Gemini 2.5 Pro는 2.5 시리즈에서 Google의 최첨단 사고 모델로, 코드·수학·STEM의 복잡한 문제를 추론하고 롱 컨텍스트를 활용해 대규모 데이터셋·코드베이스·문서를 분석하도록 만들어졌습니다.
- 입력
- 텍스트 이미지 비디오 오디오 $1.25/M
- 출력
- 텍스트 $10/M
- 오디오 입력
- $2.5/M
- 캐시 읽기
- $0.125/M
- 컨텍스트
- 1M
- GPT-4o 대비
- 약 75% 저렴
- 지식 컷오프
- 2025-01
벤치마크
벤더 공개: Alibaba (Qwen) Amazon Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
가격의 위치
동종 60개 모델 중 가격 위치
이 막대는 Synthorai에 있는 같은 종류의 모델 가운데 이 모델의 가격이 어디쯤인지 보여 줍니다. 양쪽 끝에는 가장 싼 모델과 가장 비싼 모델의 이름이 있습니다. 기본 요율 기준이며 배치·리전·캐시 쓰기 할인은 가격 페이지에 있습니다.
스펙 및 제한
토큰
| 컨텍스트 윈도우(공급사 사양) | 1,048,576 |
|---|---|
| 최대 출력(벤더 스펙) | 65,536 |
| 지식 컷오프 | 2025-01 |
프롬프트 캐싱
| 캐싱 방식 | 자동 + 명시적 |
|---|---|
| 최소 프리픽스 | 4,096 |
사고
| 공급사 파라미터 | thinkingBudget (generateContent) · thinking_level (Interactions API) |
|---|---|
| 허용 값 | thinkingBudget 128 to 32768, or -1 for dynamic · Interactions API: low, medium, high |
| 기본값 | 동적 사고(thinkingBudget -1) 요청에서 지정하지 않을 때 적용 |
| 비활성화 가능 | 미지원 |
| 사고 동작 | Google은 2.5 Pro에 대해 “N/A: Cannot disable thinking”이라고 표기합니다. 하한은 128 토큰이며, 사고 토큰은 출력 토큰으로 과금됩니다. |
| 파라미터 | reasoning_effort |
| 값 | minimal · low · medium · high 게이트웨이 측 파라미터 표면 - 위의 벤더 매핑이 적용됩니다 |
모델
| 모달리티 | 텍스트 + 이미지 + 비디오 + 오디오 → 텍스트 |
|---|
- 2.5 플래그십의 안정/GA 릴리스
- 입력 1,048,576 토큰 / 출력 65,536 토큰
- 텍스트+이미지+영상+오디오+PDF 입력
- 사고 지원
출처: Google 공식 문서 ↗
하나의 프롬프트 - 게이트웨이를 통해 측정됨
Gemini 2.5 Pro 통과 · 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.
출력 1428 tok (+1359 추론) 지연 시간 14.1 s
지시 준수(정확히 세 문장 - 셀 수 있음), 독자 맞춤(CFO 어조), 그리고 아래 토큰 계량기가 드러내는 숨은 사고 과금 격차.
Gemini 2.5 Pro 통과 · 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). […]
출력 3286 tok (+2986 추론) 지연 시간 28.1 s
수정이 실제로 옳은지(실행 가능한지), 설명의 밀도, 그리고 범위가 정해진 작업에서의 토큰 효율.
Gemini 2.5 Pro 통과 · 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" } ```
출력 1028 tok (+960 추론) 지연 시간 9.1 s
스키마 준수(없는 필드를 지어내지 않기), 환각 압력(guidance는 명시적으로 보류됨), 그리고 구조화 출력 경로의 차이.
Gemini 2.5 Pro 통과 · 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.
출력 2389 tok (+2249 추론) 지연 시간 21.0 s
제약 준수(단어 예산, 금지어 목록, 단 하나의 의문문), 문체 지문, 그리고 길이 제어.
30초 만에 Gemini 2.5 Pro 사용하기
OpenAI 호환. base_url만 바꾸면 SDK는 그대로. 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 소개
- 1,048,576 토큰 컨텍스트 윈도우와 65,536 토큰 출력 제한에 오디오·이미지·영상·텍스트·PDF 입력이 결합되며 출력은 텍스트입니다.
