Gemini 2.5 Flash 是谷歌当前最先进的主力模型，专为高级推理、编程、数学和科学任务而设计。该模型内置“思考”能力，使其能够提供更具...
Google Gemini 2.5 Flash 是谷歌开发的多模态语言模型，属于 Gemini 2.5 系列，专为高效处理文本、图像、音频和视频输入而设计。该模型支持 1,048,576 个 token 的上下文窗口，可处理超长文档或多文件对话，输出长度可达 65,536 个 token。谷歌将其定位为面向生产工作负载的快速、低成本选项。OrcaRouter 通过其兼容 OpenAI 的 API…
Gemini 2.5 Flash 支持五种输入模态：文件（如 PDF、文档）、图像、文本、音频和视频。这使得用户可以在单个请求中提供丰富的数据组合。例如，你可以提交一段视频录像、配套的文字脚本以及一份 PDF 参考文档，模型会跨所有模态进行推理。对于大多数格式，模型原生处理这些输入，无需单独的编码或分块处理。这种多模态支持对于视频摘要、多文档分析和交互式助手等任务尤为实用。
具有1,048,576个token的上下文窗口，Gemini 2.5 Flash可以在一次交互中处理整本书籍、大型代码库或数小时的转录音频。这消除了对滑动窗口技术或外部记忆的需求。用例包括审查整个软件项目中的错误、分析带有大量引用的长篇法律文档，或总结长达数小时的会议。大的上下文还使模型能够在非常长的对话中保持连贯性，尽管输出长度限制为65,536个token。
基于基准测试，Gemini 2.5 Flash 在数学推理方面表现出色，MATH-500 得分为 93.2。其大上下文窗口和多模态训练使其在代码生成与理解方面同样展现强劲性能。模型原生支持音频和视频处理，减少了预处理开销。每 token 的低成本使其适合批处理及实时应用场景。不过，对于需要极高创造力或特定领域专业知识的任务，专用模型或更大规模模型可能更为合适。
Gemini 2.5 Flash 在定价上已具有竞争力，每1M输入tokens为$0.30，每1M输出tokens为$2.50。然而，对于非常简单的任务，如分类或短文本生成，较小的模型如 Gemini 1.5 Flash 或第三方替代方案可能提供更低的每token成本。评估您预期的token使用量和延迟要求。如果您的负载不需要完整的1M上下文或多模态输入，则具有较小上下文窗口的纯文本模型可以降低成本。OrcaRouter 的目录提供了成本比较的选项。
MATH-500是一个由500道数学难题组成的基准测试，涵盖代数、几何、概率和数论。93.2分意味着该模型正确解决了93.2%的题目，展现了强大的数学推理和解题能力。这一成绩使Gemini 2.5 Flash跻身数学任务中的顶级模型之列。该基准测试同时评估计算准确性和逻辑推理能力。从事教育工具、科学计算或数学密集型工作流的开发者可参考此分数作为依据。
速度取决于请求复杂度、令牌长度和服务器负载。谷歌尚未公布 Gemini 2.5 Flash 的具体延迟数据。但“Flash”标识表明相比 Pro 版本，它为低延迟进行了优化。在通过 OrcaRouter 的典型使用中，响应时间对实时应用具有竞争力。对于高吞吐量场景，考虑批处理请求或使用流式输出。OrcaRouter 通过其兼容 OpenAI 的 API 支持流式响应，这可以减少感知延迟。
相比于GPT-4o mini或Claude 3 Haiku等经济型模型，Gemini 2.5 Flash提供了更大的上下文窗口（1M对比通常的128K-200K）和多模态输入支持。其MATH-500得分93.2高于许多同等价位的替代产品。成本具有竞争力，尤其是输出token价格为每百万token 2.50美元。然而，对于纯粹专注于创意写作或对话流畅性的任务，其他模型可能表现更佳。非数学任务的基准数据未提供，因此直接比较有限。
虽然Gemini 2.5 Flash在数学和代码方面表现良好，但在其他维度（如事实检索、细微语言理解或创意生成）上的性能并未被所提供的基准测试覆盖。作为一款“Flash”模型，它可能在推理深度上有所取舍以换取速度。最大输出为65,536个token，可能不足以生成长篇报告或对极长输入的摘要。此外，模型的训练数据截止日期和潜在偏差未明确说明；用户应在关键应用中验证输出结果。
定价简单明了：输入每100万token收费0.30美元，输出每100万token收费2.50美元。这些价格按谷歌的供应商费率计费，OrcaRouter不加收任何加价。无隐藏费用或附加费。例如，处理1000万输入token的费用为3.00美元，生成100万输出token的费用为2.50美元。该定价适用于所有支持的输入模态。Token计数包括所有文本、图像块（转换后）以及音频/视频片段，依据谷歌的Token化方案。
当相同的上下文在多个请求中被重复使用时，提示缓存可以降低输入成本。Google Gemini 模型支持自动缓存重复的前缀令牌。在 OrcaRouter 上，缓存行为遵循 Google 的策略。如果您的应用程序频繁发送相同的系统指令或参考文档，缓存可能会降低有效输入令牌成本。具体节省取决于缓存命中率。定价事实中未提供特定的缓存折扣，但用户应参考 Google 的文档以了解缓存资格。
Gemini 2.5 Pro 通常每个词元的价格高于 Flash（Pro 的具体价格未提供），但在复杂推理任务上可能会产生更高质量的结果。Flash 则专为优先考虑速度和性价比的应用而设计。对于高流量生产环境，Flash 较低的每个词元成本可以带来显著的费用节省。然而，如果任务要求绝对最高的准确率（例如在法律或医学推理中），Pro 增加的成本可能是合理的。建议在您的数据样本上对两者进行评估，以确定最优的价格与性能权衡。
OrcaRouter 不增加额外费用，因此每个token的价格与Google的提供商费率保持一致。企业直接从Google处可能获得批量折扣，但这些折扣并未反映在列出的标准按需付费价格中。OrcaRouter提供简单的按token计费模式，无最低消费要求。用户可联系OrcaRouter了解可能的基于量的价格方案，但事实中未提供具体的折扣结构。
