Gemini 2.5 Pro ist Googles hochmodernes Thinking-Modell der 2.5-Serie, gebaut, um komplexe Probleme in Code, Mathematik und MINT zu durchdenken und große Datensätze, Codebasen und Dokumente mithilfe von Long Context zu analysieren.
- Eingabe
- Text Bild Video Audio $1.25/M
- Ausgabe
- Text $10/M
- Audio-Input
- $2.5/M
- Cache-Read
- $0.125/M
- Kontext
- 1M
- vs. GPT-4o
- ~75% günstiger
- Knowledge Cutoff
- 2025-01
Benchmarks
Herstellerangaben: Alibaba (Qwen) Amazon Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
Preis im Vergleich
Preisposition unter 60 vergleichbaren Modellen
Der Balken zeigt, wo der Preis dieses Modells unter allen Modellen derselben Art auf Synthorai liegt. An beiden Enden stehen das günstigste und das teuerste Modell. Es sind Grundpreise; Rabatte für Batch, Region und Cache-Schreibvorgänge stehen auf der Preisseite.
Spezifikationen & Limits
Tokens
| Kontextfenster (Herstellerangabe) | 1.048.576 |
|---|---|
| Max. Output (Anbieter-Spezifikation) | 65.536 |
| Knowledge Cutoff | 2025-01 |
Prompt Caching
| Modus | automatisch + explizit |
|---|---|
| Min. Präfix | 4.096 |
Thinking
| Anbieter-Parameter | thinkingBudget (generateContent) · thinking_level (Interactions API) |
|---|---|
| Zulässige Werte | thinkingBudget 128 to 32768, or -1 for dynamic · Interactions API: low, medium, high |
| Standardwert | dynamisches Thinking (thinkingBudget -1) gilt, wenn die Anfrage nichts angibt |
| Abschaltbar | Nein |
| Thinking-Verhalten | Google gibt für 2.5 Pro „N/A: Cannot disable thinking“ an; die Untergrenze liegt bei 128 Token, und Thinking-Token werden als Output-Token abgerechnet. |
| Parameter | reasoning_effort |
| Werte | minimal · low · medium · high die Parameteroberfläche des Gateways - das Anbieter-Mapping oben gilt |
Modell
| Modalitäten | Text + Bild + Video + Audio → Text |
|---|
- Stabiles GA-Release des 2.5-Flaggschiffs
- 1.048.576 Token Input / 65.536 Output
- Text-, Bild-, Video-, Audio- und PDF-Eingabe
- Thinking unterstützt
Ein Prompt, gemessen über das Gateway
Gemini 2.5 Pro bestanden · 3 sentences
Enabling reasoning changed the model from a simple Q&A tool into a multi-step problem solver. Instead of answering in one go, it now internally breaks down questions and thinks through steps, with each internal step incurring a charge. This series of computations produces a more accurate answer but requires significantly more processing, which is what doubled our bill.
Ausgabe 1428 tok (+1359 Denken) Latenz 14.1 s
Befolgen der Anweisung (genau drei Sätze - abzählbar), Zuschnitt auf das Publikum (CFO-Register), und die Abrechnungslücke durch verstecktes Denken, die die Token-Zähler unten offenlegen.
Gemini 2.5 Pro bestanden · 8/8 cases
Here is the corrected function and an explanation of the bug. ```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 cur = 1 for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 else: cur = 1 best = max(best, cur) return best ``` The original function's bug stemmed from its counting logic. It initialized the current run length (`cur`) to 0 and only incremented it when a matching *pair* of elements was found. This meant the length of any run was always counted as one less than its actual size (e.g., a run of three `2`s has two matching pairs, so `cur` would only reach 2). […]
Ausgabe 3286 tok (+2986 Denken) Latenz 28.1 s
Ob der Fix tatsächlich korrekt ist (ausführbar), die Dichte der Erklärung, und die Token-Effizienz bei einer klar begrenzten Aufgabe.
Gemini 2.5 Pro bestanden · 5/5 fields, guidance "Formal guidance is withheld pending the "
```json { "company": "Meridian Robotics", "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "Formal guidance is withheld pending the Q4 close" } ```
Ausgabe 1028 tok (+960 Denken) Latenz 9.1 s
Schema-Treue (keine erfundenen Felder), Halluzinationsdruck (guidance wird ausdrücklich zurückgehalten), und Unterschiede im Pfad für strukturierte Ausgabe.
Gemini 2.5 Pro bestanden · 111 words, 0 banned, 1 question
Announcing Cross-Provider Prompt Caching, a new feature for our API Gateway designed for maximum efficiency and cost savings. This capability intelligently stores the response for a given prompt, making it instantly available for future identical requests across any supported provider, including OpenAI, Anthropic, and Google. By serving results directly from the cache, it dramatically reduces latency for common queries and eliminates redundant API expenditures. Why pay multiple times for the same generative AI result? This provides a central, powerful tool to optimize your AI spending and accelerate application performance. Fine-tune your cache's time-to-live settings for granular control over data freshness. Get started today to build more responsive and economical AI-driven products.
Ausgabe 2389 tok (+2249 Denken) Latenz 21.0 s
Einhaltung der Vorgaben (Wortbudget, Liste verbotener Wörter, die eine Frage), Stil-Fingerabdruck, und Längensteuerung.
