Gemini Pro แบบมัลติโมดัลล่าสุดของ Google ผ่าน API ของ OrcaRouter ในอัตราของผู้ให้บริการ ไม่มีมาร์กอัป
Google Gemini Pro Latest คือเวอร์ชันล่าสุดของโมเดล Gemini Pro จาก Google ที่สามารถเข้าถึงได้ผ่าน API ที่เข้ากันได้กับ OpenAI ของ OrcaRouter เป็นโมเดลแบบ multimodal ที่รับอินพุตทั้งข้อความ รูปภาพ…
โมเดลสามารถประมวลผลและให้เหตุผลข้ามข้อความ รูปภาพ เสียง วิดีโอ และไฟล์ในคำขอเดียว ตัวอย่างเช่น คุณสามารถให้รูปภาพของกราฟ บันทึกเสียงการประชุม และคำถามที่เป็นข้อความ โมเดลจะรวมข้อมูลจากทุกแหล่งเพื่อสร้างคำตอบที่สอดคล้องกัน นอกจากนี้ยังสามารถสร้างข้อความตอบกลับแบบยาวได้ถึง 65,536 โทเค็น ทำให้เหมาะสำหรับงานต่างๆ เช่น การเขียนรายงานโดยละเอียด การสร้างแม่แบบโค้ด หรือการผลิตเอกสารประกอบจำนวนมาก เมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่เล็กกว่าและราคาถูกกว่า Gemini Pro Latest มีการผสานข้อมูลหลายรูปแบบที่เหนือกว่าและความสามารถในการส่งออกที่มากขึ้น แต่ต้นทุนที่สูงกว่าหมายถึงควรสงวนไว้สำหรับงานที่ต้องการความสามารถขั้นสูงอย่างแท้จริง
สำหรับงานที่เกี่ยวข้องเฉพาะข้อความและไม่ต้องการเอาต์พุตยาว โมเดลขนาดเล็กกว่าเช่น Gemini 1.5 Flash หรือตัวแปรเฉพาะข้อความจาก Google อาจคุ้มค่ากว่า หากกรณีการใช้งานของคุณคือการจำแนกประเภทพื้นฐาน คำถาม‑คำตอบง่ายๆ หรือการสร้างข้อความสั้น (ไม่กี่ร้อย token) ค่าใช้จ่ายต่อ token ที่สูงกว่าของ Gemini Pro Latest ($4/$18 ต่อ 1M token) อาจไม่สมเหตุสมผล ในทำนองเดียวกัน หากคุณไม่ต้องการอินพุตแบบ multimodal นอกเหนือจากข้อความ โมเดลที่ถูกกว่าซึ่งขาดการรองรับภาพ เสียง หรือวิดีโอก็เพียงพอแล้ว OrcaRouter มีโมเดลหลากหลายให้คุณเลือกความสมดุลที่เหมาะสมระหว่างความสามารถและต้นทุน ใช้ Gemini Pro Latest เมื่อ prompt หรือเอาต์พุตที่คาดหวังของคุณมีขนาดใหญ่ เป็น multimodal หรือต้องการการปรับปรุงการให้เหตุผลล่าสุด
โมเดลนี้ทำงานได้ดีเยี่ยมในสถานการณ์ที่รวมหลายรูปแบบข้อมูลเข้า (input modalities) และต้องการผลลัพธ์ที่ยาว การใช้งานที่เหมาะที่สุดโดยทั่วไป ได้แก่: การใช้เหตุผลแบบหลายรูปแบบ (เช่น อธิบายไดอะแกรมพร้อมเสียงประกอบ), การถอดความและสรุปเสียง/วิดีโอพร้อมคำถามติดตามผล, การสร้างโค้ดจากภาพหน้าจอของส่วนติดต่อผู้ใช้, การสร้างรายงานโดยละเอียดที่รวมข้อมูลจากภาพและไฟล์ข้อความ, และแอปพลิเคชันเชิงโต้ตอบที่โมเดลต้องประมวลผลไฟล์ที่ผู้ใช้ อัปโหลด ขีดจำกัดของ token เอาต์พุตที่สูงยังทำให้โมเดลนี้เหมาะสำหรับการสร้างทั้งบทของหนังสือ เอกสารทางเทคนิคที่ยาว หรือฐานโค้ดที่ครอบคลุม สำหรับงานใดๆ ที่ได้รับประโยชน์จากสถาปัตยกรรม Gemini Pro ล่าสุดและความยืดหยุ่นของอินพุตที่กว้าง โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่ง
