Felo API PlatformFelo API Platform
Retour aux modèles
Googlemessages

Gemini 2.5 Pro API

Gemini 2.5 Pro est le modèle phare de Google DeepMind, doté d'une fenêtre contextuelle d'un million de jetons, d'une architecture de raisonnement hybride et de solides capacités multimodales pour le code, la vidéo et les tâches complexes.

Gemini 2.5 Pro est un modèle de Google DeepMind conçu pour les tâches de raisonnement complexe. Son architecture de raisonnement hybride applique une réflexion étendue avant de répondre, ce qui le rend adapté aux invites complexes nécessitant plusieurs rounds de stratégie et de résolution itérative. Il dispose d'une fenêtre contextuelle d'un million de jetons et traite des entrées texte et vidéo, avec génération audio et interaction vocale en temps réel.

Le modèle se distingue particulièrement en développement web et en création d'applications web visuellement convaincantes, ainsi qu'en applications de code agentiques, en transformation et édition de code. Il offre une compréhension vidéo de pointe et peut générer des animations dynamiques à partir de vidéos avec une simple invite. Ses capacités incluent également l'ancrage avec Google Search, la recherche web parallèle, l'exécution de code et l'appel de fonctions.

Polyvalent, Gemini 2.5 Pro convient aussi bien aux tâches de développement logiciel qu'aux applications agentiques, au travail vidéo créatif et aux conversations vocales naturelles en temps réel. Il fonctionne à une vitesse de 110 jetons par seconde et est positionné comme le modèle le plus puissant de Google pour le code et les connaissances générales.

Temps limitéEssai gratuit
Ouvrir le Playground ↗Créer une clé API ↗Guide de démarrage →

Mis à jour:

ID DU MODÈLE

gemini-2.5-pro
Contexte
1.049M
Sortie max.
65.536K
API recommandée
messages
Entrée
text / image / file / audio / video
Sortie
text

Points clés

  • Fenêtre contextuelle d'un million de jetons
  • Raisonnement hybride avec réflexion étendue
  • Compréhension vidéo de pointe
  • Génération audio et interaction vocale en temps réel
  • Ancrage avec Google Search et recherche web parallèle
  • Vitesse de 110 jetons par seconde

Fournisseurs

Meilleur prix
4 fournisseurs

Comparez les prix des API entre fournisseurs. Sélectionnez un fournisseur pour voir tous les tarifs et conditions.

Fournisseur · Détails des tarifs
Disponibilité
$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

Ce que $10 permettent d'acheter

Entrée
8 M tokens
Sortie
1 M tokens

Estimation d'après les prix actuels d'entrée et de sortie, hors remises.

Benchmarks

  • VideoMME

    84.8%

  • LMArena

    première place sur le classement

    1er

  • BenchAlign

    sur 100 ; 104e rang sur 229 modèles

    49.26

Scores tels que publiés par le fournisseur du modèle.

Raisonnement

Toujours activé
Oui

Démarrage rapide

Un code prêt à l'emploi pour appeler ce modèle avec les API compatibles de Felo API Platform. Commencez dans le Playground pour tester des prompts avant d'écrire du code.

Ouvrir le PlaygroundCréer une clé API
1

Configurer votre clé API

Créez une clé depuis votre compte Felo API Platform et définissez-la comme variable d'environnement.

export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"
2

Effectuer votre première requête

Utilisez cet ID de modèle avec le point de terminaison Felo API Platform. Les en-têtes de requête facultatifs comme X-Request-Id facilitent le diagnostic.

gemini-2.5-pro

Ce modèle est capable de raisonnement. Si le protocole sélectionné et la route du modèle exposent des contrôles de raisonnement, conservez les métadonnées de raisonnement renvoyées lorsque vous poursuivez la conversation.

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());

Utiliser des SDK tiers

Avec les SDK compatibles, définissez baseURL sur https://openapi.felo.ai/api/v1. Pour les clients de style Claude, utilisez l'URL de base compatible Anthropic. https://openapi.felo.ai/api.

3

Activer le streaming

Ajoutez stream: true pour recevoir les réponses sous forme de server-sent events.

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 expose des surfaces d'appel de modèles compatibles. Choisissez la surface que votre application ou votre client agent prend déjà en charge.

SurfaceMethodURL

Messages

Messages compatibles Anthropic pour les clients de style Claude.

POST

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

Paramètres

NomTypePar défautDescription
modelstringgemini-2.5-proID public du modèle à appeler.
max_tokensinteger—Nombre maximal de tokens générés.
messagesarray—Messages de la conversation pour Chat Completions.
seed———
toolsarray—Définitions de tool calling conformes au schéma compatible.
top_p———
reasoning———
temperaturenumber—Contrôle la variété des réponses lorsque c'est pris en charge.
tool_choicestring or object—Contrôle si un outil doit être appelé.
response_formatobject—Demande une sortie structurée lorsque c'est pris en charge.
include_reasoning———
structured_outputs———

Questions fréquentes

Qu'est-ce que Gemini 2.5 Pro?

