Gemini 2.5 Pro คือโมเดล AI ที่ทันสมัยที่สุดของ Google ซึ่งออกแบบมาเพื่อการให้เหตุผลขั้นสูง การเขียนโค้ด คณิตศาสตร์ และงานทางวิทยาศาสตร์ โดยใช้ความสามารถในการ “คิด” ซึ่งช่วยให้มันสามารถให้เหตุผลผ่านคำตอบด้วยความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น...
Google Gemini 2.5 Pro เป็นโมเดลภาษาขนาดใหญ่ที่พัฒนาโดย Google ออกแบบมาสำหรับการให้เหตุผลที่ซับซ้อนและความเข้าใจแบบมัลติโมดัล มันประมวลผลอินพุตที่เป็นข้อความ รูปภาพ ไฟล์ เสียง และวิดีโอ…
Gemini 2.5 Pro สามารถประมวลผลและเข้าใจข้อความ รูปภาพ ไฟล์ (เช่น PDF และสเปรดชีต) เสียง และวิดีโอ สามารถสร้างผลลัพธ์ข้อความสูงสุด 65,536 โทเคน หน้าต่างบริบทขนาดใหญ่ถึง 1,048,576 โทเคนช่วยให้สามารถพิจารณาหนังสือทั้งเล่ม โค้ดเบสยาว หรือประวัติการสนทนาที่ยาวในพรอมต์เดียว โมเดลนี้มีความเป็นเลิศในงานที่ต้องใช้การให้เหตุผลเป็นหลัก เช่น การแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ การสร้างโค้ด และการวิเคราะห์เอกสารที่ซับซ้อน นอกจากนี้ยังสามารถทำงานมัลติโมดัล เช่น การอธิบายภาพ การถอดเสียง หรือการตอบคำถามเกี่ยวกับเนื้อหาวิดีโอ โมเดลนี้เข้าถึงได้ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter ทำให้ง่ายต่อการรวมเข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่มีอยู่
เลือกใช้ Gemini 2.5 Pro เมื่องานของคุณต้องใช้หน้าต่างบริบทสูงสุด 1 ล้านโทเค็น เช่น การวิเคราะห์เอกสารทางกฎหมายที่ยาว การสรุปบันทึกการประชุมหลายชั่วโมง หรือการทำงานกับชุดโค้ดทั้งโปรเจกต์ ความสามารถในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง (96.7 ในการทดสอบ MATH-500) ทำให้เป็นตัวเลือกที่ดีสำหรับการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนหรือการสอน งานแบบมัลติโมดัลที่ผสมข้อความ รูปภาพ เสียง หรือวิดีโอก็ได้รับประโยชน์จากการประมวลผลแบบรวมศูนย์ อย่างไรก็ตาม สำหรับงานสั้นๆ ง่ายๆ เช่น ถาม-ตอบพื้นฐาน หรือการแปลแบบเทิร์นเดียว โมเดลขนาดเล็กกว่าเช่น Gemini 2.0 Flash หรือ GPT-4o mini จะเร็วกว่าและถูกกว่า พิจารณาจำนวนโทเค็น: หากอินพุตต่ำกว่า 32K โทเค็น โมเดลอื่นๆ หลายตัวสามารถจัดการได้ในราคาที่ถูกกว่า
กรณีการใช้งานที่ดีที่สุดรวมถึงงานที่ต้องการความเข้าใจอย่างลึกซึ้งในบริบทที่ยาว: การตรวจสอบเอกสารทางกฎหมาย, การวิเคราะห์บทความวิชาการ, การช่วยเหลือด้านโค้ดเบส, และเอเจนต์สนทนาหลายรอบที่ต้องเก็บประวัติที่กว้างขวาง การใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ทรงพลังทำให้เหมาะสำหรับการติวเตอร์, การคำนวณทางวิทยาศาสตร์, และปัญหาการแข่งขันคณิตศาสตร์ การรองรับหลายรูปแบบ (multimodal) ช่วยให้สามารถใช้งานได้ เช่น การสร้างคำอธิบายภาพ, การสรุปวิดีโอ, และการถอดเสียงเสียงตามด้วยการวิเคราะห์ นอกจากนี้ยังใช้สำหรับการดึงข้อมูลจากเอกสารที่ซับซ้อน (PDFs ที่มีตาราง, แผนภูมิ) และสำหรับการสร้างผลลัพธ์ที่มีโครงสร้างยาว ซึ่งความสอดคล้องในหลายหน้ามีความสำคัญ