แม้ว่าแค็ตตาล็อกจะไม่ได้ระบุคะแนน benchmark ที่เฉพาะเจาะจงสำหรับรุ่นนี้ แต่ Gemini Pro Latest เป็นที่เข้าใจกันว่ารวมข้อมูลการฝึกอบรมล่าสุดและการปรับปรุงอัลกอริทึมจาก Google DeepMind เมื่อเทียบกับรุ่นก่อนหน้าของ Gemini Pro แล้ว มันอาจให้การให้เหตุผลที่ดีขึ้น ความเข้าใจหลายรูปแบบที่ดีขึ้น และลดอาการหลอน (hallucination) หน้าต่างเอาต์พุตขนาดใหญ่ถึง 65,536-โทเค็นเป็นการอัปเกรดที่สำคัญเหนือรุ่นก่อนหน้าหลายรุ่น ซึ่งถูกจำกัดให้มีขนาดการสร้างที่เล็กกว่า โปรดทราบว่า “Latest” หมายถึงเวอร์ชันเสถียรล่าสุดของ Gemini Pro ไม่ใช่หมายเลขเวอร์ชันเฉพาะ สำหรับความแตกต่างที่แน่ชัด คุณควรอ้างอิงบันทึกการเปิดตัวของ Google แต่ในทางปฏิบัติ ผู้ใช้มักรายงานคุณภาพและความสม่ำเสมอที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับ Gemini 1.0 Pro
ข้อเท็จจริงในแคตตาล็อกสำหรับ google/gemini-pro-latest ไม่ได้รวมตัวเลขคะแนนมาตรฐานใดๆ ดังนั้น เราจึงไม่สามารถอ้างถึงประสิทธิภาพบน MMLU, GSM8K, HumanEval หรือการประเมินมาตรฐานอื่นๆ ที่คล้ายกันได้ อย่างไรก็ตาม Gemini Pro ในฐานะตระกูลโมเดลได้รับการประเมินโดย Google บนเกณฑ์มาตรฐานต่างๆ และเวอร์ชัน “Latest” คาดว่าจะสามารถแข่งขันกับโมเดลอย่าง GPT‑4 ได้ หากไม่มีตัวเลขอย่างเป็นทางการสำหรับเวอร์ชันที่แน่นอนนี้ ทางที่ดีที่สุดคือให้คุณประเมินโมเดลด้วยข้อมูลของคุณเอง OrcaRouter ช่วยให้คุณสามารถทดสอบพรอมต์ได้อย่างง่ายดายผ่าน API ในอัตราของผู้ให้บริการ ดังนั้นคุณจึงสามารถประเมินคุณภาพและความเร็วเชิงประจักษ์สำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณก่อนที่จะนำไปใช้จริงในระบบการผลิต
ไม่มีข้อมูลตัวเลขเวลาแฝงในแค็ตตาล็อก โดยทั่วไปความเร็วในการสร้างเอาต์พุตขึ้นอยู่กับความยาวของคำตอบและโหลดปัจจุบันบนโครงสร้างพื้นฐานของ Google เนื่องจาก Gemini Pro Latest สามารถสร้างโทเค็นได้สูงสุด 65,536 โทเค็น ผลลัพธ์ที่ยาวขึ้นอาจใช้เวลาหลายสิบวินาทีถึงนาที ความเร็วในการประมวลผลอินพุตยังแตกต่างกันไปตามขนาดและจำนวนไฟล์มัลติโมดัล สำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ คุณอาจต้องการทดสอบด้วยเอาต์พุตที่เล็กลง OrcaRouter ไม่เพิ่มเวลาแฝงที่มีนัยสำคัญเกินกว่าจุดสิ้นสุดของ Google ที่อยู่ภายใต้ พรอกซี API ได้รับการออกแบบให้โปร่งใส หากเวลาแฝงต่ำมีความสำคัญ ให้พิจารณาใช้โมเดลที่เร็วกว่าอย่าง Gemini Flash แม้ว่าอาจมีความสามารถน้อยกว่า