Gemini 2.5 Pro 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-pro",
messages=[{"role": "user", "content": "Summarize this diff"}],
reasoning_effort="medium",
)
print(resp.choices[0].message.content)import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({
baseURL: "https://synthorai.io/v1",
apiKey: "sk-syn-...",
});
const resp = await client.chat.completions.create({
model: "gemini-2.5-pro",
messages: [{ role: "user", content: "Summarize this diff" }],
reasoning_effort: "medium",
});
console.log(resp.choices[0].message.content);curl https://synthorai.io/v1/chat/completions \
-H "Authorization: Bearer sk-syn-..." \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "gemini-2.5-pro",
"messages": [{"role": "user", "content": "Hello"}],
"reasoning_effort": "medium"
}'package main
import (
"context"
"fmt"
"github.com/openai/openai-go/v3"
"github.com/openai/openai-go/v3/option"
)
func main() {
client := openai.NewClient(
option.WithBaseURL("https://synthorai.io/v1"),
option.WithAPIKey("sk-syn-..."),
)
resp, _ := client.Chat.Completions.New(context.TODO(), openai.ChatCompletionNewParams{
Model: "gemini-2.5-pro",
Messages: []openai.ChatCompletionMessageParamUnion{
openai.UserMessage("Summarize this diff"),
},
ReasoningEffort: openai.ReasoningEffortMedium,
})
fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}import com.openai.client.OpenAIClient;
import com.openai.client.okhttp.OpenAIOkHttpClient;
import com.openai.models.chat.completions.*;
import com.openai.models.ReasoningEffort;
OpenAIClient client = OpenAIOkHttpClient.builder()
.baseUrl("https://synthorai.io/v1")
.apiKey("sk-syn-...")
.build();
ChatCompletion resp = client.chat().completions().create(
ChatCompletionCreateParams.builder()
.model("gemini-2.5-pro")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Über Gemini 2.5 Pro
- Das Kontextfenster von 1.048.576 Token und das Output-Limit von 65.536 Token gehen mit Audio-, Bild-, Video-, Text- und PDF-Eingabe einher, bei Textausgabe.
- Es unterstützt Function Calling, strukturierte Ausgaben, Code-Ausführung, Search- und Maps-Grounding, URL-Kontext, File Search, Context-Caching und die Batch API; Live API, Computer Use, Bildgenerierung, Audiogenerierung und Priority-Inferenz werden nicht unterstützt, was ein praktischer Grund ist, latenzkritischen Verkehr stattdessen an 2.5 Flash zu schicken.
- Beim Thinking unterscheidet sich Pro am stärksten von seinen Geschwistern: thinkingBudget reicht von 128 bis 32.768 und lässt sich nicht auf 0 setzen, Reasoning kann also nicht abgeschaltet werden, und jede Anfrage trägt eine Untergrenze an Thinking-Token, die zum Output-Tarif abgerechnet wird.
- Bleibt das Budget ungesetzt, ist es dynamisch und das Modell skaliert sein Reasoning selbst am Problem; Googles neuere Interactions API drückt dieselbe Steuerung als thinking_level-String aus.
- Eine Gewohnheit beim Zuschnitt von Anfragen zieht sich durch die aktuelle Gemini-Oberfläche: Eine Anfrage, die auf einem nicht leeren Modell-Turn endet, wird abgelehnt; steuern Sie die Ausgabe also über Systemanweisungen oder strukturierte Ausgaben, statt eine Antwort vorzubefüllen.
- Der Knowledge Cutoff liegt im Januar 2025.
- Auf Synthorai antwortet es über die standardmäßige OpenAI-kompatible Chat-Completions-Route.
FAQ
Lässt sich die Gemini 2.5 Pro API kostenlos testen?
Ja, neue Konten erhalten 10 Test-Calls und bis zu $1 kostenloses Guthaben, keine Kreditkarte erforderlich. Bei $1.25/M Input-Tokens deckt allein dieses Guthaben rund 99 Requests mit je ~8K Tokens gegen Gemini 2.5 Pro ab.
Worin ist Gemini 2.5 Pro am besten?
Hochmodernes Thinking für Code, Mathematik, MINT; analysiert große Codebasen mit Long Context; 1.048.576-Token-Kontext mit PDF-Eingabe. Das vollständige Bild finden Sie im Über-Abschnitt, direkt aus den offiziellen Release Notes des Anbieters.
Was kostet Gemini 2.5 Pro?
Gemini 2.5 Pro kostet auf Synthorai $1.25 pro Million Input-Tokens und $10 pro Million Output-Tokens. Das ist der Listenpreis des Anbieters, ohne Plattform-Aufschlag. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.125/M abgerechnet.
Unterstützt Gemini 2.5 Pro Prompt-Caching?
Ja, automatisches Caching ist standardmäßig aktiv, dazu ein expliziter Modus für garantierte Einsparungen. Gecachte Input-Tokens werden mit $0.125/M statt $1.25/M (ungecacht) abgerechnet; Prompts brauchen ein stabiles Präfix von 4,096 Tokens, um gecacht zu werden. Prompt-Caching-Guide →
Wie erhalte ich Zugang zu Gemini 2.5 Pro?
Richten Sie Ihr vorhandenes OpenAI SDK auf base_url="https://synthorai.io/v1", setzen Sie model="gemini-2.5-pro", fertig. Ein API-Key deckt jedes Modell auf dem Gateway ab.
Wo liegt der Knowledge Cutoff von Gemini 2.5 Pro?
Der Knowledge Cutoff von Gemini 2.5 Pro liegt bei 2025-01, laut offizieller Dokumentation des Anbieters (Stand: 2026-07-09).
Verwandte Modelle
Vergleichen
Jeder Wert auf dieser Seite ist aus der Dokumentation des Anbieters übernommen, oben verlinkt, und trägt das Datum der Prüfung. Preise werden über den gesamten Katalog verglichen; Spezifikationswerte, die Anbieter unterschiedlich definieren, werden mit benanntem Unterschied gezeigt statt grafisch verglichen. Nichts hier wird von uns gemessen, und nichts wird bewertet.