Gemini 2.5 Pro est un modèle de Google DeepMind conçu pour les tâches de raisonnement complexe. Son architecture de raisonnement hybride applique une réflexion étendue avant de répondre, ce qui le rend adapté aux invites complexes nécessitant plusieurs rounds de stratégie et de résolution itérative. Il dispose d'une fenêtre contextuelle d'un million de jetons et traite des entrées texte et vidéo, avec génération audio et interaction vocale en temps réel. Le modèle se distingue particulièrement en développement web et en création d'applications web visuellement convaincantes, ainsi qu'en applications de code agentiques, en transformation et édition de code. Il offre une compréhension vidéo de pointe et peut générer des animations dynamiques à partir de vidéos avec une simple invite. Ses capacités incluent également l'ancrage avec Google Search, la recherche web parallèle, l'exécution de code et l'appel de fonctions. Polyvalent, Gemini 2.5 Pro convient aussi bien aux tâches de développement logiciel qu'aux applications agentiques, au travail vidéo créatif et aux conversations vocales naturelles en temps réel. Il fonctionne à une vitesse de 110 jetons par seconde et est positionné comme le modèle le plus puissant de Google pour le code et les connaissances générales.

Comment l'usage est-il facturé ?

Votre facture dépend du fournisseur utilisé, de ses tarifs et de votre usage. Des entrées plus longues ou d'autres conditions peuvent avoir des tarifs différents.

Quels types d'entrées Gemini 2.5 Pro prend-il en charge ?

Gemini 2.5 Pro accepte des entrées texte et vidéo. Il peut également générer de l'audio et prendre en charge l'interaction vocale en temps réel.

Quelle est la taille de la fenêtre contextuelle ?

Gemini 2.5 Pro dispose d'une fenêtre contextuelle d'un million de jetons.

À quelles tâches Gemini 2.5 Pro est-il le mieux adapté ?

Il excelle dans les invites complexes nécessitant plusieurs rounds de stratégie, les tâches de raisonnement complexe en mode réflexion, le développement logiciel et web, les applications agentiques, le travail vidéo créatif et les conversations vocales naturelles en temps réel.

Quelle est la différence entre Gemini 2.5 Pro et Gemini 2.5 Flash ?

Gemini 2.5 Pro surpasse Gemini 2.5 Flash sur les neuf benchmarks partagés. Il est positionné comme le modèle le plus puissant de Google pour le code et les connaissances générales.

Quelles sont les capacités de raisonnement de Gemini 2.5 Pro ?

Son architecture de raisonnement hybride applique une réflexion étendue avant de répondre. Il affiche des performances de pointe sur les benchmarks de mathématiques et de STEM.

Modèles liés

Gemini 4 Carbon

Googlegemini-4-carbon

Gemini 4 Carbon est le modèle le plus puissant de Google, conçu pour les workflows agentiques de longue durée et la cybersécurité, avec un contexte d'un million de tokens.

Cybersécurité défensive et découverte de vulnérabilitésWorkflows agentiques de longue duréeRaisonnement scientifique et mathématiqueMigration de bases de code volumineuses

Contexte

1.049M

Sortie max.

943.718K

Tokens d'entrée

$4 / 1M tokens

Tokens de sortie

$20 / 1M tokens

Gemini 4 Carbon (batch)

Googlegemini-4-carbon:batch

Gemini 4 Carbon (batch) de Google est un modèle multimodal à contexte d'un million de tokens, conçu pour les workflows agentiques de longue durée, le codage avancé et la cybersécurité, avec un effort de raisonnement ajustable.

Codage avancé et développement full-stackProjets d'ingénierie agentique de longue duréeRecherche financière approfondie et modèles ExcelCybersécurité et découverte de vulnérabilités

Contexte

1.049M

Sortie max.

943.718K

Tokens d'entrée

$2 / 1M tokens

Tokens de sortie

$10 / 1M tokens

Gemini 4 Argon

Googlegemini-4-argon

Gemini 4 Argon est le premier modèle de la génération Gemini 4 de Google, conçu pour les tâches complexes de longue durée en ingénierie logicielle, en travail de connaissance en entreprise et en cyberdéfense.

Codage et ingénierie logicielleRapprochement de grand livre financierRevue de jurisprudence et de documentsCybersécurité défensive et remédiation

Contexte

1.049M

Sortie max.

943.718K

Tokens d'entrée

$4 / 1M tokens

Tokens de sortie

$20 / 1M tokens

Gemini 3.8 Flash

Googlegemini-3.8-flash

Gemini 3.8 Flash est le modèle Flash le plus intelligent de Google, conçu pour le raisonnement multimodal, les agents autonomes et les flux de travail d'entreprise complexes.

Ingénierie logicielle de longue haleineAgents autonomesFlux d'entreprise complexesOrchestration multi-étapes

Contexte

1.049M

Sortie max.

65.536K

Tokens d'entrée

$1.5 / 1M tokens

Tokens de sortie

$7.5 / 1M tokens

Gemma 4 26B A4B (free)

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

Modèle multimodal open-weight de Google DeepMind, avec une architecture Mixture-of-Experts de 26B paramètres totaux et 4B actifs, un contexte de 256K tokens et plus de 140 langues prises en charge.

assistance au code en IDEworkflows agentiquesrésolution de problèmes mathématiquesanalyse de documents et OCR

Contexte

262.144K

Sortie max.

32.768K

Tokens d'entrée

$0 / 1M tokens

Tokens de sortie

$0 / 1M tokens