ถึงแม้จะทรงพลัง แต่โมเดลก็มีข้อจำกัด ประการแรก ค่าใช้จ่ายค่อนข้างสูง: $18 ต่อ 1 ล้าน token เอาต์พุต ซึ่งอาจสะสมอย่างรวดเร็วสำหรับการสร้างข้อความที่ยาว ประการที่สอง มันอาจยังคงสร้างคำตอบที่ไม่ถูกต้องหรือเกิดอาการหลอน (hallucination) โดยเฉพาะในหัวข้อเฉพาะหรือที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ประการที่สาม การจัดการกับอินพุต multimodal ที่มีขนาดใหญ่มาก (เช่น วิดีโอที่ยาวหรือภาพความละเอียดสูง) อาจเพิ่มเวลาและค่าใช้จ่ายในการประมวลผล ประการที่สี่ เนื่องจากเป็นโมเดล “ล่าสุด” ที่ไม่มีเวอร์ชันชัดเจน พฤติกรรมอาจเปลี่ยนแปลงไปตามกาลเวลาเมื่อ Google อัปเดตโมเดลพื้นฐาน สำหรับงานที่ต้องการโมเดลที่เสถียรและไม่เปลี่ยนแปลง คุณอาจเลือกใช้เวอร์ชันที่ถูกตรึง เช่น Gemini 1.5 Pro สุดท้าย โมเดลนี้ไม่มีให้บริการผ่านผู้ให้บริการทุกราย มีเพียง OrcaRouter เท่านั้นที่ให้อินเทอร์เฟสที่เข้ากันได้กับ OpenAI สำหรับโมเดลนี้ในขณะนี้
ด้วยจำนวนโทเคนเอาต์พุตสูงสุด 65,536 โทเคน Gemini Pro Latest สามารถสร้างการตอบกลับที่ยาวมากในครั้งเดียว สิ่งนี้มีประโยชน์สำหรับการสร้างรายงานที่ครอบคลุม โค้ดที่ยาว หรือการรักษาการสนทนาแบบยาวโดยไม่ถูกตัดทอน อย่างไรก็ตาม ไม่ได้หมายความว่าโมเดลจะใช้โทเคนจำนวนนั้นเสมอไป ผลลัพธ์ทั่วไปจะสั้นกว่า ข้อจำกัดที่ใหญ่ก็มาพร้อมกับการแลกเปลี่ยน: การสร้าง 65K โทเคนอาจช้าและมีค่าใช้จ่ายสูง สำหรับการใช้งานจริงส่วนใหญ่ คุณสามารถตั้งค่าพารามิเตอร์ max_tokens ให้ต่ำลงเพื่อควบคุมต้นทุนและความเร็ว ความสามารถของโมเดลในการจัดการกับผลลัพธ์ที่ยาวยังบ่งบอกถึงกลไกความสนใจที่ลึกตามลำดับ ซึ่งมักจะปรับปรุงความสอดคล้องในการให้เหตุผลในข้อความที่ยาว
ราคาเป็นไปตามอัตราของผู้ให้บริการ Google โดยไม่มีส่วนเพิ่ม: $4.00 ต่อ 1 ล้าน input tokens และ $18.00 ต่อ 1 ล้าน output tokens Input tokens รวมถึงส่วนข้อความของ prompt ของคุณ รวมถึงรูปภาพ เสียง วิดีโอ หรือไฟล์ที่ถูกเข้ารหัสในคำขอ Output tokens จะถูกนับสำหรับทุก token ที่สร้างขึ้นในการตอบกลับ OrcaRouter ไม่เพิ่มค่าธรรมเนียมแพลตฟอร์ม ระดับการสมัครสมาชิก หรือค่าใช้จ่ายที่ซ่อนอยู่ คุณจะถูกเรียกเก็บเงินตามการใช้งาน token ตามที่ Google รายงาน การกำหนดราคาที่โปร่งใสนี้ทำให้ประมาณการค่าใช้จ่ายได้ง่าย: ตัวอย่างเช่น prompt ขนาด 1,000‑token พร้อม response ขนาด 5,000‑token จะมีค่าใช้จ่าย ($4 * 0.001) + ($18 * 0.005) = $0.004 + $0.09 = $0.094