โมเดลที่ราคาถูกกว่าเป็นทางเลือกที่แนะนำเมื่อบริบทของคุณอยู่ในขอบเขตขนาดเล็ก (เช่น ต่ำกว่า 128K tokens) หรือเมื่อคุณไม่จำเป็นต้องมีอินพุตแบบมัลติโมดัล หากงานของคุณเป็นการจำแนกประเภทแบบง่าย การสรุปสั้นๆ หรือการแปลงรูปแบบ โมเดลขนาดเล็กอย่าง Gemini 1.5 Flash หรือ GPT-4o mini จะตอบสนองได้เร็วกว่าและมีต้นทุนต่ำกว่าอย่างมาก นอกจากนี้ หากเวลาแฝงมีความสำคัญ โมเดลขนาดเล็กมักจะมีเวลาในการอนุมานที่ต่ำกว่า โครงการที่คำนึงถึงงบประมาณและมีปริมาณงานสูงควรประเมินว่าบริบท 1M และการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์นั้นจำเป็นจริงหรือไม่ สำหรับงานทั่วไปหลายๆ งาน ต้นทุนที่เพิ่มขึ้นของ Gemini 2.5 Pro อาจไม่คุ้มกับประโยชน์ที่ได้รับ
Gemini 2.5 Pro ทำคะแนนได้ 96.7 ในการวัดประสิทธิภาพบนชุดทดสอบ MATH-500 MATH-500 เป็นส่วนย่อยของชุดข้อมูล MATH ซึ่งประกอบด้วยโจทย์คณิตศาสตร์ที่ท้าทาย 500 ข้อ ครอบคลุมหัวข้อต่างๆ เช่น พีชคณิต เรขาคณิต ทฤษฎีจำนวน และความน่าจะเป็น คะแนน 96.7 บ่งชี้ว่าโมเดลสามารถแก้ปัญหาได้เกือบทั้งหมดอย่างถูกต้อง แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่งและการแก้ปัญหาแบบทีละขั้นตอน ส่งผลให้โมเดลนี้ติดอันดับต้นๆ ในกลุ่มโมเดลที่มีประสิทธิภาพสูงสุดสำหรับงานด้านคณิตศาสตร์ ผู้ใช้ที่ทำงานเกี่ยวกับแอปพลิเคชันที่ใช้คณิตศาสตร์เป็นหลัก เช่น เครื่องมือทางการศึกษา การคำนวณทางวิทยาศาสตร์ หรือการเงิน สามารถใช้อ้างอิงจากการวัดประสิทธิภาพนี้เป็นหลักฐานยืนยันความเชี่ยวชาญของโมเดล
ด้วยบริบทจำนวน 1,048,576 โทเคน Gemini 2.5 Pro เสนอหนึ่งในหน้าต่างบริบทที่ใหญ่ที่สุดที่มีอยู่ในโมเดลที่ใช้งานจริง เมื่อเปรียบเทียบกัน GPT-4o มีบริบท 128,000 โทเคน Claude 3.5 Sonnet มี 200K โทเคน และ Gemini 1.5 Pro ก็มี 1M โทเคนในเวอร์ชันทดลอง บริบทขนาดใหญ่นี้ช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลเอกสารที่ยาวมากหรือโค้ดเบสทั้งหมดในครั้งเดียว โดยไม่ต้องแบ่งส่วนหรือค้นหาภายนอก อย่างไรก็ตาม บริบทที่ใหญ่ขึ้นอาจเพิ่มเวลาแฝงและต้นทุนเนื่องจากกลไกการใส่ใจ (attention mechanism) ผู้ใช้ควรพิจารณาว่ากรณีการใช้งานของตนจำเป็นต้องใช้บริบทขนาดใหญ่เช่นนี้หรือไม่ก่อนเลือกโมเดลนี้
จุดแข็งรวมถึงความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ระดับสูง (96.7 ใน MATH-500), ความเข้าใจ multimodal ที่แข็งแกร่ง, และความสามารถในการจัดการกับบริบทที่ยาวมาก โมเดลยังรองรับอินพุตหลายประเภท (ข้อความ, รูปภาพ, ไฟล์, เสียง, วิดีโอ) ซึ่งกว้างกว่าทางเลือกอื่นๆ มาก ข้อจำกัดรวมถึงต้นทุนที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก และไม่มีคะแนน benchmark เฉพาะสำหรับโดเมนอื่นๆ เช่น การเขียนโค้ด (เช่น HumanEval), ความเข้าใจภาษา (เช่น MMLU), หรืองาน multilingual หากไม่มีตัวเลขเหล่านั้น ผู้ใช้ควรทดสอบกับข้อมูลของตนเอง นอกจากนี้ ความหน่วงของโมเดลอาจสูงกว่าโมเดลขนาดเล็กเนื่องจากขนาดและความยาวของบริบท แม้ว่าจะไม่มีตัวเลขเฉพาะให้
