Felo API PlatformFelo API Platform
মডেলে ফিরে যান
Googlemessages

Gemini 2.5 Pro API

Gemini 2.5 Pro হলো Google DeepMind-এর শক্তিশালী মাল্টিমোডাল মডেল, যা ১০ লক্ষ টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো ও হাইব্রিড রিজনিং আর্কিটেকচার সমর্থন করে।

Gemini 2.5 Pro হলো Google DeepMind-এর তৈরি একটি মাল্টিমোডাল AI মডেল, যা টেক্সট ও ভিডিও ইনপুট নিতে পারে এবং অডিও জেনারেট করতে পারে। এতে রয়েছে হাইব্রিড রিজনিং আর্কিটেকচার, যা উত্তর দেওয়ার আগে বর্ধিত চিন্তাভাবনা প্রয়োগ করে। মডেলটি ১০ লক্ষ টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সমর্থন করে এবং Google Search-এর সাথে গ্রাউন্ডিং, সমান্তরাল ওয়েব সার্চ, কোড এক্সিকিউশন ও ফাংশন কলিংয়ের মতো সক্ষমতা রাখে।

এটি বিশেষভাবে জটিল প্রম্পট ও বহু-ধাপের কৌশলগত সমাধান প্রয়োজন এমন কাজের জন্য উপযুক্ত। থিংকিং মোডে জটিল রিজনিং টাস্ক, সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট বিশেষ করে ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, এজেন্টিক অ্যাপ্লিকেশন নির্মাণ এবং ক্রিয়েটিভ ভিডিও কাজে এটি ভালো পারফর্ম করে। এছাড়া রিয়েল-টাইম ভয়েস কথোপকথন ও সাধারণ-উদ্দেশ্যে AI টাস্কেও ব্যবহার করা যায়।

মডেলটি ১১০ টোকেন প্রতি সেকেন্ড গতিতে কাজ করে এবং Google-এর কোডিং ও বিশ্বজ্ঞান সংক্রান্ত সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল হিসেবে অবস্থান করছে। প্রাথমিক পরীক্ষায় এটি বেসরকারি নন-কোডিং বেঞ্চমার্কে o1-pro, 4.5 ও 3.7-কে ছাড়িয়ে গেছে বলে জানা যায়।

সময়সীমাবদ্ধবিনামূল্যে ট্রায়াল
Playground খুলুন ↗API key তৈরি করুন ↗শুরুর গাইড →

আপডেট:

মডেল ID

gemini-2.5-pro
কনটেক্সট
1.049M
সর্বোচ্চ আউটপুট
65.536K
প্রস্তাবিত API
messages
ইনপুট
text / image / file / audio / video
আউটপুট
text

মূল বৈশিষ্ট্য

  • ১০ লক্ষ টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো
  • হাইব্রিড রিজনিং আর্কিটেকচার
  • ভিডিও ইনপুট ও অডিও জেনারেশন
  • শক্তিশালী ওয়েব ডেভেলপমেন্ট সক্ষমতা
  • ১১০ টোকেন প্রতি সেকেন্ড গতি

প্রোভাইডার

সেরা দাম
4 প্রোভাইডার

প্রোভাইডারদের মধ্যে API মূল্য তুলনা করুন। সব চার্জ ও শর্ত দেখতে একটি প্রোভাইডার নির্বাচন করুন।

প্রোভাইডার · মূল্যের বিবরণ
প্রাপ্যতা
$1.25$10$0.125$0.125
$0.625$5$0.0625$0.0625
$1.25$0.75$10$6$0.125$0.075$0.125$0.075
$2.25$18$0.225$0.225

$10-এ কী পাওয়া যায়

ইনপুট
৮০ লা টোকেন
আউটপুট
১০ লা টোকেন

বর্তমান ইনপুট ও আউটপুট মূল্যের ভিত্তিতে আনুমানিক, ছাড়ের আগে।

বেঞ্চমার্ক

  • VideoMME

    ভিডিও বোঝার সক্ষমতা পরিমাপে অর্জিত ফলাফল

    84.8%

  • LMArena

    লিডারবোর্ডে প্রথম স্থান

    #1

  • BenchAlign

    ১০০-এর মধ্যে; ২২৯টি মডেলের মধ্যে ১০৪তম স্থান

    49.26

স্কোর মডেল প্রোভাইডারের প্রকাশিত তথ্য অনুযায়ী।

রিজনিং

সর্বদা সক্রিয়
হ্যাঁ

দ্রুত শুরু

Felo API Platform-এর সামঞ্জস্যপূর্ণ API দিয়ে এই মডেল কল করার রেডি কোড। কোড লেখার আগে প্রম্পট পরীক্ষা করতে চাইলে Playground-এ শুরু করুন।

Playground খুলুনAPI key তৈরি করুন
1

আপনার API key নিন

আপনার Felo API Platform অ্যাকাউন্ট থেকে একটি key তৈরি করুন এবং এটি environment variable হিসেবে সেট করুন।

