Gemini 2.5 Pro

Tekst i chatStarsza wersjaDostępne
od Google DeepMindID modelu: gemini-2-5-pro

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

Cena · 1M wejścia/wyjścia
1,50 USD / 12,00 USD
Kontekst
1 000 000 tokenów
Maks. wyjście
65 536 tokenów
Wejście → Wyjście
Tekst → Tekst
Deweloper
Google DeepMind
Zaktualizowano
23 września 2026

To jest starsza wersja modelu.

01

Playground

Spróbuj Gemini 2.5 Pro

Chat

1,50 USD/1M wej.
Spróbuj Gemini 2.5 Pro

Wyślij wiadomość. Odpowiedź pojawi się w całości, gdy model będzie gotowy (bez streamingu).

Maks. długość odpowiedzi (tokeny)

To uruchomienie

maksymalnie 0,0123 USD · 1,23 kredytów zarezerwowanych

Rozliczane są rzeczywiście użyte tokeny; niewykorzystana część rezerwacji jest zwracana.

Nowy tutaj?

10 darmowych kredytów (0,10 USD) po zarejestrowaniu się przez Google

Dostępne 24 godzin po rejestracji, do 5 uruchomień dziennie i maksymalnie 2 kredytów na uruchomienie. Inne metody logowania uruchamiają się bez kredytów. Wystarczy na 8 uruchomień tego modelu.

02

O Gemini 2.5 Pro

Krótko mówiącStan na 23 września 2026

Gemini 2.5 Pro to model opracowany przez Google DeepMind w kategorii Tekst i chat. W serwisie Railwail Gemini 2.5 Pro kosztuje 1,50 USD za 1M tokenów wejściowych i 12,00 USD za 1M tokenów wyjściowych. Okno kontekstu zawiera 1 000 000 tokenów, a jedna odpowiedź może mieć do 65 536 tokenów.

Tło

O Google DeepMind

Założona 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.

Odwiedź Google DeepMind

Architektura

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.

Parametry
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Kontekst
1 048 576 tokenów

Możliwości

  • 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.

Trening i licencja

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.

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

Testy bezpieczeństwa: 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.

Znane ograniczenia

  • 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

Ceny

Ceny w dolarach amerykańskich. Użycie jest rozliczane z prepłaconych kredytów.
Wejście1,50 USD / 1M tokenów
Wyjście12,00 USD / 1M tokenów
Wejście (prompty powyżej 200 000 tokenów)3,00 USD / 1M tokenów
Wyjście (prompty powyżej 200 000 tokenów)18,00 USD / 1M tokenów
  • Rozliczane są tokeny, które faktycznie zużywa każde żądanie.
  • 1 kredyt = 0,01 USD

Kalkulator kosztów

Kalkulator cen

/ żądanie
/ żądanie

Razem

0,75 USD

75 kredytów

Za żądanie

0,0075 USD · 0,75 kredytów

Każde żądanie jest zaokrąglane w górę do 0,01 kredytu.

04

API

Wywołaj Gemini 2.5 Pro za pomocą klucza API Railwail. Użyj tego ID modelu w żądaniu:
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
  }'
Ustaw klucz jako RAILWAIL_API_KEYUtwórz klucz API
05

Specyfikacje

ID modelu
gemini-2-5-pro
Kategoria
Tekst i chat
Wejście
Tekst
Wyjście
Tekst
Okno kontekstu
1 000 000 tokenów
Maks. wyjście
65 536 tokenów
Rozliczenie
Według użycia (tokeny lub czas GPU)
Cykl życia
Starsza wersja
Rozmiar modelu
Undisclosed (sparse MoE, total parameters in the hundreds of billions, active per-token undisclosed)
Licencja
Proprietary commercial license via Google AI Studio, Vertex AI and the Gemini app. Commercial use permitted under Google Cloud terms.
Wpis w katalogu zaktualizowany
23 września 2026

Tagi

  • reasoning
  • coding
  • multimodal
06

Przykładowe prompty

Przykłady z katalogu Railwail. Nie zostały wygenerowane na żywo na tej stronie.
  • Scientific Analysis

    Explain CRISPR-Cas9 gene editing: how it works, current medical applications, and ethical considerations
    Pokaż przykładową odpowiedź

    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.
    Pokaż przykładową odpowiedź

    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.

07

Przypadki użycia

Do czego się go używa

  • 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
08

Często zadawane pytania

Co to jest Gemini 2.5 Pro?

Gemini 2.5 Pro to model opracowany przez Google DeepMind w kategorii Tekst i chat. W serwisie Railwail możesz go wywołać za pomocą klucza API poprzez API Railwail.

Ile kosztuje Gemini 2.5 Pro w serwisie Railwail?

W serwisie Railwail Gemini 2.5 Pro kosztuje 1,50 USD za 1M tokenów wejściowych i 12,00 USD za 1M tokenów wyjściowych. Opłata jest pobierana za to, co faktycznie zużywa każde żądanie. Użycie jest opłacane z przedpłaconych kredytów; 1 kredyt równa się 0,01 USD.

Jakie jest okno kontekstu Gemini 2.5 Pro?

Okno kontekstu Gemini 2.5 Pro zawiera 1 000 000 tokenów. Jedna odpowiedź może mieć do 65 536 tokenów.

Jak szybki jest Gemini 2.5 Pro?

Dla Gemini 2.5 Pro jest jeszcze zbyt mało zmierzonych przebiegów w serwisie Railwail, aby podać czas przebiegu. Zależy to od wejścia, ustawień i obciążenia u dostawcy.

Czy Gemini 2.5 Pro jest lepszy niż Claude Fable 5.1?

To zależy od zadania. Gemini 2.5 Pro (Google DeepMind) i Claude Fable 5.1 (Anthropic) to oba modele z kategorii Tekst i chat. Strona porównania pokazuje ich ceny i specyfikacje obok siebie.

Porównaj Gemini 2.5 Pro i Claude Fable 5.1

Jak używać Gemini 2.5 Pro przez API?

Utwórz klucz API Railwail i wyślij swoje żądanie z ID modelu gemini-2-5-pro. Przykłady kodu dla curl, Python i JavaScript znajdują się w sekcji API na tej stronie.

09

Porównywalne modele

Wszystkie w tej kategorii

Użyj Gemini 2.5 Pro przez API

Jeden klucz API dla każdego modelu na Railwail. Opłaty pobierane są z przedpłaconych kredytów, 1 kredyt = 0,01 USD.