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Gemini 2.5 Flash Veröffentlicht 2025-06-17

Google chat vision code tools reasoning
Input$0.3/M
Output$2.5/M
Cache-Read$0.03/M
Kontext1M
vs. GPT-4o~94% günstiger
Knowledge Cutoff2025-01

Listenpreise der Anbieter, ohne Plattform-Aufschlag, nutzungsbasierte Abrechnung. Dies sind offizielle Listenpreise. Angemeldete Kunden sehen auf /console/pricing die effektiven Preise inklusive Workspace-Rabatten. Effektiver Input-Preis bei 70 % Cache-Trefferquote:$0.111/M. Implizites Caching ist bei aktuellen Gemini-Modellen standardmäßig aktiv (bei Cache-Treffern automatisch vergünstigt), dazu eine explizite CachedContent-API mit speicherbasierter Abrechnung für garantierte Einsparungen.

Gemini 2.5 Flash in 30 Sekunden nutzen

OpenAI-kompatibel: Tauschen Sie die base_url, behalten Sie Ihr SDK. POST /v1/chat/completions

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://synthorai.io/v1",
    api_key="sk-syn-...",
)

resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
    reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)

Über Gemini 2.5 Flash

Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis für volumenstarkes Reasoning
Thinking-Modell mit 1,048,576-Token-Kontext
Code-Ausführung und Search Grounding integriert

Gemini 2.5 Flash ist Googles Gemini-2.5-Modell mit dem besten Preis-Leistungs-Verhältnis, ausgelegt auf latenzarme, volumenstarke Workloads, die dennoch Reasoning erfordern, einschließlich Verarbeitung in großem Maßstab und agentischer Anwendungen.

  • Es ist ein Thinking-Modell mit einem Kontextfenster von 1,048,576 Token und einem Output-Limit von 65,536 Token, das Text-, Bild-, Video- und Audioeingaben akzeptiert.
  • Zu den unterstützten Fähigkeiten zählen Function Calling, strukturierte Ausgaben, Code-Ausführung, Search Grounding, URL-Kontext und Context-Caching, mit einem Knowledge Cutoff im Januar 2025.
  • Entwickler erreichen es auf Synthorai über die vertraute OpenAI-kompatible Chat-Completions-API.

Spezifikationen & Limits

Max. Output (Anbieter-Spezifikation)65,536
Modalitätentext + image + video + audio → text
Funktionentools · structured_output · streaming · vision · batch · caching · reasoning
BemerkenswertFirst stable 2.5 Flash release; 1,048,576-token input / 65,536 output; text+image+video+audio input; thinking supported.
Prompt-Cachingautomatisch + explizit · min. 1,024-Token-Präfix

laut Offizielle Google-Dokumentation ↗

FAQ

Lässt sich die Gemini 2.5 Flash API kostenlos testen?

Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $0.3/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 416 Requests mit je ~8K Tokens gegen Gemini 2.5 Flash ab.

Worin ist Gemini 2.5 Flash am besten?

Bestes Preis-Leistungs-Verhältnis für volumenstarkes Reasoning, außerdem Thinking-Modell mit 1,048,576-Token-Kontext und Code-Ausführung und Search Grounding integriert. Das vollständige Bild finden Sie im About-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.

Was kostet Gemini 2.5 Flash?

Gemini 2.5 Flash kostet auf Synthorai $0.3 pro Million Input-Tokens und $2.5 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.03/M abgerechnet.

Unterstützt Gemini 2.5 Flash Prompt-Caching?

Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.03/M statt $0.3/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 1,024 Tokens, um gecacht zu werden. Prompt-Caching-Guide →

Wie erhalte ich Zugang zu Gemini 2.5 Flash?

Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gemini-2.5-flash", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.

Wo liegt der Knowledge Cutoff von Gemini 2.5 Flash?

Der Knowledge Cutoff von Gemini 2.5 Flash liegt bei 2025-01, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-09).

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