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

প্রথম অনুরোধ পাঠান

এই মডেল ID Felo API Platform endpoint-এর সঙ্গে ব্যবহার করুন। X-Request-Id-এর মতো ঐচ্ছিক রিকোয়েস্ট হেডার সমস্যা সমাধানে সাহায্য করতে পারে।

gemini-2.5-pro

এই মডেল রিজনিং সক্ষম। আপনার নির্বাচিত প্রোটোকল ও মডেল রুট রিজনিং নিয়ন্ত্রণ দিলে, কথোপকথন চালিয়ে যাওয়ার সময় ফেরত পাওয়া রিজনিং মেটাডেটা সংরক্ষণ করুন।

const response = await fetch("https://openapi.felo.ai/api/v1/messages", {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.FELO_API_KEY}`,
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ]
}),
});
if (!response.ok) throw new Error(await response.text());
console.log(await response.json());

থার্ড-পার্টি SDK ব্যবহার

সামঞ্জস্যপূর্ণ SDK-তে baseURL সেট করুন https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude-ধাঁচের ক্লায়েন্টের জন্য Anthropic-সামঞ্জস্যপূর্ণ base URL ব্যবহার করুন। https://openapi.felo.ai/api.

3

স্ট্রিমিং চালু করুন

রেসপন্স server-sent events হিসেবে পেতে stream: true যোগ করুন।

curl -N https://openapi.felo.ai/api/v1/messages \
  -H "Authorization: Bearer $FELO_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
  "model": "gemini-2.5-pro",
  "max_tokens": 1024,
  "messages": [
    {
      "role": "user",
      "content": "Hello"
    }
  ],
  "stream": true
}'

Endpoint

Felo API Platform সামঞ্জস্যপূর্ণ মডেল-কলিং সারফেস দেয়। আপনার অ্যাপ বা এজেন্ট ক্লায়েন্ট যে সারফেস ইতিমধ্যে সমর্থন করে সেটি বেছে নিন।

সারফেসমেথডURL

Messages

Claude-ধাঁচের ক্লায়েন্টের জন্য Anthropic-সামঞ্জস্যপূর্ণ মেসেজ।

POST

https://openapi.felo.ai/api/v1/messages

প্যারামিটার

নামধরনডিফল্টবিবরণ
modelstringgemini-2.5-proকল করার প্রকাশ্য মডেল ID।
max_tokensinteger—সর্বোচ্চ কত টোকেন তৈরি হবে।
messagesarray—Chat Completions-এর কথোপকথন মেসেজ।
seed———
toolsarray—সামঞ্জস্যপূর্ণ schema অনুসরণ করা tool calling সংজ্ঞা।
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—সমর্থিত হলে রেসপন্সের বৈচিত্র্য নিয়ন্ত্রণ করে।
tool_choicestring or object—কোনো tool কল করা উচিত কি না তা নিয়ন্ত্রণ করে।
response_formatobject—সমর্থিত হলে স্ট্রাকচার্ড আউটপুট অনুরোধ করে।
include_reasoning———
structured_outputs———

সাধারণ প্রশ্ন

মডেল পরিচিতি: Gemini 2.5 Pro?

Gemini 2.5 Pro হলো Google DeepMind-এর তৈরি একটি মাল্টিমোডাল AI মডেল, যা টেক্সট ও ভিডিও ইনপুট নিতে পারে এবং অডিও জেনারেট করতে পারে। এতে রয়েছে হাইব্রিড রিজনিং আর্কিটেকচার, যা উত্তর দেওয়ার আগে বর্ধিত চিন্তাভাবনা প্রয়োগ করে। মডেলটি ১০ লক্ষ টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সমর্থন করে এবং Google Search-এর সাথে গ্রাউন্ডিং, সমান্তরাল ওয়েব সার্চ, কোড এক্সিকিউশন ও ফাংশন কলিংয়ের মতো সক্ষমতা রাখে। এটি বিশেষভাবে জটিল প্রম্পট ও বহু-ধাপের কৌশলগত সমাধান প্রয়োজন এমন কাজের জন্য উপযুক্ত। থিংকিং মোডে জটিল রিজনিং টাস্ক, সফটওয়্যার ডেভেলপমেন্ট বিশেষ করে ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, এজেন্টিক অ্যাপ্লিকেশন নির্মাণ এবং ক্রিয়েটিভ ভিডিও কাজে এটি ভালো পারফর্ম করে। এছাড়া রিয়েল-টাইম ভয়েস কথোপকথন ও সাধারণ-উদ্দেশ্যে AI টাস্কেও ব্যবহার করা যায়। মডেলটি ১১০ টোকেন প্রতি সেকেন্ড গতিতে কাজ করে এবং Google-এর কোডিং ও বিশ্বজ্ঞান সংক্রান্ত সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল হিসেবে অবস্থান করছে। প্রাথমিক পরীক্ষায় এটি বেসরকারি নন-কোডিং বেঞ্চমার্কে o1-pro, 4.5 ও 3.7-কে ছাড়িয়ে গেছে বলে জানা যায়।

ব্যবহারের জন্য কীভাবে চার্জ হয়?

