Gemini 2.5 Pro är Googles toppmoderna AI-modell utformad för avancerat resonemang, kodning, matematik och vetenskapliga uppgifter. Den använder "tänkande"-förmågor, vilket gör att den kan resonera genom svar med förbättrad precision...
Google Gemini 2.5 Pro är en stor språkmodell utvecklad av Google, utformad för komplex resonemangsförmåga och multimodal förståelse. Den bearbetar text-, bild-, fil-, ljud- och videoinmatningar och…
Gemini 2.5 Pro kan bearbeta och förstå text, bilder, filer (såsom PDF-filer och kalkylark), ljud och video. Den kan generera textutdata på upp till 65,536 tokens. Dess stora kontextfönster på 1,048,576 tokens gör att den kan beakta hela böcker, långa kodbaser eller utökade chathistoriker i en enda prompt. Modellen utmärker sig i resonemangstunga uppgifter som matematisk problemlösning, kodgenerering och komplex dokumentanalys. Den kan också utföra multimodala uppgifter som att beskriva bilder, transkribera ljud eller besvara frågor om videoinnehåll. Modellen nås via OrcaRouters OpenAI-kompatibla API, vilket gör den lätt att integrera i befintliga arbetsflöden.
Välj Gemini 2.5 Pro när din uppgift kräver det fulla kontextfönstret på 1M token, till exempel för att analysera ett långt juridiskt dokument, sammanfatta en mötestranskription från flera timmar eller arbeta med ett helt kodarkiv. Dess starka matematiska resonemang (96.7 på MATH-500) gör det till ett bra val för komplex problemlösning eller handledning. Multimodala användningsfall som blandar text, bilder, ljud eller video drar också nytta av dess enhetliga bearbetning. För korta, enkla uppgifter som grundläggande frågor och svar eller enkel översättning är dock en mindre modell som Gemini 2.0 Flash eller GPT-4o mini snabbare och billigare. Tänk på tokenantalet: om indata är mindre än 32K token kan många andra modeller hantera det till lägre kostnad.
De bästa användningsområdena inkluderar uppgifter som kräver djup förståelse över långa sammanhang: granskning av juridiska dokument, analys av akademiska uppsatser, kodbasassistans och flervarviga konversationsagenter som behöver behålla omfattande historik. Dess kraftfulla matematiska resonemang gör den lämplig för handledning, vetenskaplig beräkning och matematiktävlingsproblem. Det multimodala stödet möjliggör tillämpningar som bildtextning, videosammanfattning och ljudtranskription följt av analys. Den används även för datautvinning från komplexa dokument (PDF-filer med tabeller, diagram) och för att generera långa strukturerade utdata där konsekvens över många sidor är viktigt.
En billigare modell är att rekommendera när din kontext ryms inom ett mindre fönster (t.ex. under 128K tokens) eller när du inte behöver multimodal inmatning. Om din uppgift är enkel klassificering, kort sammanfattning eller formatkonvertering, kommer mindre modeller som Gemini 1.5 Flash eller GPT-4o mini att svara snabbare och kosta betydligt mindre. Även om svarstiden är kritisk har mindre modeller generellt lägre inferenstid. Budgetmedvetna projekt med hög volym bör utvärdera om 1M-kontext och matematiskt resonemang verkligen krävs. För många vardagliga uppgifter motiverar kanske inte den inkrementella kostnaden för Gemini 2.5 Pro fördelarna.
Gemini 2.5 Pro uppnådde ett resultat på 96,7 på MATH-500-benchmarken. MATH-500 är en delmängd av MATH-dataset bestående av 500 utmanande matematikproblem som täcker ämnen som algebra, geometri, talteori och sannolikhetslära. Ett resultat på 96,7 indikerar att modellen löste nästan alla problem korrekt, vilket visar stark matematisk resonemangsförmåga och steg-för-steg lösningsförmåga. Detta placerar den bland de bäst presterande modellerna för matematikuppgifter. Användare som arbetar med matematiktunga applikationer, såsom utbildningsverktyg, vetenskaplig beräkning eller finans, kan lita på detta riktmärke som bevis på modellens kompetens.
Med 1 048 576 tokens kontext erbjuder Gemini 2.5 Pro ett av de största kontextfönstren som finns tillgängliga bland produktionsmodellerna. Som jämförelse har GPT-4o ett kontextfönster på 128 000 tokens, Claude 3.5 Sonnet har 200 000 tokens, och Gemini 1.5 Pro hade också 1 miljon tokens i sin experimentella version. Detta stora kontextfönster gör att modellen kan bearbeta mycket långa dokument eller hela kodbaser på en gång utan att behöva styckning eller extern hämtning. Ett större kontextfönster kan dock öka latensen och kostnaden på grund av uppmärksamhetsmekanismen. Användare bör överväga om deras användningsfall verkligen kräver ett så stort kontextfönster innan de väljer denna modell.
