Gemini 2.5 Pro は Google の 2.5 シリーズにおける最先端の思考モデルで、コード・数学・STEM の複雑な問題を推論し、ロングコンテキストを用いて大規模なデータセット、コードベース、文書を分析するために構築されています。
- 入力
- テキスト 画像 動画 音声 $1.25/M
- 出力
- テキスト $10/M
- 音声入力
- $2.5/M
- キャッシュ読み取り
- $0.125/M
- コンテキスト
- 1M
- GPT-4o 比
- 約 75% 割安
- 知識カットオフ
- 2025-01
ベンチマーク
ベンダー公表: Alibaba (Qwen) Amazon Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
価格の位置づけ
同種 60 モデル中の料金の位置
このバーは、Synthorai 上の同種モデルの中でこのモデルの価格がどこに位置するかを示します。両端には最も安いモデルと最も高いモデルの名前が入ります。表示は基本料金で、バッチ・リージョン・キャッシュ書き込みの割引は料金ページにあります。
スペックと制限
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 128 to 32768, 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 | 非対応 |
| 思考の挙動 | Google は 2.5 Pro について "N/A: Cannot disable thinking" と記載しています。下限は 128 トークンで、思考トークンは出力トークンとして課金されます。 |
| 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面——上のベンダーマッピングが適用されます |
モデル
| モダリティ | テキスト + 画像 + 動画 + 音声 → テキスト |
|---|
- 2.5 フラッグシップの安定版 / GA 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+PDF の入力。
- 思考に対応。
1つのプロンプト — ゲートウェイ経由で測定
Gemini 2.5 Pro パス · 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.
出力 1428 tok (+1359 思考) レイテンシ 14.1 s
指示追従（ちょうど三文 — 数えられる）、読み手に合わせた調整（CFO 向けの語り口）、そして下のトークン計から見える隠れた思考の課金ギャップ。
Gemini 2.5 Pro パス · 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). […]
出力 3286 tok (+2986 思考) レイテンシ 28.1 s
修正が実際に正しいか（実行可能か）、説明の密度、そして範囲の限られたタスクでのトークン効率。
Gemini 2.5 Pro パス · 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" } ```
出力 1028 tok (+960 思考) レイテンシ 9.1 s
スキーマ遵守（フィールドをでっち上げない）、ハルシネーション圧（guidance は明示的に保留されている）、そして構造化出力の経路の違い。
Gemini 2.5 Pro パス · 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.
出力 2389 tok (+2249 思考) レイテンシ 21.0 s
制約の遵守（語数の上限、禁止語リスト、唯一の疑問文）、文体の指紋、そして長さの制御。
30 秒で Gemini 2.5 Pro を使う
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-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(""));Gemini 2.5 Pro について
- 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は、音声・画像・動画・テキスト・PDF の入力とテキスト出力に組み合わされます。
- 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、ファイル検索、コンテキストキャッシュ、Batch API に対応し、Live API、コンピュータ使用、画像生成、音声生成、Priority 推論には非対応です。
- これは、レイテンシが重要なトラフィックを代わりに 2.5 Flash へ送る実務上の理由の 1 つです。
- Pro が兄弟モデルと最も異なるのは思考です。
- thinkingBudget は 128 から 32,768 までで 0 に設定できないため、推論をオフにできず、すべてのリクエストが出力の料金で課金される思考トークンの下限を伴います。
- 未設定のままなら予算は動的になり、モデルは問題に応じて自ら推論量を調整します。
- Google のより新しい Interactions API は同じ制御を thinking_level 文字列として表現します。
- 現行の Gemini の面全体に共通するリクエストの作法が 1 つあります。
- 空でないモデルのターンで終わるリクエストは拒否されるため、回答を先に埋めるのではなく、システム指示や構造化出力で出力を誘導してください。
- 知識カットオフは 2025 年 1 月です。
- Synthorai では標準の OpenAI 互換 chat completions のルートで応答します。
よくある質問
Gemini 2.5 Pro API は無料で試せますか?
はい。新規アカウントには 10 回のトライアル呼び出しと最大 $1 の無料クレジットが付与され、カード登録は不要です。入力 $1.25/M で計算すると、このクレジットだけで Gemini 2.5 Pro に対して約 99 回の ~8K トークンのリクエストを送れます。
Gemini 2.5 Pro は何が得意ですか?
コード・数学・STEM 向けの最先端の思考、ロングコンテキストで大規模コードベースを分析、PDF 入力を伴う 1,048,576 トークンコンテキスト。全体像はベンダー公式のリリースノートに基づく「このモデルについて」セクションをご覧ください。
Gemini 2.5 Pro の料金はいくらですか?
Synthorai 上の Gemini 2.5 Pro は入力 100 万トークンあたり $1.25、出力 100 万トークンあたり $10 です。ベンダー定価のままで、プラットフォーム手数料はありません。キャッシュ済み入力トークンは $0.125/M で課金されます。
Gemini 2.5 Pro 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 $0.125/M(未キャッシュは $1.25/M)で課金されます。なお、キャッシュには 4,096 トークン以上の安定した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 Pro 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-pro" 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 Pro 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 Pro 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)から転記し、確認した日付を付しています。価格はカタログ全体で比較しますが、ベンダーごとに定義が異なる仕様値は差異を明記するにとどめ、図表で比較はしません。当社が測定した数値はなく、スコアも付けていません。