Gemini 2.5 Pro 是 Google 2.5 系列中最先進的思考模型，為程式碼、數學和 STEM 領域的複雜問題推理而生，並能利用長上下文分析大型資料集、程式碼庫和文件。
- 輸入
- 文字 圖像 影片 音訊 $1.25/M
- 輸出
- 文字 $10/M
- 音訊輸入
- $1.25/M
- 快取讀取
- $0.125/M
- 上下文
- 1M
- 相較 GPT-4o
- 便宜約 75%
- 知識截止
- 2025-01
輸入超過 200K token 時，整筆請求按輸入 $2.5/M、輸出 $15/M 計費
Benchmark 成績
供應商公布： Alibaba (Qwen) Amazon Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
價格在同類中的位置
價格在 68 個同類模型中的位置
這條線標出這個模型的價格，在 Synthorai 的同類模型裡落在什麼位置；兩端分別是最便宜和最貴的模型。這裡列的是基礎價，批次、區域和快取寫入的折扣請見價格頁。
規格與限制
Token
| 上下文視窗（供應商規格） | 1,048,576 |
|---|---|
| 最大輸出（供應商規格） | 65,536 |
| 知識截止 | 2025-01 |
提示詞快取
| 快取方式 | 自動 + 顯式 |
|---|---|
| 最小前綴 | 4,096 |
思考
| 供應商參數 | thinkingBudget (generateContent) · thinking_level (Interactions API) |
|---|---|
| 可接受的值 | thinkingBudget 128 to 32768, or -1 for dynamic · Interactions API: low, medium, high |
| 預設值 | 動態思考（thinkingBudget 為 -1） 請求未指定時生效 |
| 可關閉 | 不支援 |
| 思考行為 | Google 為 2.5 Pro 標註「N/A: Cannot disable thinking」；下限為 128 token，思考 token 按輸出 token 計費。 |
| 參數 | reasoning_effort |
| 參數值 | minimal · low · medium · high 這是閘道的參數，實際以上方的供應商對應為準 |
模型
| 模態 | 文字 + 圖像 + 影片 + 音訊 → 文字 |
|---|
- 2.5 旗艦的穩定 / GA 版本
- 1,048,576 token 輸入 / 65,536 輸出
- 支援文字、影像、影片、音訊與 PDF 輸入
- 支援思考
一段提示詞，經閘道實測
Gemini 2.5 Pro 通過 · 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.
輸出 1428 tok (+1359 思考) 延遲 14.1 s
是否照指令做（剛好三句，數得出來）、語氣是否貼合對象（寫給 CFO 看），以及下方 token 計量顯示出的隱藏思考計費落差。
Gemini 2.5 Pro 通過 · 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). […]
輸出 3286 tok (+2986 思考) 延遲 28.1 s
修正是否真的正確（跑得起來）、說明的資訊密度，以及在範圍明確的任務上的 token 效率。
Gemini 2.5 Pro 通過 · 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" } ```
輸出 1028 tok (+960 思考) 延遲 9.1 s
是否遵守 schema（不自創欄位）、面對幻覺誘因的表現（題目明確不給 guidance），以及結構化輸出路徑的差異。
Gemini 2.5 Pro 通過 · 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.
輸出 2389 tok (+2249 思考) 延遲 21.0 s
是否遵守限制（字數上限、禁用詞清單、只能有一句問句）、文字風格的特徵，以及長度控制。
30 秒上手 Gemini 2.5 Pro
相容 OpenAI：換掉 base_url，SDK 不用換。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(""));關於 Gemini 2.5 Pro
- 1,048,576 token 上下文視窗和 65,536 token 輸出上限，配合音訊、影像、影片、文字和 PDF 輸入，輸出為文字。
- 它支援函式呼叫、結構化輸出、程式碼執行、搜尋與 Maps 事實依據、URL 上下文、檔案搜尋、上下文快取和 Batch API；Live API、電腦使用、影像生成、音訊生成和 Priority 推理則不支援，這也是把延遲敏感的流量改送 2.5 Flash 的一個實際理由。
- 思考是 Pro 與同門差別最大的地方：thinkingBudget 取值 128 到 32,768，不能設為 0，因此推理無法關閉，每個請求都帶有一個按輸出價計費的思考 token 下限。
- 若不設定，預算為動態，模型會依問題自行伸縮推理量；Google 較新的 Interactions API 把同一個控制項表達為 thinking_level 字串。
- 當前 Gemini 介面上還有一個通用的請求構造習慣：以非空 model 回合結尾的請求會被拒絕，因此應該用系統指令或結構化輸出來引導輸出，而不是預填一段答案。
- 知識截止為 2025 年 1 月。
- 在 Synthorai 上，它透過標準的 OpenAI 相容 chat completions 通道應答。
常見問題
Gemini 2.5 Pro API 可以免費試用嗎？
可以，新帳號有 10 次試用呼叫和最高 $1 的免費額度，免綁卡。以輸入價 $1.25/M 計算，光是這筆額度就夠你對 Gemini 2.5 Pro 發出約 99 次請求，每次約 8K token。
Gemini 2.5 Pro 最擅長什麼？
面向程式碼、數學、STEM 的頂尖思考、長上下文分析大型程式碼庫、1,048,576 token 上下文，PDF 輸入。完整介紹請見「關於」一節，內容取自供應商官方的發布說明。
Gemini 2.5 Pro 的價格是多少？
在 Synthorai 上，Gemini 2.5 Pro 的輸入價是每百萬 token $1.25，輸出價是每百萬 token $10。這就是供應商官網價，平台不加價。快取命中的輸入 token 以 $0.125/M 計費。
Gemini 2.5 Pro 的上下文長度是多少？
Gemini 2.5 Pro 的上下文長度（上下文視窗）是 1M token。單次回覆最多輸出 65,536 個 token。
Gemini 2.5 Pro 支援提示詞快取（prompt caching）嗎？
支援：自動快取預設開啟，另有顯式模式，可確保拿到折扣。快取命中的輸入 token 以 $0.125/M 計費（未命中為 $1.25/M）；提示詞要有 4,096 個 token 以上的穩定前綴，才能命中快取。 提示詞快取指南 →
如何開通 Gemini 2.5 Pro？
把現有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1"，model 設為 "gemini-2.5-pro" 就可以了。一把 API 金鑰就能呼叫閘道上的所有模型。
Gemini 2.5 Pro 的知識截止日期是什麼時候？
Gemini 2.5 Pro 的知識截止日期為 2025-01，依據供應商官方文件（查核日期：2026-07-09）。
相關模型
比較
本頁每一個數值都摘錄自供應商自己的文件（連結見上方），並附上查核日期。價格是放在整個目錄裡比較；各家供應商定義不一樣的規格，只說明差異，不畫成圖表比較。這裡沒有任何數據是我們自己量測的，也不做評分。