Gemini 2.5 Pro 是谷歌最先进的 AI 模型，专为高级推理、编程、数学和科学任务而设计。它采用“思考”能力，使其能够通过响应进行推理，从而提高准确性...
Google Gemini 2.5 Pro 是谷歌开发的大语言模型，专为复杂推理和多模态理解而设计。它能处理文本、图像、文件、音频和视频输入，并拥有 1,048,576 个 token 的上下文窗口。这使其能够处理超长文档、大规模对话或多模态输入而无需截断。该模型一次最多可输出 65,536 个 token。通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API…
Gemini 2.5 Pro 能够处理并理解文本、图像、文件（如 PDF 和电子表格）、音频以及视频。它可以生成多达 65,536 个 token 的文本输出。其 1,048,576 个 token 的超大上下文窗口，使其能够在单次提示中考虑整本书、大型代码库或超长聊天历史。该模型擅长推理密集型任务，例如数学问题求解、代码生成和复杂文档分析。它还能执行多模态任务，如描述图像、转录音频或回答与视频内容相关的问题。该模型可通过 OrcaRouter 的 OpenAI 兼容 API 进行访问，易于集成到现有工作流程中。
当您的任务需要完整的100万token上下文窗口时（例如分析长篇法律文档、总结数小时的会议记录或处理整个代码仓库），请选择Gemini 2.5 Pro。其强大的数学推理能力（MATH-500得分96.7）使其成为复杂问题求解或辅导的优质选择。混合文本、图像、音频或视频的多模态用例也能受益于其统一处理能力。然而，对于简短简单的任务（如基本问答或单轮翻译），较小的模型如Gemini 2.0 Flash或GPT-4o mini将更快且更便宜。考虑token数量：如果输入低于32K token，许多其他模型可以以更低成本处理。
最佳使用场景包括需要深度理解长上下文的场景：法律文档审阅、学术论文分析、代码库辅助，以及需要保留大量历史记录的多轮对话智能体。其强大的数学推理能力使其适用于辅导、科学计算和数学竞赛题目。多模态支持可实现图像描述、视频摘要、音频转录及后续分析等应用。它还可用于从复杂文档（含表格图表的PDF）中提取数据，以及生成需要在多页中保持一致性的长格式结构化输出。
如果您的上下文信息在较小的窗口范围内（例如低于128K tokens）或无需多模态输入，建议选择较便宜的模型。若任务仅为简单分类、简短摘要或格式转换，使用Gemini 1.5 Flash或GPT-4o mini等较小模型响应更快且成本显著降低。此外，若对延迟敏感，小模型通常推理时间更短。预算有限且调用量大的项目应评估是否确实需要1M上下文及数学推理能力。对于许多日常任务，Gemini 2.5 Pro的增量成本可能并不值得其带来的优势。
Gemini 2.5 Pro 在 MATH-500 基准测试中取得了 96.7 的分数。MATH-500 是 MATH 数据集的一个子集，包含 500 道具有挑战性的数学问题，涵盖代数、几何、数论和概率等主题。96.7 的分数表明该模型几乎正确解决了所有问题，展现了强大的数学推理和逐步求解能力。这使其在数学任务方面跻身顶级模型之列。对于从事数学密集型应用（如教育工具、科学计算或金融）的用户来说，可以将此基准作为模型能力的有力证据。
拥有1,048,576个token的上下文窗口，Gemini 2.5 Pro提供了当前生产模型中最大的上下文范围之一。作为对比，GPT-4o的上下文为128,000个token，Claude 3.5 Sonnet为200K token，而Gemini 1.5 Pro的实验版本也曾达到1M token。如此大的上下文范围使得模型能够一次性处理非常长的文档或完整代码库，无需分块或外部检索。然而，由于注意力机制，更大的上下文可能会增加延迟和成本。用户在选择该模型前应评估自身用例是否真正需要如此大的上下文。
优势包括顶级的数学推理能力（MATH-500上得分96.7）、强大的多模态理解能力以及处理极长上下文的能力。该模型还支持多种输入类型（文本、图像、文件、音频、视频），比许多替代方案更广泛。局限性包括相比小型模型成本更高，且未提供其他领域的特定基准分数，如编程（例如HumanEval）、语言理解（例如MMLU）或多语言任务。没有这些数据，用户应使用自己的数据进行测试。此外，由于模型大小和上下文长度，其延迟可能高于紧凑型模型，尽管没有具体数字。
定价为每100万输入token 2.50美元，每100万输出token 15.00美元。这些是Google提供的提供商费率，OrcaRouter不加价。您只需按Google收取的费用付费。输入token包括提示文本以及任何被分词的 multimodal 内容（图像、音频、视频）。输出token是生成的回复。token数量在API响应中提供。由于没有加价，成本透明且可预测。例如，一个包含10万输入token的提示生成1万输出token，成本约为0.40美元。用户应监控token用量以控制成本。
与较小的模型相比，Gemini 2.5 Pro 定价更高。例如，Gemini 1.5 Flash 每 1M 输入令牌成本为 0.15 美元，每 1M 输出令牌成本为 0.60 美元，在短上下文或简单任务中更具成本效益。同样，GPT-4o mini 成本也更低。然而，对于需要大上下文或强数学推理的任务，Gemini 2.5 Pro 可能比多次调用较小模型更高效。其权衡在于每次调用成本更高，但可能获得更好的准确性和更少的重试。用户应估算总令牌量，并评估性能提升是否值得额外支出。
在OrcaRouter上，目前没有关于Gemini 2.5 Pro的缓存或折扣层级的信息。价格明确为提供商费率，零加价。部分提供商提供输入令牌缓存或针对低优先级任务降低定价，但通过OrcaRouter使用该模型时暂无此类详情。建议用户查看OrcaRouter的文档以获取最新的定价或缓存选项。目前，成本完全基于每次API调用的令牌数，按当前每百万令牌费率计算。对于高用量用户，可联系OrcaRouter探讨企业协议。
成本可通过已知的输入和输出token数量来估算。API响应中包含token使用情况字段。输入token：统计提示中的所有token（包括系统消息、用户消息以及任何多模态token）。输出token：统计生成的回复。然后计算：(input_tokens / 1,000,000) * $2.50 + (output_tokens / 1,000,000) * $15.00。例如，一个包含500,000个输入token的提示生成20,000个输出token，成本为(0.5 * $2.50) + (0.02 * $15.00) = $1.25 + $0.30 = $1.55。没有额外费用。使用Google提供的tokenizer，或根据已知比例估算（例如，对于Gemini图像，1张图像约258个token，但具体token化方式可能有所不同）。