আপনার বিল নির্ভর করে আপনি কোন প্রোভাইডার ব্যবহার করেন, তার মূল্য এবং আপনার ব্যবহারের ওপর। দীর্ঘ ইনপুট বা অন্যান্য শর্তে ভিন্ন মূল্য প্রযোজ্য হতে পারে।

Gemini 2.5 Pro কোন ধরনের ইনপুট সমর্থন করে?

এটি টেক্সট ও ভিডিও ইনপুট নিতে পারে এবং অডিও জেনারেট করতে পারে।

এর কনটেক্সট উইন্ডো কত বড়?

মডেলটি ১০ লক্ষ টোকেন কনটেক্সট উইন্ডো সমর্থন করে।

এটি কী ধরনের কাজে সবচেয়ে উপযুক্ত?

জটিল প্রম্পট, থিংকিং মোডে রিজনিং, ওয়েব ডেভেলপমেন্ট, এজেন্টিক অ্যাপ্লিকেশন এবং ক্রিয়েটিভ ভিডিও কাজে এটি বিশেষভাবে উপযুক্ত।

Gemini 2.5 Flash-এর সাথে এর পার্থক্য কী?

Gemini 2.5 Pro নয়টি সাধারণ বেঞ্চমার্কেই Gemini 2.5 Flash-এর চেয়ে ভালো পারফর্ম করে।

সংশ্লিষ্ট মডেল

Gemini 4 Carbon

Googlegemini-4-carbon

Google-এর সবচেয়ে শক্তিশালী মডেল, দীর্ঘমেয়াদি এজেন্টিক কাজ ও সাইবার নিরাপত্তায় অগ্রণী।

দীর্ঘমেয়াদি এজেন্টিক কাজসাইবার নিরাপত্তা ও দুর্বলতা প্যাচিংবৈজ্ঞানিক যুক্তি ও গবেষণামাল্টি-এজেন্ট ইঞ্জিনিয়ারিং

কনটেক্সট

1.049M

সর্বোচ্চ আউটপুট

943.718K

ইনপুট টোকেন

$4 / 1M টোকেন

আউটপুট টোকেন

$20 / 1M টোকেন

Gemini 4 Carbon (batch)

Googlegemini-4-carbon:batch

Gemini 4 Carbon হলো গুগলের বহুমুখী ইনপুট ও দীর্ঘমেয়াদি এজেন্টিক কাজের জন্য তৈরি ফ্রন্টিয়ার মডেল।

উন্নত কোডিংএজেন্টিক প্রকল্পআর্থিক গবেষণাসাইবার নিরাপত্তা

কনটেক্সট

1.049M

সর্বোচ্চ আউটপুট

943.718K

ইনপুট টোকেন

$2 / 1M টোকেন

আউটপুট টোকেন

$10 / 1M টোকেন

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

গুগলের Gemini 4 Argon মডেল, ১ মিলিয়ন টোকেন কনটেক্সট এবং এজেন্টিক কাজের জন্য তৈরি।

কোডিং ও সফটওয়্যার ইঞ্জিনিয়ারিংফিন্যান্স লেজার ও স্প্রেডশিটলিগ্যাল ডকুমেন্ট পর্যালোচনাসাইবারসিকিউরিটি ডিফেন্স

কনটেক্সট

1.049M

সর্বোচ্চ আউটপুট

943.718K

ইনপুট টোকেন

$4 / 1M টোকেন

আউটপুট টোকেন

$20 / 1M টোকেন

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Google-এর সবচেয়ে বুদ্ধিমান Flash মডেল, যা দীর্ঘমেয়াদি সফটওয়্যার প্রকৌশল ও স্বায়ত্তশাসিত এজেন্টের জন্য তৈরি।

দীর্ঘমেয়াদি সফটওয়্যার প্রকৌশলস্বায়ত্তশাসিত এজেন্টজটিল এন্টারপ্রাইজ ওয়ার্কফ্লোমাল্টি-স্টেপ অর্কেস্ট্রেশন

কনটেক্সট

1.049M

সর্বোচ্চ আউটপুট

65.536K

ইনপুট টোকেন

$1.5 / 1M টোকেন

আউটপুট টোকেন

$7.5 / 1M টোকেন

Gemma 4 26B A4B (free)

Googlegemma-4-26b-a4b-it:free

Gemma 4 26B A4B হলো Google DeepMind-এর ওপেন-ওয়েট মাল্টিমোডাল মডেল, যা ২৫৬K টোকেন কনটেক্সটে টেক্সট, ছবি ও ভিডিও ইনপুট নিতে পারে।

কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্সকোড জেনারেশন ও ডিবাগিংবৈজ্ঞানিক ও গাণিতিক সমস্যাডকুমেন্ট পার্সিং ও OCR

কনটেক্সট

262.144K

সর্বোচ্চ আউটপুট

32.768K

ইনপুট টোকেন

$0 / 1M টোকেন

আউটপুট টোকেন

$0 / 1M টোকেন