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Gemini 2.5 Pro

輸入:$1/M
輸出:$8/M
上下文:1M
最大輸出:65K
發布時間:Oct 1, 2025

Gemini 2.5 Pro 是由 Google 提供的人工智慧模型。它具備原生的多模態處理能力與可達 1 million tokens 的超長上下文視窗,為複雜、長序列任務提供前所未有的強大支援。根據 Google 的數據,Gemini 2.5 Pro 在複雜任務上表現尤為出色。此模型支援的最大上下文長度為 1,048,576 tokens。

熱門
商業用途

Gemini 2.5 Pro 的 Playground

探索 Gemini 2.5 Pro 的 Playground — 一個互動式環境,可測試模型並即時執行查詢。嘗試提示、調整參數,並立即迭代以加速開發並驗證使用案例。

基本資訊(功能)

  • 多模態:在單一模型中原生處理文字、影像與程式碼。
  • 長上下文視窗:在長篇對話與文件中保持連貫性。1.05M
  • 深度思考模式:Pro 套件中的實驗性變體,並行部署多個推理代理,用於策略規劃創意解決方案
  • 理想使用情境:程式撰寫、代理式工作流程、互動式模擬,以及資料視覺化 。

技術細節

  • 多代理架構:將推理流程並行化,以同時探索多個解決路徑。
  • MRCR (Multi-Round Coreference Resolution):增強的共指處理,適用於長時對話與多輪任務。
  • 訓練語料:涵蓋數十億個標記,跨越網頁文本、程式碼倉庫、學術來源與專有資料集。
  • 工具整合:無縫結合程式碼執行Google 搜尋外部 API以增強其內部推理。
  • 限制與已知風險
  • **內容政策限制:**模型會執行內容政策(例如,不允許露骨的性內容與部分違法內容),但執行並非完美——在某些情境下仍可能生成公眾人物或具爭議符號的影像,因此政策檢查至關重要。 )
  • **失效模式:**在極端編輯中可能出現身分漂移;當提示不夠明確時,偶爾會有語義不對齊;在非常複雜的場景或極端視角變化下可能產生偽影。
  • **來源追溯與濫用:**雖然具備浮水印與 SynthID,但這些並不能防止濫用——它們用於協助偵測與歸因,於敏感工作流程中不能取代人工審查。

典型使用案例

  • **產品與電商:**透過多影像融合,將商品/型錄商品置入生活風格照片
  • **創意工具/設計:**快速迭代於設計應用中(提及與 Adobe Firefly 的整合)。
  • **相片編輯與修飾:**以自然語言進行在地化編修(移除物件、更改顏色/光照、重新風格化)。
  • **故事敘事/角色資產:**保持角色一致性於分鏡與場景之間。

Gemini 2.5 Pro 的定價

探索 Gemini 2.5 Pro 的競爭性定價,專為滿足各種預算和使用需求而設計。我們靈活的方案確保您只需為實際使用量付費,讓您能夠隨著需求增長輕鬆擴展。了解 Gemini 2.5 Pro 如何在保持成本可控的同時提升您的專案效果。

gemini-2.5-pro (same price across variants)

Model familyVariant (model name)Input price (USD / 1M tokens)Output price (USD / 1M tokens)
gemini-2.5-progemini-2.5-pro-all$1.00$8.00
gemini-2.5-progemini-2.5-pro-thinking$1.00$8.00
gemini-2.5-progemini-2.5-pro$1.00$8.00

Gemini 2.5 Pro 的範例程式碼和 API

存取完整的範例程式碼和 API 資源,以簡化您的 Gemini 2.5 Pro 整合流程。我們詳盡的文件提供逐步指引,協助您在專案中充分發揮 Gemini 2.5 Pro 的潛力。

from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
)

print(response.text)

cURL Code Example

from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
)

print(response.text)

Python Code Example

from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
)

print(response.text)

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-pro",
    contents: "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
  });

  console.log(response.text);
}

main();

Gemini 2.5 Pro的版本

Gemini 2.5 Pro擁有多個快照的原因可能包括:更新後輸出結果存在差異需保留舊版快照以確保一致性、為開發者提供適應與遷移的過渡期,以及不同快照對應全球或區域端點以優化使用者體驗等潛在因素。各版本間的具體差異請參閱官方文件說明。

gemini-2.5-pro-all
gemini-2.5-pro-thinking
gemini-2.5-pro-deepsearch