Gemini 2.5 Pro 是 Google 在 2.5 系列中最先进的思考模型，为在代码、数学和 STEM 领域推理复杂问题，以及利用长上下文分析大型数据集、代码库和文档而构建。
- 输入
- 文本 图像 视频 音频 $1.25/M
- 输出
- 文本 $10/M
- 音频输入
- $2.5/M
- 缓存读取
- $0.125/M
- 上下文
- 1M
- 对比 GPT-4o
- 便宜约 75%
- 知识截止
- 2025-01
Benchmark 成绩
厂商公布: Alibaba (Qwen) Amazon Anthropic ByteDance DeepSeek Google MiniMax Moonshot OpenAI Tencent Z.ai
价格在同类中的位置
价格在 60 个同类模型中的位置
这条线显示该模型的价格，在 Synthorai 上同类模型里处于什么位置。两端标出了最便宜和最贵的那个。这里是基础价，批量、区域和缓存写入的折扣见价格页。
规格与限制
Token
| 上下文窗口(厂商规格) | 1,048,576 |
|---|---|
| 最大输出(厂商规格) | 65,536 |
| 知识截止 | 2025-01 |
提示词缓存
| 缓存方式 | 自动 + 显式 |
|---|---|
| 最低前缀 | 4,096 |
思考
| 厂商参数 | thinkingBudget (generateContent) · thinking_level (Interactions API) |
|---|---|
| 可选值 | thinkingBudget 128 to 32768, or -1 for dynamic · Interactions API: low, medium, high |
| 默认值 | 动态思考（thinkingBudget -1） 请求未指定时生效 |
| 可关闭 | 不支持 |
| 思考行为 | Google 对 2.5 Pro 标注 "N/A: Cannot disable thinking"；下限为 128 token，思考 token 按输出 token 计费 |
| 参数 | reasoning_effort |
| 取值 | minimal · low · medium · high 网关侧参数面——以上方厂商映射为准 |
模型
| 模态 | 文本 + 图像 + 视频 + 音频 → 文本 |
|---|
- 2.5 旗舰的稳定/GA 版本
- 1,048,576 token 输入 / 65,536 输出
- 文本+图像+视频+音频+PDF 输入
- 支持思考
单个 Prompt —— 通过网关实测
Gemini 2.5 Pro 通过 · 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.
输出 1428 tok (+1359 思考) 延迟 14.1 s
指令遵循（恰好三句，可数）、受众适配（面向 CFO 的语气），以及下方 token 计量所暴露的隐藏思考计费缺口。
Gemini 2.5 Pro 通过 · 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). […]
输出 3286 tok (+2986 思考) 延迟 28.1 s
修复是否真的正确（可运行）、解释的信息密度，以及在一个边界明确的任务上的 token 效率。
Gemini 2.5 Pro 通过 · 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" } ```
输出 1028 tok (+960 思考) 延迟 9.1 s
schema 服从度（不臆造字段）、幻觉压力（guidance 明确被暂缓给出），以及结构化输出路径的差异。
Gemini 2.5 Pro 通过 · 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.
输出 2389 tok (+2249 思考) 延迟 21.0 s
约束服从度（字数预算、禁用词表、唯一的那句问句）、文风指纹，以及长度控制。
30 秒用上 Gemini 2.5 Pro
OpenAI 兼容:换掉 base_url,SDK 不用改。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(""));关于 Gemini 2.5 Pro
- 1,048,576 token 上下文窗口和 65,536 token 输出上限，搭配音频、图像、视频、文本和 PDF 输入，输出为文本。
- 它支持函数调用、结构化输出、代码执行、搜索与地图事实依据、URL 上下文、文件搜索、上下文缓存和 Batch API；Live API、计算机操作、图像生成、音频生成和 Priority 推理不受支持，这也是把延迟敏感流量改发给 2.5 Flash 的一个实际理由。
- 思考是 Pro 与同系列差别最大的地方：thinkingBudget 取值从 128 到 32,768 且不能设为 0，因此推理无法关闭，每个请求都带有按输出价计费的思考 token 下限。
- 若不设置，预算为动态，模型会自行按问题规模调整推理量；Google 更新的 Interactions API 把同一控制项表达为 thinking_level 字符串。
- 当前 Gemini 接口有一个塑造请求的习惯值得记住：以非空的 model 轮次结尾的请求会被拒绝，因此要用系统指令或结构化输出来引导输出，而不是预填一个回答。
- 知识截止为 2025 年 1 月。
- 在 Synthorai 上，它通过标准的 OpenAI 兼容 chat completions 路由作答。
常见问题
Gemini 2.5 Pro API 可以免费试用吗?
可以。新账号可获得 10 次试用调用和最高 $1 的免费额度,无需绑卡。按输入 $1.25/M 计算,仅这笔额度就足够对 Gemini 2.5 Pro 发起约 99 次 ~8K token 的请求。
Gemini 2.5 Pro 最擅长什么?
面向代码、数学、STEM 的顶尖思考、长上下文分析大型代码库、1,048,576 token 上下文，PDF 输入。完整能力请见「关于」部分,内容取自厂商官方发布说明。
Gemini 2.5 Pro 的价格是多少?
在 Synthorai 上,Gemini 2.5 Pro 输入 $1.25/百万 token、输出 $10/百万 token,即厂商牌价,无平台加价。缓存命中的输入 token 按 $0.125/M 计费。
Gemini 2.5 Pro 支持提示词缓存(prompt caching)吗?
支持:自动缓存默认开启,另有显式模式可获得确定性折扣。缓存命中的输入 token 按 $0.125/M 计费(未命中 $1.25/M);提示词需有 4,096 token 以上的稳定前缀才能命中缓存。 提示词缓存指南 →
如何开通 Gemini 2.5 Pro?
把现有 OpenAI SDK 的 base_url 指向 "https://synthorai.io/v1",model 设为 "gemini-2.5-pro" 即可。一把 API key 通用网关上的全部模型。
Gemini 2.5 Pro 的知识截止日期是什么时候?
Gemini 2.5 Pro 的知识截止日期为 2025-01,依据厂商官方文档(数据核验于 2026-07-09)。
相关模型
对比
本页每个值都转录自厂商自己的文档(链接见上),并带有核对日期。价格在全目录范围内比较;各厂商定义不同的规格值,只说明差异而不作图表对比。此处没有任何由我们测量的数据,也不做评分。