Gemini 2.5 Pro

Texto y chatVersión anteriorDisponible
de Google DeepMindID del modelo: gemini-2-5-pro

Google's latest thinking model. Excels at reasoning, coding, math, and science with massive context window.

Precio · 1M entrada/salida
1,50 US$ / 12,00 US$
Contexto
1.000.000 tokens
Salida máxima
65.536 tokens
Entrada → Salida
Texto → Texto
Desarrollador
Google DeepMind
Actualizado
23 de septiembre de 2026

Esta es una versión anterior del modelo.

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Playground

Probar Gemini 2.5 Pro

Chat

1,50 US$/1M entrada
Probar Gemini 2.5 Pro

Envía un mensaje. La respuesta llega completa una vez que el modelo termina (sin streaming).

Longitud máxima de respuesta (tokens)

Esta ejecución

como máximo 0,0123 US$ · 1,23 créditos reservados

Se facturan los tokens realmente utilizados; la parte no utilizada de la reserva se reembolsa.

¿Eres nuevo aquí?

10 créditos gratis (0,10 US$) cuando te registres con Google

Disponible 24 horas después del registro, hasta 5 ejecuciones por día y como máximo 2 créditos por ejecución. Otros métodos de inicio de sesión comienzan sin créditos. Suficiente para 8 ejecuciones de este modelo.

02

Acerca de Gemini 2.5 Pro

ResumenA fecha de 23 de septiembre de 2026

Gemini 2.5 Pro es un modelo de Google DeepMind en la categoría Texto y chat. En Railwail, Gemini 2.5 Pro cuesta 1,50 US$ por 1M tokens de entrada y 12,00 US$ por 1M tokens de salida. La ventana de contexto contiene 1.000.000 tokens, y una respuesta puede tener hasta 65.536 tokens.

Fondo

Acerca de Google DeepMind

Fundado en 2010 · Mountain View, USA / London, UK

Google DeepMind is the merged AI research organisation formed in April 2023 by combining Google Brain (founded inside Google in 2011) with DeepMind (founded in London in 2010 by Demis Hassabis, Shane Legg and Mustafa Suleyman, acquired by Google in 2014). Demis Hassabis leads the unit as CEO. DeepMind authored seminal papers including 'Attention Is All You Need' (Google Brain, 2017), AlphaGo (2016), AlphaFold (2018-2021, awarded the 2024 Nobel Prize in Chemistry), AlphaZero, Chinchilla scaling laws and the Gemini Technical Report. The Gemini family launched in December 2023 (Ultra, Pro, Nano), followed by Gemini 1.5 Pro with 1M+ context and the Mixture-of-Experts architecture in early 2024, Gemini 2.0 Flash (December 2024) and Gemini 2.5 Pro (released March 2025, generally available May 2025) which introduced a built-in 'Deep Think' reasoning mode. Google DeepMind also ships Imagen, Veo, Lyria, NotebookLM and powers AI features across Google Search, Workspace and Android.

Visitar Google DeepMind

Arquitectura

Sparse Mixture-of-Experts Transformer (natively multimodal, reasoning)

Gemini 2.5 Pro is Google DeepMind's flagship reasoning model released as preview in March 2025 and generally available in May 2025. It is a natively multimodal Sparse Mixture-of-Experts (MoE) Transformer that ingests text, image, audio and video tokens through a shared embedding space, building on the architecture introduced in Gemini 1.5 Pro. Pretraining used Google's TPU v5p infrastructure on a multi-trillion-token corpus mixing web text, code, books, scientific papers, image-text pairs, audio and YouTube video frames, with a knowledge cutoff of January 2025. Post-training combined supervised fine-tuning, RLHF and reinforcement learning against verifiable rewards for math and code, plus a new 'Deep Think' training stage that teaches the model to allocate test-time thinking budgets and emit long internal chains-of-thought before the final answer. Deep Think is exposed to developers as a toggle and was the headline capability at launch, pushing Gemini 2.5 Pro to the top of the Chatbot Arena leaderboard for the first time for Google. The model supports a 1,048,576-token context window with native handling of long PDFs, hour-long videos and full code repositories. Tool use, function calling, structured output and grounding with Google Search are first-class. Safety training included red-teaming under Google's Frontier Safety Framework.

Parámetros
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Contexto
1.048.576 tokens

Capacidades

  • 1,048,576 token context window (~1M tokens) with native long-video and long-audio support
  • Built-in Deep Think reasoning mode with adjustable thinking budget
  • Natively multimodal: text, image, audio and video in a single pass
  • Top scores on GPQA Diamond, AIME 2025 and Humanity's Last Exam
  • Strong coding performance on SWE-bench Verified and LiveCodeBench
  • Function calling, JSON schema, parallel tool calls
  • Grounding with Google Search built into the API
  • Native execution of code via the Code Execution tool
  • Cross-lingual reasoning across 100+ languages
  • Available via Vertex AI, AI Studio, and the Gemini app
  • Best for: scientific reasoning, long-document and long-video analysis, coding, agentic workflows.

Entrenamiento y licencia

Pretrained on a multi-trillion-token mixture of web text, code, books, scientific papers, licensed third-party text, audio waveforms, image-text pairs and video frames. Knowledge cutoff is January 2025. Post-training uses supervised fine-tuning, RLHF, RL against verifiable rewards and Deep Think reasoning training.

Licencia: Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Commercial use permitted under Google Cloud terms.

Pruebas de seguridad: Evaluated under Google DeepMind's Frontier Safety Framework v2 covering CBRN, cyber, persuasion and ML R&D risks, with internal red teams and external evaluators.