通过OrcaRouter的OpenAI兼容API调用Gemini 2.5 Flash。将基础URL设置为https://api.orcarouter.ai/v1，模型ID设置为"google/gemini-2.5-flash"。可使用任意OpenAI SDK或HTTP客户端。身份验证需要来自OrcaRouter的API密钥。向/chat/completions发送POST请求，包含model参数。Python示例：client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="YOUR_KEY"); response = client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-flash", messages=[{"role":"user","content":"Hello"}])。该API支持流式传输、函数调用及其他标准OpenAI参数。
所有标准 OpenAI 聊天补全参数均受支持，包括：messages（消息对象数组）、temperature（0-2）、top_p、max_tokens（最高 65536）、frequency_penalty、presence_penalty、stop、stream（布尔值）和 logprobs。对于多模态输入，请使用包含文本和 image_url 或 file_url 部分的内容结构。音频和视频输入可以作为 Base64 编码的数据 URI 或 URL 提供，具体取决于文件大小。API 还支持 response_format，如果需要可以使用 JSON 模式。有关确切的格式细节，请参考 OrcaRouter 的文档。
迁移过程非常简单，因为OrcaRouter使用兼容OpenAI的端点。如果你正在使用OpenAI、Anthropic或其他提供商，只需将基础URL改为https://api.orcarouter.ai/v1，并将你的API密钥替换为OrcaRouter密钥。将模型ID更新为"google/gemini-2.5-flash"。消息格式、流式传输或其他调用结构无需更改。对于来自Google原生Vertex AI或Generative AI SDK的用户，需要适应OpenAI的消息格式，但许多库都提供了转换工具。
OrcaRouter 暴露标准的 HTTP 错误码：401 表示未授权，429 表示速率限制，500 表示服务器错误。速率限制取决于您的 OrcaRouter 套餐。Google 也可能对每个 API 密钥施加其自身的速率限制。API 以 OpenAI 格式返回错误。对于超过 1M 上下文窗口或 65K 输出的大请求，您将收到 400 错误。OrcaRouter 的文档提供了具体的速率限制层级。如果遇到速率限制，请考虑使用指数退避重试。
GPT-4o mini 是 OpenAI 推出的一款更小、更便宜的模型，拥有 128K token 的上下文窗口（比 Gemini 2.5 Flash 小 8 倍）。GPT-4o mini 仅支持文本，而 Gemini 2.5 Flash 支持文件、图像、音频和视频。在 MATH-500 上，GPT-4o mini 得分约为 70-80（本次对比未提供精确数值），而 Gemini 2.5 Flash 得分为 93.2。GPT-4o mini 的定价约为每 1M token $0.15/$0.60（输入/输出）——输入比 Gemini Flash 便宜，但输出更贵。选择 Gemini Flash 用于多模态、长上下文任务；选择 GPT-4o mini 用于极低成本的纯文本应用。
Gemini 2.0 Flash（上一代）拥有100万token的上下文窗口和类似的多模态支持。然而，Gemini 2.5 Flash改进了数学推理能力，93.2分的MATH-500成绩与2.0 Flash的得分（未提供，但可能较低）相比，就是明证。2.5 Flash的定价为每1M tokens $0.30/$2.50，而2.0 Flash为每1M tokens $0.15/$0.60——因此2.5 Flash每个token更贵。其代价是更好的准确性。对于成本敏感且不需要高数学性能的项目，2.0 Flash可能更合适。OrcaRouter 提供两个版本。
其他高性价比多模态模型包括Claude 3 Haiku（20万上下文，文本+图像）和Llama 3.2 90B（12.8万上下文，文本+图像）。Gemini 2.5 Flash提供最大的上下文窗口（100万），并原生支持音频/视频，这在同等价位中较为罕见。其MATH-500得分为93.2，高于许多同类模型。然而，对于纯文本生成，Mistral Small等模型可能延迟更低。最佳选择取决于你的具体模态需求，以及更大上下文是否值得相应成本。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-flash",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| 输入 / 1M tokens | $0.300 |
| 输出 / 1M tokens | $2.50 |
| 缓存读取 / 1M | $0.030 |
| 货币 | USD |
基于标价的估算
仅为估算——实际 Token 数取决于提供商的分词器。
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title = {Gemini 2.5 Flash API},
author = {Google},
year = {2025},
howpublished = {OrcaRouter},
url = {https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-2.5-flash}
}Google. (2025). Gemini 2.5 Flash API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-2.5-flash