Gemini 2.5 Flash

gemini-2.5-flash

Gemini 2.5 Flash은(는) 출처에서 balanced Gemini 2.5 price-performance model with thinking을(를) 핵심 특징으로 제시합니다. 주요 가치는 production 추론, 멀티모달 input and practical throughput에 있습니다. 따라서 일반 챗봇처럼 설명하기보다 이 모델만의 차별점을 중심으로 소개하는 것이 적합합니다.

Context Window

1M tokens

Maximum Output

65.5K tokens

Release Date

2025년 6월 17일

Modalities

Gemini 2.5 Flash 가격

입력 가격	출력 가격	캐시 읽기
$0.3/M	$2.5/M	$0.03/M

Gemini 2.5 Flash API 기능

Reasoning

Supported

Tool calling

Supported

Temperature parameter

Supported

Attachments

Supported

Knowledge Base

2025-01-01

Endpoint Protocols

Completions APIMessages APIgemini

Gemini 2.5 Flash 모델 주요 특징

Gemini 2.5 Flash는 적응형 추론, 멀티모달 이해, 대규모 컨텍스트 창을 결합해 응답성과 처리량이 중요한 작업에 적합합니다.

적응형 추론

추가 분석이 필요한 작업에 사고 과정을 적용해 추론 깊이와 응답성의 균형을 맞출 수 있습니다.

멀티모달 이해

텍스트, 이미지, 동영상, 오디오를 입력받아 여러 미디어 유형의 정보를 하나의 모델로 분석할 수 있습니다.

긴 컨텍스트 처리

1,048,576토큰 입력 창으로 방대한 문서, 미디어 모음, 통합된 애플리케이션 컨텍스트를 분석할 수 있습니다.

Gemini 2.5 Flash 사용 사례

Gemini 2.5 Flash는 대규모 콘텐츠 처리, 멀티모달 분석, 추론이 필요한 대화형 애플리케이션에 적합합니다.

멀티미디어 분석

이미지, 녹음, 동영상을 텍스트와 함께 분석해 검색 가능한 요약, 분류 결과, 추출 정보를 생성합니다.

대규모 콘텐츠 처리

대량의 콘텐츠를 분류·요약하고 정보를 추출하며, 정형화하기 어려운 사례에는 필요한 추론을 적용합니다.

대화형 어시스턴트

사용자 콘텐츠를 이해하고 요청을 추론한 뒤 체감 지연을 줄이면서 유용한 텍스트 응답을 제공하는 어시스턴트를 구축합니다.

