меняться со временем по мере обновления базовой модели компанией Google. Для задач, требующих стабильной, неизменной модели, вы можете предпочесть фиксированную версию, например Gemini 1.5 Pro. Наконец, модель доступна не у всех провайдеров; на данный момент только OrcaRouter предлагает совместимый с OpenAI интерфейс для неё.
При максимуме в 65 536 выходных токенов Gemini Pro Latest может генерировать очень длинные ответы за один сеанс. Это полезно для создания объёмных отчётов, обширного кода или поддержки длительных диалогов без обрезания. Однако это не означает, что модель всегда будет использовать такое количество токенов — типичные ответы короче. Большой лимит сопряжён с компромиссом: генерация 65K токенов может быть медленной и дорогостоящей. Для большинства практических задач можно задать более низкий параметр max_tokens, чтобы контролировать стоимость и скорость. Способность модели обрабатывать длинные выходные данные также предполагает соответствующий глубокий механизм внимания, что обычно повышает согласованность рассуждений в длинных текстах.
Ценообразование в точности соответствует тарифам Google без наценки: $4.00 за 1 миллион входных токенов и $18.00 за 1 миллион выходных токенов. Входные токены включают текстовую часть вашего запроса, а также любые изображения, аудио, видео или файлы, закодированные в запросе. Выходные токены подсчитываются для каждого сгенерированного в ответе токена. OrcaRouter не добавляет никаких комиссий платформы, уровней подписки или скрытых платежей. Вы оплачиваете использование токенов согласно данным, предоставленным Google. Такое прозрачное ценообразование упрощает оценку затрат: например, запрос на 1000 токенов с ответом на 5000 токенов будет стоить ($4 * 0.001) + ($18 * 0.005) = $0.004 + $0.09 = $0.094.
По сравнению с меньшими моделями, такими как Gemini 1.5 Flash (обычно $0.50/$2.00 за 1M токенов), Gemini Pro Latest стоит дороже за токен. Если ваша рабочая нагрузка включает короткие выходные данные и только текстовый ввод, вы можете значительно снизить затраты, используя более дешевую модель. И наоборот, для задач, которые действительно требуют мультимодальных входных данных или очень длинных выходных данных, более высокая стоимость за токен может быть оправдана превосходными возможностями модели. Не рекламируется скидка за кэширование; каждый токен оплачивается по стандартной ставке. Однако, если вы многократно используете одни и те же длинные подсказки, учитывайте их как входные токены каждый раз. OrcaRouter передает цену поставщика, поэтому вы платите ровно столько же, сколько при прямом использовании Google, без наценки за удобство.
В описании каталога не упоминаются какие-либо скидки, кэширование или оптовые цены для google/gemini-pro-latest. OrcaRouter заявляет, что цены выставляются по тарифам провайдера без наценки, то есть указанные цены являются единственной стоимостью. Кэширование запросов не упоминается, поэтому каждый запрос тарифицируется за полное количество входных токенов, даже если в предыдущих ответах использовался похожий текст. Для пользователей с большими объемами может быть целесообразно напрямую обратиться в OrcaRouter для выяснения возможных корпоративных соглашений, однако официальная скидка не указана. В отсутствие кэширования вам следует оптимизировать свои промпты, чтобы минимизировать использование токенов, например, уменьшая размер мультимодальных файлов или сокращая историю диалога.
Вы можете вызывать модель, используя любую совместимую с OpenAI клиентскую библиотеку (Python, Node.js, cURL и т.д.), установив базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и параметр модели на "google/gemini-pro-latest". Например, в Python с пакетом openai: client = OpenAI(api_key='your_orcarouter_key', base_url='https://api.orcarouter.ai/v1') затем response = client.chat.completions.create(model='google/gemini-pro-latest', messages=[{...}], max_tokens=10000). Orcarouter требует API-ключ, который можно получить, зарегистрировавшись на их платформе. Формат ответа повторяет формат OpenAI, включая choices, usage и finish_reason.
Поддерживаются стандартные параметры завершения чата OpenAI, такие как messages, max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop и stream. Массив messages может включать роли system, user и assistant. Для мультимодальных входных данных (изображения, аудио и т.д.) вы можете использовать формат content parts (если поддерживается OrcaRouter) или передавать данные в формате base64 структурированным образом. Обратитесь к документации OrcaRouter для получения точной информации о том, как отправлять файлы и медиатипы. Модель также учитывает параметр max_tokens до 65,536. Обратите внимание, что не все параметры OpenAI могут быть реализованы; тщательно тестируйте. API вернет информацию об использовании токенов в ответе в полях usage.prompt_tokens и usage.completion_tokens.
