Gemini 2.5 Flash は Google の Gemini 2.5 で最良のコストパフォーマンスを持つモデルで、大規模処理やエージェントアプリケーションなど、推論を必要としつつも低レイテンシ・大量処理が求められるワークロードを対象としています。
- 入力
- テキスト 画像 動画 音声 $0.3/M
- 出力
- テキスト $2.5/M
- 音声入力
- $1/M
- キャッシュ読み取り
- $0.03/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 94% 割安
- 知識カットオフ
- 2025-01
ベンチマーク
ベンダー公表値： Alibaba (Qwen) Amazon Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種の 68 モデルの中での価格の位置
このバーは、Synthorai の同種モデルの中で、このモデルの価格がどのあたりにあるかを示しています。両端には、最も安いモデルと最も高いモデルの名前を表示しています。表示しているのは基本料金で、バッチ、リージョン、キャッシュ書き込みに関する割引は料金ページに記載しています。
仕様と制限
トークン
| コンテキストウィンドウ（ベンダー仕様） | 1,048,576 |
|---|---|
| 最大出力（ベンダー仕様） | 65,536 |
| 知識カットオフ | 2025-01 |
プロンプトキャッシュ
| キャッシュ方式 | 自動 + 明示 |
|---|---|
| 最小プレフィックス | 4,096 |
思考
| ベンダー側パラメータ | thinkingBudget (generateContent) · thinking_level (Interactions API) |
|---|---|
| 指定可能な値 | thinkingBudget 0 to 24576, or -1 for dynamic · Interactions API: low, medium, high |
| デフォルト | 動的思考(thinkingBudget -1) リクエストで未指定の場合に適用 |
| 無効化の可否 | 対応 |
| 思考の挙動 | thinkingBudget 0 で思考をオフにします。思考トークンは出力トークンとして課金されます(thoughtsTokenCount)。2.5 が thought signature を返すのは、思考がオンでリクエストが関数を宣言している場合のみです。 |
| パラメータ | reasoning_effort |
| 値 | minimal · low · medium · high ゲートウェイ側のパラメータ。上のベンダー別の対応が適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 + 音声 → テキスト |
|---|
- 2.5 Flash の最初の安定版リリース。
- 入力 1,048,576 トークン / 出力 65,536 トークン。
- テキスト+画像+動画+音声の入力。
- 思考に対応。
1 つのプロンプトを実行（ゲートウェイ経由で測定）
Gemini 2.5 Flash 合格 · 3 sentences
Enabling LLM reasoning means the model processes more complex thoughts, often requiring multiple steps or internal iterations to generate accurate answers. This translates directly to higher token consumption per query, as the model "thinks" more deeply and generates more internal and external text for each request. While increasing cost, this deeper processing significantly enhances output quality and reliability, delivering more robust solutions for critical business functions.
出力 368 tok (+290 思考) レイテンシ 3.1 s
指示への忠実さ（ちょうど 3 文という、数えて確かめられる条件）、読み手に合わせた書き分け（CFO 向けの語り口）、そして下のトークンメーターに表れる、表示されない思考への課金の差。
Gemini 2.5 Flash 合格 · 8/8 cases
```python def longest_run(xs): if not xs: return 0 best = 1 # Initialize best to 1, as a non-empty list always has at least one run of length 1 cur = 1 # Initialize current run length to 1 for the first element for i in range(1, len(xs)): if xs[i] == xs[i - 1]: cur += 1 # Extend the current run else: cur = 1 # Start a new run of length 1 with the current element xs[i] best = max(best, cur) # Always update best after processing the current element return best ``` **Explanation of the bug:** The original code had two primary flaws. First, it initialized `best` to 0 and `cur` to 0. For single-element inputs (e.g., `[1]`), the loop `range(1, len(xs))` would be empty, causing the function to incorrectly return 0 instead of 1. […]
出力 3871 tok (+3463 思考) レイテンシ 19.8 s
修正が本当に正しいか（実行して確かめられる）、説明の密度、範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Gemini 2.5 Flash 合格 · 5/5 fields, guidance "withheld pending the Q4 close for Meridi"
```json { "company": null, "quarter": "September", "revenue_usd_m": 412, "growth_pct": 11, "guidance": "withheld pending the Q4 close for Meridian Robotics" } ```
出力 380 tok (+314 思考) レイテンシ 2.5 s
スキーマの遵守（存在しないフィールドを作らない）、ハルシネーションを誘う条件への耐性（guidance は明示的に伏せてある）、構造化出力の実現方法の違い。
Gemini 2.5 Flash 合格 · 111 words, 0 banned, 1 question
Introducing our latest API Gateway enhancement: **Cross-Provider Prompt Caching**. This new feature intelligently stores and reuses frequently used prompts across all your integrated AI services, regardless of the underlying provider. Eliminate redundant API calls and unnecessary expenses from sending identical requests repeatedly. By intelligently serving cached responses, your applications will experience significantly reduced latency and improved operational efficiency, leading to faster user interactions. This update ensures consistent, rapid delivery of AI-generated content, optimizing resource utilization across your entire AI infrastructure. Are you ready to accelerate your AI-driven workflows and reduce operational spend? Experience substantial performance gains and smarter resource management with this advanced capability, bolstering your AI strategy for greater effectiveness.