TokenHub API로 Gemini 2.5 Flash 사용하는 방법

Create API key

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 Flash 벤치마크

지표 점수
Artificial Analysis Intelligence IndexArtificial Analysis Intelligence Index는 여러 평가 영역에서 측정한 모델의 전반적인 역량을 종합한 지표입니다.	종합 역량 평가	14.1
Artificial Analysis Coding IndexArtificial Analysis Coding Index는 코딩 및 소프트웨어 엔지니어링 작업에서 모델의 성능을 종합한 지표입니다.	코딩 역량 종합 평가	17.8
Artificial Analysis Math IndexArtificial Analysis Math Index는 수학적 추론과 경시대회 형식의 문제 해결 능력을 종합한 지표입니다.	수학적 추론 종합 평가	60.3
지식 및 추론
MMLU-ProMMLU-Pro는 기존 MMLU보다 어려운 문제를 통해 폭넓은 학술 및 전문 지식을 평가합니다.	고난도 다분야 지식	80.9%
GPQAGPQA는 대학원 수준의 과학 문제로 전문적인 추론 능력을 평가하는 벤치마크입니다.	고난도 과학 문제 해결	68.3%
HLEHLE는 다양한 분야의 전문가 수준 지식과 추론 능력을 측정하는 고난도 종합 벤치마크입니다.	다분야 전문가 수준 평가	5.1%
코딩 및 소프트웨어 엔지니어링
LiveCodeBenchLiveCodeBench는 평가 데이터 오염을 줄이기 위해 최근 공개된 프로그래밍 문제로 코딩 능력을 평가합니다.	최신 코딩 문제	49.5%
SciCodeSciCode는 과학적 맥락을 바탕으로 한 알고리즘 구현을 포함해 과학 컴퓨팅용 Python 프로그래밍 능력을 평가합니다.	과학 컴퓨팅 코딩 과제	29.1%
Terminal-Bench HardTerminal-Bench Hard는 AI 에이전트가 터미널 환경에서 어려운 작업을 완료할 수 있는지 평가합니다.	고난도 터미널 작업 수행	12.1%
수학
MATH-500MATH-500은 엄선된 고난도 문제를 통해 수학적 문제 해결 능력을 평가합니다.	고난도 수학 문제 해결	93.2%
AIMEAIME는 수학 경시대회 형식의 문제를 통해 수학적 추론 능력을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	50%
AIME 2025AIME 2025는 고난도 수학 경시대회 문제에 대한 성능을 측정합니다.	수학 경시대회 형식 문제	60.3%
지시 준수 및 에이전트 작업
IFBenchIFBench는 모델이 세부 지시와 제약 조건을 얼마나 일관되게 따르는지 측정합니다.	프롬프트 제약 준수	39.0%
AA-LCRAA-LCR은 긴 컨텍스트 윈도우 전반에서 추론 품질을 측정합니다.	긴 컨텍스트 추론	45.9%
τ²-Benchτ²-Bench는 도구와 상태 제약이 있는 실제 워크플로에서 대화형 에이전트의 역량을 평가합니다.	에이전트 워크플로 작업	14.9%

지표 출처 Artificial Analysis

Gemini 2.5 Flash 자주 묻는 질문

Gemini 2.5 Flash의 포지션, 적합한 용도, 주요 강점, 고려할 제한 사항과 TokenHub 연동 시 확인할 내용을 알아보세요.

개발자는 Gemini 2.5 Flash의 역할을 어떻게 이해하면 되나요?+

Gemini 2.5 Flash 모델은 추론이 필요하면서도 대량 처리와 낮은 지연을 요구하는 Google Gemini 2.5 Flash 균형형 모델입니다. 독립된 모델 세대로 제공되지만 신규 평가에서는 같은 계열의 최신 모델도 비교하는 것이 좋습니다.

Gemini 2.5 Flash이 실무에서 가장 큰 가치를 내는 경우는 언제인가요?+

대량 애플리케이션 요청, 다단계 에이전트 워크플로의 안정적 실행, 그리고 텍스트와 이미지 입력 분석에 적합합니다. 프로덕션 적용 전에 대표 입력으로 테스트하고 측정 가능한 승인 기준을 정하세요.

Gemini 2.5 Flash의 가장 유용한 특성은 무엇인가요?+

가장 실용적인 강점은 품질·속도·비용의 좋은 균형, 빠른 응답 속도, 그리고 어려운 문제에 대한 강한 추론입니다. 이 조합은 다단계 에이전트 워크플로의 안정적 실행에 특히 유용합니다.

Gemini 2.5 Flash의 실무적 한계는 무엇인가요?+

최상위 Pro급 추론이 필요한 경우, 프로젝트에서 최신 Gemini 세대를 도입할 수 있는 경우, 또는 중요한 의사결정에 사람의 검토를 넣을 수 없는 경우에는 다른 모델을 고려하세요. 사실, 법률, 재무, 의료, 운영과 관련된 중요한 출력은 자격을 갖춘 사람이 검토해야 합니다.

TokenHub에서 Gemini 2.5 Flash을 어떻게 호출해야 하나요?+

TokenHub에서는 Gemini 2.5 Flash에 표시된 정확한 모델 식별자를 선택하고 계정 문서의 엔드포인트와 TokenHub 자격 증명을 사용하세요. Gemini API와 완전히 동일하다고 가정하지 말고 TokenHub에서 제공하는 입력 유형, 도구, 그라운딩 옵션, 모델 수명 주기를 확인하세요.

Gemini 2.5 Flash을 사용할 준비가 되셨나요?

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