Styrkor inkluderar avancerad matematisk resonemangsförmåga (96,7 på MATH-500), stark multimodal förståelse och förmåga att hantera mycket långa kontexter. Modellen stöder även flera inmatningstyper (text, bild, fil, ljud, video) vilket är bredare än många alternativ. Begränsningar inkluderar högre kostnad jämfört med mindre modeller, och inga specifika riktmärkesresultat för andra domäner som kodning (t.ex. HumanEval), språkförståelse (t.ex. MMLU) eller flerspråkiga uppgifter. Utan dessa siffror bör användare testa på egen data. Dessutom kan modellens latens vara högre än kompakta modeller på grund av dess storlek och kontextlängd, även om inga specifika siffror finns tillgängliga.
Priset är $2.50 per 1 miljon inmatningstokens och $15.00 per 1 miljon utmatningstokens. Dessa är leverantörspriserna från Google, och OrcaRouter tillämpar ingen påslag. Du faktureras exakt det som Google tar ut. Inmatningstokens inkluderar prompttexten och eventuellt multimodalt innehåll (bilder, ljud, video) som tokeniseras. Utmatningstokens är den genererade responsen. Tokenantal rapporteras i API-svaret. Eftersom det inte finns något påslag är kostnaden transparent och förutsägbar. Till exempel skulle en prompt med 100 000 inmatningstokens som genererar 10 000 utmatningstokens kosta ungefär $0.40. Användare bör övervaka tokenanvändning för att kontrollera kostnader.
Gemini 2.5 Pro är prissatt till en premie jämfört med mindre modeller. Till exempel kostar Gemini 1.5 Flash $0,15 per 1M inmatningstokens och $0,60 per 1M utmatningstokens, vilket gör den mer kostnadseffektiv för korta sammanhang eller enkla uppgifter. På samma sätt är GPT-4o mini billigare. För uppgifter som kräver stort sammanhang eller stark matematisk resonemangsförmåga kan Gemini 2.5 Pro dock vara mer effektiv än att kedja flera anrop till en mindre modell. Avvägningen är högre kostnad per anrop men potentiellt bättre noggrannhet och färre omförsök. Användare bör uppskatta totala tokenvolymer och utvärdera om prestandavinsten motiverar kostnaden.
Ingen information finns tillgänglig om cachelagring eller rabatterade nivåer för Gemini 2.5 Pro på OrcaRouter. Prissättningen anges uttryckligen som leverantörens taxa med noll påslag. Vissa leverantörer erbjuder cachelagring av indata eller reducerade priser för lägre prioritet; det finns dock inga sådana detaljer tillgängliga för denna modell via OrcaRouter. Användare uppmanas att kontrollera OrcaRouters dokumentation för eventuell uppdaterad prissättning eller cachelagringsalternativ. För närvarande baseras kostnaden enbart på tokenantalet för varje API-anrop till de aktuella priserna per miljon. För högvolymsanvändning, kontakta OrcaRouter för eventuella företagsavtal.
Kostnaden kan uppskattas genom att känna till antalet in- och utdatatokens. API-svaret innehåller fält för tokenanvändning. Indatatokens: räkna alla tokens i prompten (inklusive systemmeddelande, användarmeddelanden och eventuella multimodala tokens). Utdatatokens: räkna det genererade svaret. Beräkna sedan: (input_tokens / 1,000,000) * $2.50 + (output_tokens / 1,000,000) * $15.00. Till exempel kostar en prompt med 500,000 indatatokens som genererar 20,000 utdatatokens (0.5 * $2.50) + (0.02 * $15.00) = $1.25 + $0.30 = $1.55. Det tillkommer inga extra avgifter. Använd tokenizern som tillhandahålls av Google eller uppskatta med hjälp av kända förhållanden (t.ex., 1 bild ~ 258 tokens för Gemini-bilder, men exakt tokenisering varierar).
Gör förfrågningar till OrcaRouter API-slutpunkten på https://api.orcarouter.ai/v1 med modell-ID:t "google/gemini-2.5-pro". API:t är helt OpenAI-kompatibelt, så du kan använda OpenAI Python-klienten eller någon SDK som stöder OpenAIs chattkompletteringsformat. Ställ in bas-URL:en till OrcaRouter-slutpunkten och ange din OrcaRouter API-nyckel. Exempel med Python: client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key"). Anropa sedan client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-pro", messages=[...]). Svaret följer standardstrukturen med choices, usage, etc. Inga speciella parametrar krävs utöver standard chattkompletteringar.
