Gemini

Gemini 2.5 Flash

Google按量收費
Alias:gemini-2.5-flash

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。

textimageaudiovideocachingcode_interpreterfunction_callingtoolsweb_searchstructured_outputjson_modereasoningvisioncontext:1048576
起始價格
輸入 / 輸出 · 1M
上下文
1M
最大輸入窗口
最大輸出
65.5K
單次回應最大 token 數
模態
→
知識截止
Jan 2025
發佈於
Jun 2025

Pricing by Supplier

比較同一模型在不同供應商的價格與服務表現。

供應商2
USD · 每 1M tokens效能 · Last 24 hours
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$0.3
$1.25$2.5
$0.015$0.03
Google Vertex

谷歌官方接口

省30%
$0.21$0.3
$1.75$2.5
$0.021$0.03
刪除線金額為標準價。效能統計涵蓋最近 24 小時,實際表現隨請求變化。

左右滑動表格,查看完整價格與效能。

能力 / 支援的模態

提示詞緩存代碼解釋器函數呼叫工具網絡搜尋結構化輸出推理視覺
輸入
輸出

廠商與數據私隱

供應商
Google文件
分詞器
SentencePiece (Gemini)
許可證
Proprietary (commercial)商業閉源
數據保留17 日預設不會用於上游訓練

效能

基準測試

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

目前基準快照不包含此模型。

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。

About Gemini 2.5 Flash

为高频应用保留分析能力

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。

常见场景

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。

Use cases and prompting

让多模态内容服务于具体问题

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。

API access

API 介面文件

呼叫示例

請求POST/v1beta/models/gemini-2.5-flash:generateContent
請求範例
參數
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
integer0 ~ 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。

身份驗證

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。

支援的參數

Generation parameters
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
integer0 ~ 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

速率限制

供應商RPMTPMRPD
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

Frequently asked questions about gemini-2.5-flash

What is gemini-2.5-flash?

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。

How do I call gemini-2.5-flash?

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.

How is gemini-2.5-flash priced?

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.

What is the context window of gemini-2.5-flash?

The model catalog lists a context window of 1048576 tokens. Check the selected endpoint for request limits.

What is the maximum output of gemini-2.5-flash?

The model catalog lists a maximum output of 65536 tokens. Your request settings may set a lower limit.

How should I evaluate gemini-2.5-flash for my project?

Start with the use cases and prompting guidance on this page, then evaluate the model with representative inputs from your project.