出力 1242 tok (+1108 思考) レイテンシ 7.3 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、疑問文はひとつだけ）、文体の癖、長さの制御。
30 秒で Gemini 2.5 Flash を使い始める
OpenAI 互換。base_url を差し替えるだけで、SDK はそのまま。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)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-flash",
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-flash",
"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-flash",
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-flash")
.addUserMessage("Summarize this diff")
.reasoningEffort(ReasoningEffort.MEDIUM)
.build());
System.out.println(resp.choices().get(0).message().content().orElse(""));Gemini 2.5 Flash について
- Google のモデルページは「バランスの取れた能力を備えた、価格性能比で最良のモデル」と呼んでおり、コストのために推論の深さを手放す Flash-Lite と、深さのためにレイテンシを手放す 2.5 Pro の中間の選択肢にあたります。
- 1,048,576 トークンのコンテキストウィンドウと 65,536 トークンの出力上限を持つ思考モデルで、テキスト・画像・動画・音声を入力として受け付けテキストを返します。
- 対応機能には関数呼び出し、構造化出力、コード実行、検索と Maps のグラウンディング、URL コンテキスト、コンテキストキャッシュ、Batch API、Flex および Priority の推論があり、Live API、画像生成、音声生成、コンピュータ使用には非対応です。
- 思考は既定で動的に動作し、2.5 Flash はそれを完全にオフにできる数少ない Gemini モデルの 1 つです。
- thinkingBudget は 0 から 24,576 を受け付け、-1 が動的、0 が思考の完全な無効化にあたります。
- 要約しか返されない場合でも思考トークンは出力トークンとして課金されるため、この設定は意図的に選ぶ価値があります。
- Google のより新しい Interactions API は同じ制御を数値の予算ではなく thinking_level 文字列の low、medium、high として公開しているため、呼び出す面によって指定の仕方が変わります。
- 知識カットオフは 2025 年 1 月です。
- 開発者は Synthorai 上でおなじみの OpenAI 互換 chat completions API 経由で利用できます。
よくある質問
Gemini 2.5 Flash API は無料で試せますか？
はい。新規アカウントには 10 回のお試し呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付き、カード登録は不要です。入力 $0.3/M で計算すると、このクレジットだけで、約 8K トークンのリクエストを Gemini 2.5 Flash に約 416 回送れます。
Gemini 2.5 Flash は何が得意ですか？
大量処理の推論に最良のコストパフォーマンス、1,048,576 トークンコンテキストの思考モデル、コード実行と検索グラウンディングを内蔵。詳しくは、ベンダー公式のリリースノートをもとにまとめた、このページのモデル紹介セクションをご覧ください。
Gemini 2.5 Flash の料金はいくらですか？
Synthorai での Gemini 2.5 Flash の料金は、入力 100 万トークンあたり $0.3、出力 100 万トークンあたり $2.5 です。プロバイダーの定価のままで、プラットフォーム手数料はかかりません。キャッシュ済み入力トークンは $0.03/M で課金されます。
Gemini 2.5 Flash のコンテキスト長はどれくらいですか？
Gemini 2.5 Flash のコンテキストウィンドウは 1M トークンです。1 回の応答で出力できるのは最大 65,536 トークンです。
Gemini 2.5 Flash はプロンプトキャッシュに対応していますか？
はい。自動キャッシュがデフォルトで有効なうえ、確実な割引を得られる明示モードもあります。キャッシュ済み入力トークンは $0.03/M（未キャッシュは $0.3/M）で課金されます。なお、キャッシュには 4,096 トークン以上の、内容が変わらないプレフィックスが必要です。 プロンプトキャッシュガイド →
Gemini 2.5 Flash を利用するには？
お使いの OpenAI SDK の base_url を "https://synthorai.io/v1" に向け、model="gemini-2.5-flash" を設定すれば完了です。API キー 1 本でゲートウェイ上のすべてのモデルを利用できます。
Gemini 2.5 Flash の知識カットオフはいつですか？
ベンダー公式ドキュメントによると、Gemini 2.5 Flash の知識カットオフは 2025-01 です（2026-07-09 時点）。
関連モデル
比較
このページの値は、すべてベンダー自身のドキュメント（上部にリンクがあります）から転記したもので、確認した日付を添えています。価格はカタログ全体で比較しています。一方、ベンダーによって定義が異なる仕様値は、違いを明記するにとどめ、グラフでの比較はしていません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。