- 함수 호출, 구조화 출력, 코드 실행, 검색·지도 그라운딩, URL 컨텍스트, 파일 검색, 컨텍스트 캐싱, Batch API를 지원하고 Live API, 컴퓨터 사용, 이미지 생성, 오디오 생성, Priority 추론은 지원하지 않는데, 이것이 지연에 민감한 트래픽을 2.5 Flash로 보내는 실질적인 이유 중 하나입니다.
- 형제 모델들과 가장 크게 다른 지점은 사고입니다. thinkingBudget은 128부터 32,768까지이고 0으로 설정할 수 없어 추론을 끌 수 없으므로, 모든 요청이 출력 요율로 과금되는 사고 토큰 하한을 안고 갑니다.
- 값을 지정하지 않으면 예산은 동적이 되어 모델이 문제에 맞춰 스스로 추론량을 조절하며, Google의 새로운 Interactions API는 같은 제어를 thinking_level 문자열로 표현합니다.
- 현행 Gemini 인터페이스 전반에 통하는 요청 구성 습관이 하나 있습니다.
- 비어 있지 않은 모델 턴으로 끝나는 요청은 거부되므로, 답변을 미리 채워 넣기보다 시스템 지시나 구조화 출력으로 출력을 유도해야 합니다.
- 지식 컷오프는 2025년 1월입니다.
- Synthorai에서는 표준 OpenAI 호환 chat completions 경로로 응답합니다.
자주 묻는 질문
Gemini 2.5 Pro API는 무료로 사용해 볼 수 있나요?
네, 신규 계정에는 10회의 체험 호출과 최대 $1의 무료 크레딧이 제공되며, 카드 등록이 필요 없습니다. 입력 토큰 $1.25/M 기준으로, 이 크레딧만으로도 Gemini 2.5 Pro에 약 8K 토큰 규모의 요청을 대략 99회 보낼 수 있습니다.
Gemini 2.5 Pro는 무엇에 가장 강한가요?
코드·수학·STEM 최첨단 사고, 롱 컨텍스트로 대규모 코드베이스 분석, PDF 입력의 1,048,576 토큰 컨텍스트. 전체 내용은 벤더의 공식 릴리스 노트를 정리한 소개 섹션을 참고하세요.
Gemini 2.5 Pro의 가격은 얼마인가요?
Synthorai에서 Gemini 2.5 Pro는 입력 토큰 100만 개당 $1.25, 출력 토큰 100만 개당 $10입니다. 공급사 정가 그대로이며 플랫폼 마진이 없습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.125/M로 과금됩니다.
Gemini 2.5 Pro는 프롬프트 캐싱을 지원하나요?
네, 자동 캐싱이 기본으로 켜져 있고, 확정적 절감을 위한 명시적 모드도 있습니다. 캐시된 입력 토큰은 $0.125/M로 과금됩니다(미캐시 시 $1.25/M); 캐시되려면 프롬프트에 4,096 토큰 이상의 안정적인 프리픽스가 필요합니다. 프롬프트 캐싱 가이드 →
Gemini 2.5 Pro는 어떻게 이용하나요?
기존 OpenAI SDK의 base_url을 "https://synthorai.io/v1"로 지정하고 model="gemini-2.5-pro"로 설정하면 끝입니다. API 키 하나로 게이트웨이의 모든 모델을 사용할 수 있습니다.
Gemini 2.5 Pro의 지식 컷오프는 언제인가요?
벤더 공식 문서에 따르면 Gemini 2.5 Pro의 지식 컷오프는 2025-01입니다(2026-07-09 기준).
관련 모델
비교
이 페이지의 모든 값은 벤더 자체 문서(위 링크)에서 전사했으며 확인 날짜를 함께 표기합니다. 가격은 카탈로그 전체와 비교하지만, 벤더마다 정의가 다른 사양 값은 차이를 명시할 뿐 도표로 비교하지 않습니다. 저희가 측정한 수치는 없으며 점수도 매기지 않습니다.