Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
Contexte total
1M
Sortie max.
65.5K
Date de sortie
N/A
Entrée$1.5 / M tokens
Sortie$7.5 / M tokens
Gemini 2.5 Pro
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro reprend les éléments mis en avant par les sources : avancé Gemini 2.5 thinking model. Sa valeur principale se situe dans tâches complexes, raisonnement profond, programmation and multimodal understanding. La description doit donc insister sur ces caractéristiques propres au modèle, plutôt que le présenter comme un chatbot générique.
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
17 juin 2025
Modalities
Prix de Gemini 2.5 Pro
| Prix entrée | Prix sortie | Lecture cache |
|---|---|---|
| $1.25/M | $10/M | $0.125/M |
Fonctionnalités API de Gemini 2.5 Pro
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2025-01-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Points forts de Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro associe raisonnement approfondi, programmation avancée et contexte multimodal d’un million de tokens pour les tâches techniques et analytiques complexes.
Raisonnement technique approfondi
Il raisonne en profondeur sur des problèmes difficiles de mathématiques, de sciences et d’ingénierie avant de produire sa réponse.
Raisonnement avancé sur le code
Il analyse de grandes bases de code, comprend les dépendances et élabore des solutions aux problèmes complexes d’implémentation ou de débogage.
Multimodalité sur un million de tokens
Il traite jusqu’à 1 048 576 tokens en entrée comprenant texte, images, vidéo, audio et PDF dans un même contexte.
Cas d’usage de Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro convient à la programmation complexe, à la résolution de problèmes scientifiques et à l’analyse de grands jeux de données ou corpus multimodaux.
Analyse de codebases complexes
Retracer l’architecture et les dépendances d’un grand dépôt, diagnostiquer les défauts et proposer des modifications coordonnées.
Résolution de problèmes scientifiques
Résoudre des problèmes de mathématiques ou de STEM en plusieurs étapes, expliciter les hypothèses et dériver un résultat argumenté.
Revue de grands corpus multimodaux
Examiner de vastes ensembles de documents, enregistrements, images et vidéos, extraire les preuves pertinentes et synthétiser les résultats.
Comment utiliser Gemini 2.5 Pro via l’API TokenHub
import OpenAI from "openai"
const client = new OpenAI({
apiKey: process.env.TOKENHUB_API_KEY,
baseURL: "https://us-api.tokenhub.com/v1",
})
const result = await client.chat.completions.create({})
console.log(result.choices[0]?.message?.content)Benchmark de Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro
| Score d’indice | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | Synthèse générale des capacités par Artificial Analysis | 27 |
| Artificial Analysis Coding Index | Synthèse des tâches logicielles par Artificial Analysis | 32 |
| Artificial Analysis Math Index | Synthèse du raisonnement mathématique par Artificial Analysis | 87.7 |
| Connaissances et raisonnement | ||
| MMLU-Pro | Connaissances multitâches avancées | 86.2% |
| GPQA | Résolution avancée de problèmes scientifiques | 84.4% |
| HLE | Large ensemble d’examens de niveau expert | 21.1% |
| Programmation et ingénierie | ||
| LiveCodeBench | Problèmes de programmation récents | 80.1% |
| SciCode | Défis de programmation scientifique | 42.8% |
| Terminal-Bench Hard | Exécution de tâches complexes dans un terminal | 26.5% |
| Mathématiques | ||
| MATH-500 | Résolution avancée de problèmes mathématiques | 96.7% |
| AIME | Problèmes de mathématiques de compétition | 88.7% |
| AIME 2025 | Problèmes de mathématiques de compétition | 87.7% |
| Respect des instructions et tâches d’agent | ||
| IFBench | Respect des contraintes du prompt | 48.7% |
| AA-LCR | Raisonnement en contexte long | 66% |
| τ²-Bench | Tâches de workflow agentique | 54.1% |
Mesures provenant de Artificial Analysis
Questions fréquentes sur Gemini 2.5 Pro
Découvrez le positionnement de Gemini 2.5 Pro, ses meilleurs usages, ses points forts, ses limites pratiques et les précautions d’intégration avec TokenHub.
Qu’est-ce que Gemini 2.5 Pro et quelle place occupe-t-il dans la gamme de Google ?+
Gemini 2.5 Pro est le modèle de raisonnement Gemini 2.5 Pro éprouvé de Google pour le code, les STEM, les grands jeux de données et les longs documents. Cette génération reste définie, mais les modèles plus récents de la même famille méritent d’être comparés pour les nouveaux projets.
Quelles charges de travail conviennent le mieux à Gemini 2.5 Pro ?+
Usages recommandés : le raisonnement complexe en plusieurs étapes, les problèmes de mathématiques, sciences et ingénierie et l’analyse de longs documents et de grands jeux de données. Avant la production, testez des entrées représentatives et définissez des critères d’acceptation mesurables.
Pourquoi choisir Gemini 2.5 Pro plutôt qu’un modèle plus petit ou plus ancien ?+
Principaux atouts : un raisonnement solide sur les problèmes difficiles, une bonne gestion des longs contextes et la prise en charge de diverses entrées multimodales. Cet ensemble est particulièrement utile pour les problèmes de mathématiques, sciences et ingénierie.
Que faut-il valider avant de dépendre de Gemini 2.5 Pro ?+
Envisagez un autre modèle si le projet peut adopter une génération Gemini plus récente, une latence minimale est la priorité absolue ou le processus ne permet aucune validation humaine des décisions importantes. Faites valider par une personne qualifiée les résultats importants de nature factuelle, juridique, financière, médicale ou opérationnelle.
Quelles sont les recommandations pratiques pour utiliser Gemini 2.5 Pro sur TokenHub ?+
Dans TokenHub, sélectionnez l’identifiant exact affiché pour Gemini 2.5 Pro, utilisez l’endpoint documenté pour votre compte et vos identifiants TokenHub. Vérifiez les types d’entrée, outils, options d’ancrage et le cycle de vie réellement exposés par TokenHub, sans supposer une parité complète avec l’API Gemini.
Prêt à utiliser Gemini 2.5 Pro ?
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MéDias Et Discussions
Sélection de vidéos et publications publiques liées à ce modèle.
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