gemini-2.5-flashModelsell で gemini-2.5-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
このモデルの料金とサービスのパフォーマンスをプロバイダー間で比較できます。
| サプライヤー | 割引 | 入力/M | 出力/M | キャッシュ読み取り/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | -50% | $0.15 | $1.25 | $0.015 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | -30% | $0.21 | $1.75 | $0.021 |
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SentencePiece (Gemini)標準化評価のスコアです。割合が高いほど良く、順位パーセンタイルを表示します。
指標の出典:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 2.5 Flash
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ベンチマークグラフはソースのモデル選択と推論設定を保持しています。モデルや測定値がないことは 0 点を意味せず、ベンチマークのコストや速度は当サイトのサービス保証ではありません。
Gemini 2.5 Flash 适合需要及时响应、又不止做简单匹配的任务。它可以理解文字、图片、音频和视频,再输出文字答案、摘要、代码或结构化结果。客服知识问答、内容分析、会议资料整理和业务助手,都可以围绕它建立处理流程。
它支持思考,能够在快速处理与更深入分析之间按任务需要安排预算。例如,对普通消息提取诉求,对包含多个条件的投诉分析处理路径;对短视频生成摘要,对重点片段进一步解释动作和上下文。任务越明确,越容易兼顾响应速度与有用程度。
多模态输入适合把“看到了什么”和“应如何处理”联系起来。你可以给它设备照片与故障描述,让它整理可见现象和需要确认的检查项;也可以提供培训录像,让它按章节形成笔记、练习题和常见误解。涉及细节时,应要求标记图片区域或视频时间,便于回到原始材料复核。
函数调用与结构化输出让它可以衔接查询、分类和后续业务动作。需要外部资料或计算时,可通过调用端配置搜索、URL 上下文和代码执行。长上下文适合多份关联资料,但建议把关注问题放在前面,并为材料编号,避免摘要偏离重点。
适合做客服助手吗? 可以结合知识库内容解释流程、识别诉求与生成回复;订单查询和实际退款应由业务工具完成。
能输出带声音的视频吗? 本模型输出文字,音视频输入用于理解;需要生成媒体时,应使用专门的生成模型。
提交图片、录音或视频后,说明关注对象与期望输出。
这是设备操作教学视频和学员的三个问题。
为每个问题找出视频中的相关步骤,给出时间位置、操作说明和容易出错的地方。
再生成一份 6 步检查清单,用简短句子写给第一次操作的人。
没有在视频出现的安全要求不要自行补充为厂家规定。
客服或业务提取使用固定 JSON 字段,并区分原文事实和建议。需要更深入分析的请求可增加思考预算;简单摘要则约定长度与必含主题,减少无关内容。
/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
置換 <YOUR_API_KEY> をトークン設定の API キーに置き換えてください。
すべてのリクエストには Authorization: Bearer <TOKEN> ヘッダーが必要です。Anthropic 形式のエンドポイントでは x-api-key ヘッダーも利用できます。
トークンページから API キーを発行できます。モデル、グループ、IP、レート制限ごとに細かく権限を設定可能です。
| パラメータ | タイプ | デフォルト / 範囲 | 説明 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | サンプリング温度。低いほど決定論的になります |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核サンプリングの累積確率 |
max_tokens | integer | >= 1 | レスポンスの最大トークン数 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 頻出トークンの繰り返しを抑制します |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 新しい話題への展開を促進します |
stop | array | — | 生成を停止する文字列を最大 4 個まで |
seed | integer | — | 可能な限り再現性のあるサンプリングシード |
n | integer | = 1>= 1 | 生成する候補数 |
stream | boolean | = false | Server-Sent Events でトークンをストリーミング |
response_format | object | — | JSON オブジェクトまたはスキーマ準拠の出力を強制します |
tools | array | — | モデルが呼び出せるツール / 関数の宣言 |
tool_choice | string | autononerequired | ツール選択ポリシーまたは具体的なツール名 |
logprobs | boolean | = false | トークンごとの対数確率を返します |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | トークンごとに返される上位対数確率の数 |
logit_bias | object | — | トークンごとの logit バイアス |
user | string | — | 悪用検知用のエンドユーザー識別子 |
| サプライヤー | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google AI Studio | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
| Google Vertex | 無制限 | 無制限 | 無制限 |
制限なし
Modelsell で gemini-2.5-flash API の料金、対応エンドポイント、機能、アクセス方法を比較できます。
gemini-2.5-flash へのアクセス権がある API キーを作成し、API アクセス欄の正確なモデル ID と対応エンドポイントを使用してください。リクエスト項目は選択したエンドポイントによって異なります。
料金は選択したプロバイダーグループとモデルの課金単位で決まります。現在の入力、出力、リクエスト、またはメディア料金は登録前にこのページで確認できます。
モデルカタログには 1048576 トークンのコンテキストウィンドウが設定されています。リクエスト制限は選択したエンドポイントで確認してください。
モデルカタログには最大 65536 トークンの出力が設定されています。リクエスト設定でさらに低い上限を指定する場合があります。
このページの使用例とプロンプトのガイドを参考に、プロジェクトの代表的な入力でモデルを評価してください。
