Gemini 3.6 Flash
gemini-3.6-flash
最大コンテキスト
1M
最大出力
65.5K
リリース日
N/A
入力$1.5 / 百万トークン
出力$7.5 / 百万トークン
Gemini 2.5 Pro
gemini-2.5-proGemini 2.5 Pro は、参照元で強調されている特徴として 高度な Gemini 2.5 thinking model を持ちます。主な価値は complex tasks, deep 推論, コーディング and マルチモーダル 理解 にあります。そのため、汎用チャットモデルとしてではなく、このモデル固有の強みを中心に説明するのが自然です。
Context Window
1M tokens
Maximum Output
65.5K tokens
Release Date
2025年6月17日
Modalities
Gemini 2.5 Pro の料金
| 入力価格 | 出力価格 | キャッシュ読み取り |
|---|---|---|
| $1.25/M | $10/M | $0.125/M |
Gemini 2.5 Pro の API 機能
Reasoning
Supported
Tool calling
Supported
Temperature parameter
Supported
Attachments
Supported
Knowledge Base
2025-01-01
Endpoint Protocols
Completions APIMessages APIgemini
Gemini 2.5 Proのモデル特長
Gemini 2.5 Proは、深い推論、高度なコーディング、100万トークンのマルチモーダル文脈を組み合わせ、複雑な技術・分析タスクに対応します。
深い技術推論
数学、科学、工学の難しい問題を深く推論してから最終回答を生成します。
高度なコード推論
大規模コードベースと依存関係を理解し、複雑な実装やデバッグ問題の解決策を作成します。
100万トークンの複合理解
単一コンテキストで最大1,048,576入力トークンのテキスト、画像、動画、音声、PDFを処理します。
Gemini 2.5 Proのユースケース
Gemini 2.5 Proは、複雑なコーディング、科学問題の解決、大規模なマルチモーダルデータや文書群の分析に適しています。
複雑なコードベース分析
大規模リポジトリの構成と依存関係を追跡し、不具合を診断して整合した変更案を提示します。
科学問題の解決
複数段階の数学・STEM問題を解き、前提を説明して論理的な結果を導きます。
大規模マルチモーダル資料分析
大量の文書、録音、画像、動画を確認し、関連する根拠を抽出して結果を統合します。
TokenHub API で Gemini 2.5 Pro を使用する方法
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)Gemini 2.5 Pro のベンチマーク
Gemini 2.5 Pro
| 指数スコア | ||
|---|---|---|
| Artificial Analysis Intelligence Index | 総合能力の集約評価 | 27 |
| Artificial Analysis Coding Index | コーディング能力の集約評価 | 32 |
| Artificial Analysis Math Index | 数学的推論の集約評価 | 87.7 |
| 知識と推論 | ||
| MMLU-Pro | 高度な複数分野の知識 | 86.2% |
| GPQA | 高度な科学問題の解決 | 84.4% |
| HLE | 幅広い分野の専門家レベル試験 | 21.1% |
| コーディングとソフトウェア開発 | ||
| LiveCodeBench | 最新のコーディング問題 | 80.1% |
| SciCode | 科学計算のコーディング課題 | 42.8% |
| Terminal-Bench Hard | 高難度のターミナル操作 | 26.5% |
| 数学 | ||
| MATH-500 | 高度な数学問題の解決 | 96.7% |
| AIME | 数学競技形式の問題 | 88.7% |
| AIME 2025 | 数学競技形式の問題 | 87.7% |
| 指示追従とエージェントタスク | ||
| IFBench | プロンプト制約への準拠 | 48.7% |
| AA-LCR | 長いコンテキストでの推論 | 66% |
| τ²-Bench | エージェントのワークフロータスク | 54.1% |
指標の出典 Artificial Analysis
Gemini 2.5 Pro に関するよくある質問
Gemini 2.5 Pro の位置づけ、適した用途、主な強み、注意点、TokenHub で安全に利用するための確認事項を紹介します。
Gemini 2.5 Pro はどのようなモデルで、Google の製品群ではどこに位置づけられますか？+
Gemini 2.5 Pro は、コード、STEM、大規模データ、長文書に対応する Google の実績ある Gemini 2.5 Pro 推論モデルです。独立したモデル世代として提供されていますが、新規評価では同系列の新しいモデルも比較してください。
Gemini 2.5 Pro に最も適した処理は何ですか？+
複雑な多段階推論、数学・科学・工学の問題、および長文書と大規模データの分析に適しています。本番導入前に代表的な入力でテストし、測定可能な合格基準を定めてください。
小型モデルや旧モデルではなく Gemini 2.5 Pro を選ぶ理由は何ですか？+
実用上の主な強みは難問に対する高い推論力、長いコンテキストの処理能力、および多様なマルチモーダル入力への対応です。この組み合わせは、数学・科学・工学の問題で特に価値があります。
Gemini 2.5 Pro に依存する前に何を検証すべきですか？+
新しい Gemini 世代を採用できる場合、最優先事項が極めて低い遅延である場合、または重要な判断に人手レビューを入れられない場合は、別のモデルも検討してください。事実、法務、財務、医療、運用に関わる重要な出力は、適切な専門知識を持つ人が確認してください。
Gemini 2.5 Pro を TokenHub で利用する際の実用的な指針は何ですか？+
TokenHub では、Gemini 2.5 Pro に表示される正確なモデル識別子を選び、アカウント資料に記載されたエンドポイントと TokenHub 認証情報を使用してください。Gemini API と完全に同じだと想定せず、TokenHub で提供される入力形式、ツール、グラウンディング機能、モデルのライフサイクルを確認してください。
Gemini 2.5 Pro を使い始めますか？
1つの API キーで Gemini 2.5 Pro とその他の AI モデルにアクセスできます。
メディアと議論
このモデルに関連する公開動画と投稿を選んでいます。
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