Limitaciones conocidas

  • Deep Think adds significant latency and token cost
  • Long context recall quality degrades beyond ~500K tokens for some tasks
  • Vision occasionally misreads dense tables and handwriting
  • Knowledge cutoff January 2025
  • Region availability varies and is not yet in all EU regions for some features
03

Precios

Precios en dólares estadounidenses. El uso se cobra con créditos prepagados.
Entrada1,50 US$ / 1M tokens
Salida12,00 US$ / 1M tokens
Entrada (prompts superiores a 200.000 tokens)3,00 US$ / 1M tokens
Salida (prompts superiores a 200.000 tokens)18,00 US$ / 1M tokens
  • Se facturan los tokens que cada solicitud realmente utiliza.
  • 1 crédito = 0,01 US$

Calculadora de costes

Calculadora de precios

/ solicitud
/ solicitud

Total

0,75 US$

75 créditos

Por solicitud

0,0075 US$ · 0,75 créditos

Cada solicitud se redondea a 0,01 créditos.

04

API

Llama a Gemini 2.5 Pro con tu clave API de Railwail. Usa este ID de modelo en la solicitud:
curl https://railwail.com/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $RAILWAIL_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-2-5-pro",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Explain what a vector database is in two sentences."
      }
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'
Establece tu clave como RAILWAIL_API_KEYCrear clave API
05

Especificaciones

ID del modelo
gemini-2-5-pro
Desarrollador
Google DeepMind
Categoría
Texto y chat
Entrada
Texto
Salida
Texto
Ventana de contexto
1.000.000 tokens
Salida máxima
65.536 tokens
Facturación
Por uso (tokens o tiempo de GPU)
Ciclo de vida
Versión anterior
Tamaño del modelo
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Licencia
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Commercial use permitted under Google Cloud terms.
Entrada del catálogo actualizada
23 de septiembre de 2026

Etiquetas

  • reasoning
  • coding
  • multimodal
06

Prompts de ejemplo

Ejemplos del catálogo de Railwail. No fueron generados en vivo en esta página.
  • Scientific Analysis

    Explain CRISPR-Cas9 gene editing: how it works, current medical applications, and ethical considerations
    Mostrar respuesta de ejemplo

    CRISPR-Cas9 works like molecular scissors guided by a GPS. A guide RNA is designed to match a specific DNA sequence; the Cas9 protein then cuts the DNA at that exact location, allowing scientists to delete, repair, or insert genetic material. Current medical applications include sickle cell disease treatment (Casgevy, approved 2023), where patients' stem cells are edited ex vivo to produce functional hemoglobin. Clinical trials are underway for certain cancers, hereditary blindness, and HIV resistance. Ethical considerations center on germline editing (changes passed to future generations), equitable access to expensive therapies, and the slippery slope toward 'designer babies'—most scientists support a moratorium on heritable human genome editing while governance frameworks catch up.

  • Long Context Analysis

    I have a 200-page legal contract. Identify all clauses related to intellectual property ownership, data retention, and termination conditions.
    Mostrar respuesta de ejemplo

    I can process your entire 200-page contract within my context window. Here's what I would systematically extract: 1) IP Ownership clauses: Look for sections titled 'Intellectual Property,' 'Work Product,' or 'Ownership of Deliverables'—these define who owns code, designs, and inventions created during the engagement. 2) Data Retention: Sections covering 'Data Handling,' 'Confidentiality,' or 'Information Security' typically specify how long each party retains data post-termination, deletion timelines, and compliance with regulations like GDPR. 3) Termination Conditions: Usually in a dedicated 'Termination' section, covering for-cause vs. for-convenience termination, notice periods, cure periods for breaches, and post-termination obligations. Upload the document and I'll provide exact clause references, page numbers, and a summary of each relevant provision with any potential conflicts between sections.

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Casos de uso

Para qué se utiliza

  • Long-video and long-PDF analysis
  • Scientific research and literature review
  • Coding agents with Deep Think
  • Search-grounded chatbots
  • Multimodal data extraction
  • Enterprise document understanding
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Preguntas frecuentes

¿Qué es Gemini 2.5 Pro?

Gemini 2.5 Pro es un modelo de Google DeepMind en la categoría Texto y chat. En Railwail puedes llamarlo con una clave API a través de la API de Railwail.

¿Cuánto cuesta Gemini 2.5 Pro en Railwail?

En Railwail, Gemini 2.5 Pro cuesta 1,50 US$ por 1M tokens de entrada y 12,00 US$ por 1M tokens de salida. Se te cobra por lo que cada solicitud realmente consume. El uso se paga con créditos prepagados; 1 crédito equivale a 0,01 US$.

¿Cuál es la ventana de contexto de Gemini 2.5 Pro?

La ventana de contexto de Gemini 2.5 Pro contiene 1.000.000 tokens. Una respuesta puede tener hasta 65.536 tokens.

¿Qué velocidad tiene Gemini 2.5 Pro?

Aún no hay suficientes ejecuciones medidas de Gemini 2.5 Pro en Railwail para indicar un tiempo de ejecución. Depende de la entrada, la configuración y la carga en el proveedor.

¿Es Gemini 2.5 Pro mejor que Claude Fable 5.1?

Depende de la tarea. Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) y Claude Fable 5.1 (Anthropic) son ambos modelos en la categoría Texto y chat. La página de comparación muestra sus precios y especificaciones lado a lado.

Comparar Gemini 2.5 Pro y Claude Fable 5.1

¿Cómo uso Gemini 2.5 Pro a través de la API?

Crea una clave API de Railwail y envía tu solicitud con el ID de modelo gemini-2-5-pro. Los ejemplos de código para curl, Python y JavaScript están en la sección API de esta página.

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Modelos comparables

Todos en esta categoría

Usar Gemini 2.5 Pro a través de la API

Una clave API para todos los modelos en Railwail. El uso se cobra desde créditos prepagados, 1 crédito = 0,01 US$.