API:et stöder standard OpenAI chat completion-parametrar: model, messages, max_tokens, temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty och stream. För Gemini 2.5 Pro kan max_tokens vara upp till 65536. Meddelanden bör följa standardstrukturen med roller som system, user, assistant. För att inkludera multimodalt innehåll (bilder, ljud, video), använd innehållsmatrisformatet med typerna "image_url", "input_audio" etc., enligt OpenAIs vision-API-format. Stöd för alla multimodala typer kan variera; se Googles dokumentation för exakt format. Streaming stöds för inkrementella svar. Inga andra anpassade parametrar dokumenteras för denna modell via OrcaRouter.
Migration innebär att du ändrar modell-ID:t i ditt API-anrop från till exempel "gpt-4" eller "claude-3.5-sonnet" till "google/gemini-2.5-pro". Eftersom OrcaRouter använder samma OpenAI-kompatibla slutpunkt krävs inga ändringar av bas-URL eller autentisering. Du kan behöva justera ditt meddelandeformat om du tidigare använt en annan leverantör än OpenAI. Gemini 2.5 Pro stöder systemmeddelanden och standardroller. För multimodalt innehåll, se till att formatera bilder/ljud/video med OpenAI:s innehållsarray-format. Testa med ett litet urval för att verifiera beteende och tokenanvändning. Observera också att kontextlängden är större, men utdatalängden kan ställas in på upp till 65536 tokens. Uppdatera din max_tokens därefter.
Gemini 2.5 Pro är efterföljaren till Gemini 1.5 Pro. Medan båda har ett kontextfönster på 1M token, rapporteras Gemini 2.5 Pro ha förbättrade resonemangsförmågor, vilket återspeglas i dess poäng på 96.7 på MATH-500 (1.5 Pros poäng anges inte för direkt jämförelse men är generellt lägre i inofficiella rapporter). Priset för 1.5 Pro var $1,25 per 1M input och $5,00 per 1M output tokens, vilket gör 2.5 Pro dubbelt så dyrt på input och tre gånger så dyrt på output. Gemini 2.5 Pro stöder även fler inputmodaliteter (video och ljud tillagda). För applikationer som behöver det senaste resonemanget är 2.5 Pro att föredra; för kostnadskänsliga uppgifter är 1.5 Pro fortfarande ett starkt alternativ.
GPT-4o, från OpenAI, har en 128K token-kontextfönster, betydligt mindre än Gemini 2.5 Pro's 1M. GPT-4o stöder text- och bildinmatning, men inte ljud eller video direkt. Priset för GPT-4o är 2,50 USD per 1M inmatning och 10,00 USD per 1M utmatningstokens, vilket gör utmatningen billigare än Gemini 2.5 Pro (15,00 USD). Benchmark-poäng på MATH-500: GPT-4os poäng är inte angiven, men vanligtvis hög. Valet beror på kontextlängdsbehov: om du behöver bearbeta mycket långa dokument eller multimodala inmatningar med ljud/video är Gemini 2.5 Pro bättre; för kortare uppgifter med lägre utmatningskostnad kan GPT-4o vara mer ekonomisk. Båda är tillgängliga via OrcaRouter med samma API-format.
Claude 3.5 Sonnet från Anthropic har ett 200 000 token-kontextfönster, mycket mindre än Gemini 2.5 Pros 1 miljon. Claude stöder text- och bildinmatning (upp till 10 bilder). Prissättningen för Claude 3.5 Sonnet är $3,00 per 1 miljon inmatningstokens och $15,00 per 1 miljon utmatningstokens, liknande Gemini 2.5 Pro i utmatning men högre i inmatning. Inget MATH-500-poäng anges för Claude 3.5 Sonnet. Claude är känt för stark språkförståelse och säkerhet. Gemini 2.5 Pro erbjuder ett större kontext, fler modaliteter (ljud, video) och verifierad matematisk resonemang. Valet beror på om du behöver det extra kontextet och multimodala stödet eller föredrar Claudes språkstil.
OpenAI-kompatibel — behåll det SDK du redan använder
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| Inmatning / 1M token | $2.50 |
| Utdata / 1M tokens | $15.00 |
| Cacheläsning / 1M | $0.250 |
| Valuta | USD |
Uppskattning baserad på listpris
Endast en uppskattning — faktiskt antal token beror på leverantörens tokenizer.
GET /api/public/models/google/gemini-2.5-proÖppna @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