ราคาคือ $2.50 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $15.00 ต่อ 1 ล้าน output tokens นี่คืออัตราของผู้ให้บริการจาก Google และ OrcaRouter ไม่มีการบวกเพิ่ม (zero markup) คุณจะถูกเรียกเก็บตามที่ Google คิดค่าบริการเท่านั้น Input tokens รวมถึงข้อความ prompt และเนื้อหามัลติโมดัลใดๆ (รูปภาพ เสียง วิดีโอ) ที่ถูกแปลงเป็น token Output tokens คือการตอบกลับที่สร้างขึ้น จำนวน token จะถูกรายงานในการตอบกลับของ API เนื่องจากไม่มีการบวกเพิ่ม ต้นทุนจึงโปร่งใสและคาดเดาได้ ตัวอย่างเช่น prompt ที่มี 100,000 input tokens และสร้าง 10,000 output tokens จะมีค่าใช้จ่ายประมาณ $0.40 ผู้ใช้ควรตรวจสอบการใช้งาน token เพื่อควบคุมค่าใช้จ่าย
Gemini 2.5 Pro มีราคาระดับพรีเมียมเมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็ก ตัวอย่างเช่น Gemini 1.5 Flash มีค่าใช้จ่าย $0.15 ต่อ 1M input tokens และ $0.60 ต่อ 1M output tokens ทำให้คุ้มค่ากว่าสำหรับงานที่ใช้บริบทสั้นหรืองานง่าย ในทำนองเดียวกัน GPT-4o mini มีต้นทุนที่ต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม สำหรับงานที่ต้องใช้บริบทขนาดใหญ่หรือการให้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่เข้มข้น Gemini 2.5 Pro อาจมีประสิทธิภาพมากกว่าการเรียกใช้โมเดลขนาดเล็กหลายครั้งติดต่อกัน ข้อแลกเปลี่ยนคือต้นทุนต่อการเรียกที่สูงกว่า แต่มีความแม่นยำที่ดีกว่าและลดการลองซ้ำ ผู้ใช้ควรประมาณปริมาณโทเค็นทั้งหมดและประเมินว่าประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้นนั้นคุ้มกับค่าใช้จ่ายหรือไม่
ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับการแคชหรือระดับราคาที่ลดราคาสำหรับ Gemini 2.5 Pro บน OrcaRouter ราคาถูกระบุอย่างชัดเจนว่าเป็นอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม ผู้ให้บริการบางรายเสนอการแคชโทเค็นอินพุตหรือราคาที่ลดลงสำหรับลำดับความสำคัญต่ำกว่า อย่างไรก็ตาม ไม่มีรายละเอียดดังกล่าวสำหรับโมเดลนี้ผ่าน OrcaRouter ผู้ใช้ควรตรวจสอบเอกสารของ OrcaRouter สำหรับข้อมูลราคาหรือตัวเลือกการแคชที่อัปเดต ขณะนี้ค่าใช้จ่ายจะขึ้นอยู่กับจำนวนโทเค็นของการเรียก API แต่ละครั้งตามอัตราต่อล้านปัจจุบัน สำหรับการใช้งานปริมาณมาก โปรดติดต่อ OrcaRouter สำหรับข้อตกลงระดับองค์กรที่อาจเป็นไปได้
ค่าใช้จ่ายสามารถประมาณการได้โดยการทราบจำนวนโทเคนอินพุตและเอาท์พุต การตอบกลับของ API มีฟิลด์การใช้งานโทเคน โทเคนอินพุต: นับโทเคนทั้งหมดในพร้อมท์ (รวมถึงข้อความระบบ ข้อความผู้ใช้ และโทเคนมัลติโมดัลใด ๆ) โทเคนเอาท์พุต: นับการตอบกลับที่สร้างขึ้น จากนั้นคำนวณ: (input_tokens / 1,000,000) * $2.50 + (output_tokens / 1,000,000) * $15.00 ตัวอย่างเช่น พร้อมท์ที่มีโทเคนอินพุต 500,000 โทเคนสร้างโทเคนเอาท์พุต 20,000 โทเคนมีค่าใช้จ่าย (0.5 * $2.50) + (0.02 * $15.00) = $1.25 + $0.30 = $1.55 ไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติม ใช้โทเคไนเซอร์ที่ให้โดย Google หรือประมาณการโดยใช้อัตราส่วนที่ทราบ (เช่น 1 รูปภาพ ~ 258 โทเคนสำหรับรูปภาพของ Gemini แต่การแบ่งโทเคนที่แน่นอนแตกต่างกัน)