เมื่อเทียบกับโมเดลขนาดเล็กอย่าง Gemini 1.5 Flash (โดยทั่วไปราคา $0.50/$2.00 ต่อ 1 ล้านโทเคน) แล้ว Gemini Pro Latest มีราคาต่อโทเคนที่สูงกว่า หากปริมาณงานของคุณเกี่ยวข้องกับเอาต์พุตสั้นและการป้อนข้อมูลที่เป็นข้อความเท่านั้น คุณสามารถลดต้นทุนได้อย่างมากโดยใช้โมเดลที่ถูกกว่า ในทางกลับกัน สำหรับงานที่ต้องใช้การป้อนข้อมูลแบบหลายรูปแบบ (multimodal) หรือเอาต์พุตที่ยาวมากจริงๆ ต้นทุนต่อโทเคนที่สูงกว่านี้อาจสมเหตุสมผลจากความสามารถที่เหนือกว่าของโมเดล ไม่มีการลดราคาแบบแคชที่โฆษณาไว้ แต่ละโทเคนจะถูกคิดค่าบริการในอัตรามาตรฐาน อย่างไรก็ตาม หากคุณใช้พรอมต์ยาวๆ ซ้ำๆ กัน ให้ถือว่าพรอมต์เหล่านั้นเป็นโทเคนอินพุตทุกครั้ง OrcaRouter ส่งผ่านราคาจากผู้ให้บริการ ดังนั้นคุณจะจ่ายเท่ากับที่คุณจ่ายหากใช้ Google โดยตรง โดยไม่มีค่าธรรมเนียมเพิ่มเติมเพื่อความสะดวก
ข้อเท็จจริงในแคตตาล็อกไม่ได้กล่าวถึงส่วนลด การแคช หรือการกำหนดราคาตามปริมาณสำหรับ google/gemini-pro-latest OrcaRouter ระบุว่าการคิดค่าบริการเป็นไปตามอัตราของผู้ให้บริการโดยไม่มีส่วนเพิ่ม ซึ่งหมายความว่าราคาที่ระบุเป็นค่าใช้จ่ายเพียงอย่างเดียว ไม่มีการกล่าวถึงการแคชพรอมต์ ดังนั้นแต่ละคำขอจะถูกคิดค่าบริการตามจำนวนโทเค็นอินพุตทั้งหมด แม้ว่าการตอบกลับก่อนหน้านี้จะใช้ข้อความที่คล้ายกันก็ตาม สำหรับผู้ใช้ที่มีปริมาณการใช้งานสูง อาจควรติดต่อ OrcaRouter โดยตรงเพื่อสอบถามเกี่ยวกับข้อตกลงระดับองค์กรที่อาจมีได้ แต่ไม่มีส่วนลดอย่างเป็นทางการที่ระบุไว้ ในกรณีที่ไม่มีการแคช คุณควรปรับแต่งพรอมต์เพื่อลดการใช้โทเค็นให้มากที่สุด เช่น โดยการลดขนาดไฟล์มัลติมีเดียหรือตัดทอนประวัติการสนทนา
คุณสามารถเรียกใช้โมเดลผ่านไลบรารีไคลเอนต์ที่รองรับ OpenAI ได้ (Python, Node.js, cURL ฯลฯ) โดยตั้งค่า base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และพารามิเตอร์ model เป็น "google/gemini-pro-latest" ตัวอย่างเช่น ใน Python ด้วยแพ็กเกจ openai: client = OpenAI(api_key='your_orcarouter_key', base_url='https://api.orcarouter.ai/v1') จากนั้น response = client.chat.completions.create(model='google/gemini-pro-latest', messages=[{...}], max_tokens=10000) Orcarouter ต้องใช้ API key ซึ่งคุณสามารถรับได้โดยการสมัครใช้งานบนแพลตฟอร์มของพวกเขา รูปแบบการตอบสนองจะเหมือนกับของ OpenAI รวมถึง choices, usage และ finish_reason
