gemini-2.5-flashGemini 2.5 Flash 兼顾响应速度与思考能力,适合大规模多模态理解、内容整理及带工具的日常助手。
比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。
| 供應商 | Discount | 輸入/M | 輸出/M | 緩存讀取/M | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
Google AI Studio 谷歌官方接口 | 省50% | $0.15 | $1.25 | $0.015 | ||
Google Vertex 谷歌官方接口 | 省30% | $0.21 | $1.75 | $0.021 |
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標準化評測得分。百分比越高越好,並展示排名百分位。
指標來源:Artificial Analysis 2026-09-30·Gemini 2.5 Flash
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缺少模型或測量值不代表零分。
基準圖表保留來源中的模型選擇和推理設定。缺少模型或測量值不代表零分,基準成本或速度也不是本站的服務承諾。
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| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
替換 <YOUR_API_KEY> 替換為 API 金鑰頁面中的金鑰。
所有請求必須攜帶 Authorization: Bearer <TOKEN> 請求頭。Anthropic 格式的端點也接受 x-api-key 請求頭。
在「令牌」頁面生成 API Key,可以按模型、分組、IP、速率等維度精細化授權。
| 參數 | 類型 | 預設值 / 範圍 | 說明資訊 |
|---|---|---|---|
temperature | number | = 10 ~ 2 | 採樣溫度;越低越穩定 |
top_p | number | = 10 ~ 1 | 核採樣累積概率 |
max_tokens | integer | >= 1 | 回應中最大 token 數 |
frequency_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 懲罰高頻 token 的重複出現 |
presence_penalty | number | = 0-2 ~ 2 | 鼓勵引入新話題 |
stop | array | — | 最多 4 個停止生成的字串 |
seed | integer | — | 盡量保證可復現的採樣種子 |
n | integer | = 1>= 1 | 生成的候選條數 |
stream | boolean | = false | 透過 SSE 串流返回 token |
response_format | object | — | 強制輸出 JSON 物件或符合 Schema 的結果 |
tools | array | — | 模型可呼叫的工具 / 函數聲明 |
tool_choice | string | autononerequired | 工具選擇策略或具體工具名 |
logprobs | boolean | = false | 返回每個 token 的對數概率 |
top_logprobs | integer | 0 ~ 20 | 每個 token 返回的 top 概率數量 |
logit_bias | object | — | 按 token 的 logit 偏置映射 |
user | string | — | 用於風險審計的終端用戶標識 |
| 供應商 | RPM | TPM | RPD |
|---|---|---|---|
| Google Vertex | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
| Google AI Studio | 無限制 | 無限制 | 無限制 |
無限制
Gemini 2.5 Flash 兼顾响应速度与思考能力,适合大规模多模态理解、内容整理及带工具的日常助手。
Create an API key with access to gemini-2.5-flash, then use the exact model ID and a supported endpoint from the API access section. Request fields depend on the selected endpoint.
Pricing depends on the selected provider group and the model billing unit. The current input, output, request, or media prices are shown on this page before sign-up.
The model catalog lists a context window of 1048576 tokens. Check the selected endpoint for request limits.
The model catalog lists a maximum output of 65536 tokens. Your request settings may set a lower limit.
Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.