ส่งคำขอไปยังปลายทาง API ของ OrcaRouter ที่ https://api.orcarouter.ai/v1 โดยใช้รหัสโมเดล "google/gemini-2.5-pro" API นี้เข้ากันได้กับ OpenAI อย่างสมบูรณ์ ดังนั้นคุณสามารถใช้ไคลเอ็นต์ Python ของ OpenAI หรือ SDK ใดๆ ที่รองรับรูปแบบการสนทนาแบบ chat completions ของ OpenAI ได้ ตั้งค่า base URL เป็นปลายทางของ OrcaRouter และระบุคีย์ API ของ OrcaRouter ของคุณ ตัวอย่างการใช้ Python: client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key") จากนั้น client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-pro", messages=[...]) การตอบสนองจะเป็นไปตามโครงสร้างมาตรฐานพร้อม choices, usage เป็นต้น ไม่จำเป็นต้องใช้พารามิเตอร์พิเศษใดๆ นอกเหนือจาก chat completions มาตรฐาน
API รองรับพารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์มาตรฐานของ OpenAI ได้แก่ model, messages, max_tokens, temperature, top_p, stop, frequency_penalty, presence_penalty และ stream สำหรับ Gemini 2.5 Pro นั้น max_tokens สามารถมีค่าได้สูงถึง 65536 ข้อความควรเป็นไปตามโครงสร้างมาตรฐานที่มีบทบาทเช่น system, user, assistant หากต้องการรวมเนื้อหาแบบหลายรูปแบบ (ภาพ, เสียง, วิดีโอ) ให้ใช้รูปแบบ array ของเนื้อหาที่มีประเภท "image_url", "input_audio" เป็นต้น ตามรูปแบบ API การมองเห็นของ OpenAI อย่างไรก็ตาม การรองรับเนื้อหาแบบหลายรูปแบบทุกรูปแบบอาจแตกต่างกันไป โปรดดูเอกสารของ Google สำหรับรูปแบบที่แน่นอน รองรับการสตรีมสำหรับการตอบกลับแบบเพิ่มเติม ไม่มีพารามิเตอร์แบบกำหนดเองอื่น ๆ ที่บันทึกไว้สำหรับโมเดลนี้ผ่าน OrcaRouter
การย้ายเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนรุ่นโมเดล (model ID) ในการเรียก API ของคุณ เช่น จาก "gpt-4" หรือ "claude-3.5-sonnet" เป็น "google/gemini-2.5-pro" เนื่องจาก OrcaRouter ใช้ปลายทางที่เข้ากันได้กับ OpenAI เหมือนเดิม จึงไม่จำเป็นต้องเปลี่ยน base URL หรือการยืนยันตัวตน คุณอาจต้องปรับรูปแบบข้อความของคุณหากก่อนหน้านี้คุณใช้ผู้ให้บริการที่ไม่ใช่ OpenAI Gemini 2.5 Pro รองรับข้อความระบบ (system messages) และบทบาทมาตรฐาน สำหรับเนื้อหาหลายรูปแบบ (multimodal) ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณจัดรูปแบบภาพ/เสียง/วิดีโอโดยใช้รูปแบบอาร์เรย์เนื้อหาของ OpenAI ทดสอบกับตัวอย่างเล็ก ๆ เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมและการใช้งาน token นอกจากนี้ โปรดทราบว่าความยาวบริบท (context length) ใหญ่ขึ้น แต่ความยาวเอาต์พุตสามารถตั้งค่าได้สูงสุดถึง 65536 tokens อัปเดต max_tokens ของคุณตามนั้น