รองรับพารามิเตอร์การสนทนาแบบสมบูรณ์ของ OpenAI มาตรฐาน เช่น messages, max_tokens, temperature, top_p, frequency_penalty, presence_penalty, stop และ stream อาร์เรย์ messages สามารถรวมบทบาท system, user และ assistant ได้ สำหรับอินพุตแบบมัลติโมดัล (รูปภาพ เสียง ฯลฯ) คุณสามารถใช้รูปแบบ content parts (หาก OrcaRouter รองรับ) หรือส่งข้อมูลที่เข้ารหัส base64 ในลักษณะที่มีโครงสร้าง อ้างอิงเอกสารของ OrcaRouter สำหรับวิธีการส่งประเภทไฟล์และสื่อที่แน่นอน โมเดลยังเคารพพารามิเตอร์ max_tokens สูงสุด 65,536 โปรดทราบว่าพารามิเตอร์ OpenAI บางตัวอาจไม่ได้ถูกนำมาใช้ทั้งหมด ควรทดสอบอย่างละเอียด API จะส่งคืนการใช้โทเค็นในการตอบกลับภายใต้ usage.prompt_tokens และ usage.completion_tokens
หากคุณกำลังใช้ Vertex AI หรือ Gemini API ของ Google โดยตรง การย้ายไปยัง OrcaRouter นั้นตรงไปตรงมา คุณเพียงเปลี่ยน endpoint และวิธีการตรวจสอบสิทธิ์ของคุณเป็นของ OrcaRouter แทนที่จะใช้คลังไคลเอ็นต์ของ Google คุณใช้โค้ดที่เข้ากันได้กับ OpenAI เปลี่ยน base URL เป็น https://api.orcarouter.ai/v1 และ model ID เป็น "google/gemini-pro-latest" คุณจะต้องมีคีย์ API ของ OrcaRouter รูปแบบข้อความอาจแตกต่างเล็กน้อย (Google ใช้ “contents” ขณะที่ OpenAI ใช้ “messages”) ดังนั้นคุณจะต้องปรับให้เข้ากับรูปแบบของ OpenAI สำหรับเนื้อหาหลายรูปแบบ (multimodal) คุณอาจต้องเข้ารหัสรูปภาพหรือไฟล์แตกต่างออกไป เอกสารของ OrcaRouter ควรมีตัวอย่างให้ ราคายังคงเหมือนกับการเรียกเก็บเงินโดยตรงของ Google ดังนั้นค่าใช้จ่ายต่อ token ของคุณจะไม่เพิ่มขึ้น การย้ายนี้ช่วยให้คุณรวมการเรียกใช้โมเดลทั้งหมดภายใต้อินเทอร์เฟซที่เข้ากันได้กับ OpenAI เพียงตัวเดียว
โมเดลทั้งสองเป็นโมเดล multimodal ที่มีขนาดใหญ่และทรงพลัง แต่มีจุดแข็งที่แตกต่างกัน GPT‑4 โดย OpenAI ขึ้นชื่อเรื่องการให้เหตุผลที่แข็งแกร่งและการสนับสนุนระบบนิเวศที่กว้างขวาง ขณะที่ Gemini Pro Latest มีความโดดเด่นในด้านความหลากหลายของอินพุต multimodal (รองรับเสียงและวิดีโอโดยตรง) และมีขีดจำกัดของ output token ที่ใหญ่กว่าที่ 65,536 เทียบกับของ GPT‑4 ที่ทั่วไปอยู่ที่ 8,192 หรือ 32,768 ในรุ่นต่างๆ ราคาแตกต่างกัน: Gemini Pro Latest ราคา $4/$18 ต่อ 1 ล้าน token ในขณะที่ GPT‑4 Turbo ราคา $10/$30 (หรือ $20/$60 สำหรับ GPT‑4) หากไม่มีข้อมูล benchmark โดยตรง การเปรียบเทียบประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับงานเฉพาะ Gemini Pro Latest อาจจะเหมาะกับงานที่ต้องเข้าใจสื่อหลายประเภทพร้อมกัน ในขณะที่ GPT‑4 อาจมีข้อดีในการสร้างโค้ดหรือ output ที่มีโครงสร้างในบางกรณี แนะนำให้ทดสอบกับข้อมูลของคุณเอง