Если вы сейчас используете Google Vertex AI или Gemini API напрямую, миграция на OrcaRouter будет простой. Вы заменяете свой endpoint и метод аутентификации на OrcaRouter. Вместо клиентских библиотек Google вы используете код, совместимый с OpenAI. Измените базовый URL на https://api.orcarouter.ai/v1 и идентификатор модели на "google/gemini-pro-latest". Вам понадобится ключ API OrcaRouter. Формат сообщений может немного отличаться (Google использует "contents" против "messages"), поэтому вам нужно адаптироваться к формату OpenAI. Для мультимодального контента вам может потребоваться кодировать изображения или файлы иначе. Документация OrcaRouter должна содержать примеры. Ценообразование остается таким же, как при прямом выставлении счетов Google, поэтому ваша стоимость за токен не увеличится. Эта миграция позволяет вам объединить все вызовы моделей под единым интерфейсом, совместимым с OpenAI.
Обе модели являются большими и мощными мультимодальными моделями, но имеют разные сильные стороны. GPT‑4 от OpenAI известен сильным рассуждением и широкой поддержкой экосистемы, в то время как Gemini Pro Latest превосходит в разнообразии мультимодального ввода (включая аудио и видео нативно) и предлагает больший лимит выходных токенов — 65,536 против типичных 8,192 или 32,768 у GPT‑4 в разных версиях. Цены различаются: Gemini Pro Latest стоит $4/$18 за 1 млн токенов, а GPT‑4 Turbo — $10/$30 (или $20/$60 для GPT‑4). При отсутствии прямых бенчмарков сравнение производительности зависит от конкретных задач. Gemini Pro Latest может быть лучше для задач, требующих одновременного понимания нескольких типов медиа, в то время как GPT‑4 может иметь преимущества в некоторых задачах генерации кода или структурированных выводах. Рекомендуется тестирование на собственных данных.
В семействе Gemini эта модель является последней версией «Pro», то есть предлагает больше возможностей, чем меньший вариант Flash, но меньше, чем уровень Ultra (который здесь не указан). По сравнению с Gemini 1.5 Pro (фиксированной версией), метка «Latest» означает, что она получает постоянные обновления; она может быть более актуальной, но подвержена изменениям. Gemini Flash дешевле и быстрее, но имеет меньше мультимодальных функций и более низкий лимит вывода. «Pro Latest» занимает промежуточное положение: высокая производительность с широкой поддержкой модальностей по умеренной цене (средний уровень по сравнению с GPT‑4 и Claude 3 Opus). Для пользователей, которые хотят получить новейшие улучшения без максимальных затрат, это сбалансированный выбор.
Модели Anthropic’s Claude 3 (Haiku, Sonnet, Opus) также поддерживают мультимодальный ввод и длинные выводы. Claude 3 Opus имеет окно контекста в 200K и до 4,096 выходных токенов (или больше с расширенными функциями). Gemini Pro Latest имеет меньшее окно контекста (точный максимальный ввод не указан), но гораздо больший лимит вывода (65,536 токенов). Цены на Claude 3 Opus составляют $15/$75 за 1M токенов, что значительно выше, чем у Gemini Pro Latest ($4/$18). Claude 3 Sonnet ближе по цене. Что касается безопасности и согласования, модели Claude известны более осторожной обработкой вредоносного контента. Gemini Pro Latest может быть лучше для очень длинных генераций, тогда как Claude может преуспеть в нюансированном разговоре. Оба доступны через OrcaRouter, что позволяет вам выбирать в зависимости от задачи и бюджета.
Совместимо с OpenAI — оставьте свой SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-pro-latest",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_pinclude_reasoningreasoning| Ввод / 1M токенов | $4.00 |
| Вывод / 1M токенов | $18.00 |
| Чтение кэша / 1M | $0.400 |
| Валюта | USD |
Оценка по прайс-листу
Только оценка — фактическое число токенов зависит от токенизатора провайдера.
GET /api/public/models/google/gemini-pro-latestОткрыть @misc{orcarouter_gemini_pro_latest,
title = {google/gemini-pro-latest API},
author = {google},
year = {n.d.},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-pro-latest}
}google. (n.d.). google/gemini-pro-latest API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-pro-latest