Gemini 2.5 Pro เป็นรุ่นต่อจาก Gemini 1.5 Pro แม้ทั้งสองจะมีหน้าต่างบริบท 1M โทเค็นเหมือนกัน แต่ Gemini 2.5 Pro ได้รับรายงานว่ามีความสามารถในการให้เหตุผลที่ดีขึ้น สะท้อนจากคะแนน MATH-500 ที่ 96.7 (ไม่ได้ระบุคะแนนของ 1.5 Pro สำหรับการเปรียบเทียบโดยตรง แต่โดยทั่วไปแล้วต่ำกว่าในรายงานที่ไม่เป็นทางการ) ราคาของ 1.5 Pro อยู่ที่ $1.25 ต่อ 1M โทเค็นอินพุต และ $5.00 ต่อ 1M โทเค็นเอาต์พุต ทำให้ 2.5 Pro แพงกว่าเป็นสองเท่าสำหรับอินพุต และสามเท่าสำหรับเอาต์พุต Gemini 2.5 Pro ยังรองรับรูปแบบอินพุตที่หลากหลายมากขึ้น (เพิ่มวิดีโอและเสียง) สำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการให้เหตุผลล่าสุด 2.5 Pro เหมาะสมกว่า สำหรับงานที่คำนึงถึงต้นทุน 1.5 Pro ยังคงเป็นตัวเลือกที่ดี
GPT-4o โดย OpenAI มีหน้าต่างบริบท 128K โทเค็น ซึ่งเล็กกว่าของ Gemini 2.5 Pro ที่ 1M อย่างมาก GPT-4o รองรับการป้อนข้อความและรูปภาพ แต่ไม่รองรับเสียงหรือวิดีโอโดยตรง ราคาสำหรับ GPT-4o อยู่ที่ $2.50 ต่อการป้อนเข้า 1M และ $10.00 ต่อโทเค็นที่ส่งออก 1M ทำให้การส่งออกมีราคาถูกกว่า Gemini 2.5 Pro ($15.00) คะแนนมาตรฐานบน MATH-500: ไม่ได้ระบุคะแนนของ GPT-4o แต่โดยทั่วไปแล้วสูง การเลือกขึ้นอยู่กับความต้องการความยาวบริบท: หากคุณต้องการประมวลผลเอกสารที่ยาวมากหรือการป้อนข้อมูลแบบมัลติมีเดียที่มีเสียง/วิดีโอ Gemini 2.5 Pro จะดีกว่า สำหรับงานที่สั้นกว่าโดยมีต้นทุนการส่งออกต่ำกว่า GPT-4o อาจจะประหยัดกว่า ทั้งสองสามารถเข้าถึงได้ผ่าน OrcaRouter ด้วยรูปแบบ API เดียวกัน
Claude 3.5 Sonnet โดย Anthropic มีหน้าต่างบริบท 200K โทเค็น ซึ่งเล็กกว่า 1M ของ Gemini 2.5 Pro มาก Claude รองรับการป้อนข้อความและรูปภาพ (สูงสุด 10 รูป) ราคาของ Claude 3.5 Sonnet คือ $3.00 ต่อ 1M โทเค็นขาเข้า และ $15.00 ต่อ 1M โทเค็นขาออก ซึ่งใกล้เคียงกับ Gemini 2.5 Pro ในส่วนของขาออก แต่สูงกว่าในส่วนของขาเข้า ไม่มีคะแนน MATH-500 สำหรับ Claude 3.5 Sonnet Claude เป็นที่รู้จักในด้านความเข้าใจภาษาและความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง Gemini 2.5 Pro มีบริบทที่ใหญ่กว่า รูปแบบการรับข้อมูลที่หลากหลายกว่า (เสียง, วิดีโอ) และการพิสูจน์เหตุผลทางคณิตศาสตร์ที่ผ่านการตรวจสอบ การเลือกขึ้นอยู่กับว่าคุณต้องการบริบทที่มากขึ้นและการรองรับหลายรูปแบบ หรือชอบสไตล์ภาษาของ Claude
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$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| อินพุต / 1M โทเค็น | $2.50 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $15.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.250 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/google/gemini-2.5-proเปิด @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