ในตระกูล Gemini โมเดลนี้เป็นเวอร์ชัน "Pro" ล่าสุด หมายความว่ามีความสามารถมากกว่า Flash รุ่นเล็กกว่า แต่น้อยกว่าระดับ Ultra (ซึ่งไม่ได้อยู่ในรายการนี้) เมื่อเทียบกับ Gemini 1.5 Pro (เวอร์ชันที่ถูกกำหนดตายตัว) ป้าย "Latest" บ่งบอกว่าได้รับการอัปเดตอย่างต่อเนื่อง อาจทันสมัยกว่าแต่ก็อาจเปลี่ยนแปลงได้ Gemini Flash ถูกกว่าและเร็วกว่า แต่มีฟีเจอร์มัลติโมดัลน้อยกว่าและขีดจำกัดเอาต์พุตต่ำกว่า "Pro Latest" ครองตำแหน่งตรงกลาง: ประสิทธิภาพสูงพร้อมรองรับรูปแบบที่หลากหลายในราคาปานกลาง (ระดับกลางเมื่อเทียบกับ GPT‑4 และ Claude 3 Opus) สำหรับผู้ใช้ที่ต้องการการปรับปรุงล่าสุดโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายสูงสุด นี่คือตัวเลือกที่สมดุล
โมเดล Claude 3 ของ Anthropic (Haiku, Sonnet, Opus) รองรับอินพุตแบบหลายรูปแบบและเอาต์พุตที่ยาว Claude 3 Opus มีหน้าต่างบริบท 200K และเอาต์พุตสูงสุด 4,096 โทเคน (หรือยาวกว่าด้วยฟีเจอร์ขยาย) Gemini Pro Latest มีหน้าต่างบริบทที่เล็กกว่า (ไม่ระบุจำนวนอินพุตสูงสุดที่แน่นอน) แต่มีขีดจำกัดเอาต์พุตที่ใหญ่กว่ามาก (65,536 โทเคน) ราคาสำหรับ Claude 3 Opus อยู่ที่ $15/$75 ต่อ 1 ล้านโทเคน ซึ่งสูงกว่า Gemini Pro Latest ($4/$18) อย่างมาก Claude 3 Sonnet มีราคาใกล้เคียงกว่า ในด้านความปลอดภัยและการจัดแนว โมเดล Claude เป็นที่รู้จักในการจัดการเนื้อหาที่เป็นอันตรายด้วยความระมัดระวังมากขึ้น Gemini Pro Latest อาจเหมาะสมกว่าสำหรับการสร้างข้อความที่ยาวมาก ในขณะที่ Claude อาจเก่งในการสนทนาที่ละเอียดอ่อน ทั้งสองสามารถเข้าถึงได้ผ่าน OrcaRouter ทำให้คุณสามารถเลือกตามงานและงบประมาณ
เข้ากันได้กับ OpenAI — ใช้ SDK เดิมของคุณได้เลย
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-pro-latest",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)max_tokensresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_pinclude_reasoningreasoning| อินพุต / 1M โทเค็น | $4.00 |
| เอาต์พุต / 1M โทเค็น | $18.00 |
| อ่านแคช / 1M | $0.400 |
| สกุลเงิน | USD |
ประมาณการจากราคาตั้ง
เป็นเพียงการประเมิน — จำนวน token จริงขึ้นอยู่กับ tokenizer ของผู้ให้บริการ
GET /api/public/models/google/gemini-pro-latestเปิด @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