向 https://api.orcarouter.ai/v1 的 OrcaRouter API 端点发起请求，使用模型 ID "google/gemini-2.5-pro"。该 API 完全兼容 OpenAI 格式，因此你可以使用 OpenAI Python 客户端或任何支持 OpenAI 聊天补全格式的 SDK。将基础 URL 设置为 OrcaRouter 端点，并提供你的 OrcaRouter API 密钥。Python 示例：`client = OpenAI(base_url="https://api.orcarouter.ai/v1", api_key="your_key")`。然后调用 `client.chat.completions.create(model="google/gemini-2.5-pro", messages=[...])`。响应遵循标准结构，包含 choices、usage 等。除了标准聊天补全外，无需特殊参数。
该API支持标准的OpenAI聊天补全参数：model、messages、max_tokens、temperature、top_p、stop、frequency_penalty、presence_penalty和stream。对于Gemini 2.5 Pro，max_tokens最高可达65536。消息应遵循包含system、user、assistant等角色的标准结构。如需包含多模态内容（图像、音频、视频），请使用带有type "image_url"、"input_audio"等内容数组格式，遵循OpenAI视觉API格式。但所有多模态类型的支持可能有所不同，具体格式请参考Google文档。支持流式传输以实现增量响应。通过OrcaRouter使用此模型时，未记录其他自定义参数。
迁移涉及在API调用中将模型ID从例如"gpt-4"或"claude-3.5-sonnet"更改为"google/gemini-2.5-pro"。由于OrcaRouter使用相同的OpenAI兼容端点，无需更改基础URL或认证。如果你之前使用的是非OpenAI提供商，可能需要调整消息格式。Gemini 2.5 Pro支持系统消息和标准角色。对于多模态内容，请确保使用OpenAI内容数组格式格式化图像/音频/视频。先使用小样本进行测试以验证行为和token使用。另请注意上下文长度更大，但输出长度最多可设置为65536个token。相应地更新你的max_tokens。
Gemini 2.5 Pro 是 Gemini 1.5 Pro 的后续版本。两者均拥有 100 万个 token 的上下文窗口，但据报告，Gemini 2.5 Pro 的推理能力有所提升，这体现在其 96.7 的 MATH-500 得分上（1.5 Pro 的得分未提供直接对比，但非官方报告显示通常较低）。1.5 Pro 的定价为每 100 万输入 token 1.25 美元，每 100 万输出 token 5.00 美元，而 2.5 Pro 的输入价格是其两倍，输出价格是其三倍。Gemini 2.5 Pro 还支持更多输入模态（新增视频和音频）。对于需要最新推理能力的应用，2.5 Pro 更优；而对于成本敏感的任务，1.5 Pro 仍然是一个强劲的选择。
GPT-4o（OpenAI 开发）拥有 128K token 的上下文窗口，远小于 Gemini 2.5 Pro 的 1M 窗口。GPT-4o 支持文本和图像输入，但不直接支持音频或视频。GPT-4o 的定价为每 100 万输入 token $2.50，每 100 万输出 token $10.00，输出成本低于 Gemini 2.5 Pro（$15.00）。在 MATH-500 基准测试中，GPT-4o 的分数未提供，但通常较高。选择取决于上下文长度需求：如果需要处理超长文档或包含音频/视频的多模态输入，Gemini 2.5 Pro 更优；对于较短任务且输出成本更低时，GPT-4o 可能更具性价比。两者均可通过 OrcaRouter 以相同 API 格式访问。
Claude 3.5 Sonnet（Anthropic 出品）拥有 20 万 token 的上下文窗口，远小于 Gemini 2.5 Pro 的 100 万。Claude 支持文本和图像输入（最多 10 张图像）。Claude 3.5 Sonnet 的定价为每 100 万输入 token 3.00 美元、每 100 万输出 token 15.00 美元，输出价格与 Gemini 2.5 Pro 相近，但输入价格更高。Claude 3.5 Sonnet 未提供 MATH-500 评分。Claude 以强大的语言理解能力和安全性著称。Gemini 2.5 Pro 提供更大的上下文、更多的模态（音频、视频）和经过验证的数学推理能力。选择取决于您是否需要额外的上下文和多模态支持，或者更偏好 Claude 的语言风格。
兼容 OpenAI——沿用你现有的 SDK
https://api.orcarouter.ai/v1https://api.orcarouter.aifrom openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="https://api.orcarouter.ai/v1",
api_key="$ORCAROUTER_API_KEY",
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Hello"}],
)
print(response.choices[0].message.content)include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p| 输入 / 1M tokens | $2.50 |
| 输出 / 1M tokens | $15.00 |
| 缓存读取 / 1M | $0.250 |
| 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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author = {Google},
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}Google. (2025). Gemini 2.5 Pro API. OrcaRouter. https://www.orcarouter.ai/models/google/gemini-2.5-pro