Gemini 2.5 Pro API
Gemini 2.5 Pro 是 Google DeepMind 推出的多模态旗舰模型,具备混合推理架构、百万级上下文与领先的视频理解能力。
Gemini 2.5 Pro 是 Google DeepMind 推出的多模态旗舰模型,采用混合推理架构,会在给出回答前进行扩展思考,并支持 100 万 token 的上下文窗口。它能够接收文本与视频输入,同时具备音频生成能力,在数学与 STEM 基准测试中表现领先。
它尤其擅长软件开发,特别是网页开发与构建视觉表现出色的 Web 应用,也适用于代理式代码应用、代码转换与编辑,以及从视频生成动态动画等创意视频任务。结合 Google 搜索的 grounding、并行网络搜索、代码执行、函数调用与实时语音交互,它也能胜任需要多轮规划与迭代求解的复杂提示。
在通用任务上,Gemini 2.5 Pro 表现均衡,视频理解处于领先水平,运行速度约为每秒 110 token,被定位为 Google 在编码与世界知识方面最强的模型。
更新时间:
模型 ID
gemini-2.5-pro- 上下文
- 1.049M
- 最大输出
- 65.536K
- 推荐 API
- messages
- 输入
- text / image / file / audio / video
- 输出
- text
核心要点
- 混合推理架构,回答前先进行扩展思考
- 100 万 token 上下文窗口
- 视频理解处于行业领先水平
- 网页开发与代理式编码能力突出
- 支持实时语音交互与音频生成
- 约每秒 110 token 的运行速度
供应商
最优价格比较不同供应商的调用价格,点击供应商可查看完整费用和适用条件。
| 可用率 | |||||
|---|---|---|---|---|---|
| $1.25 | $10 | $0.125 | $0.125 | ||
| $0.625 | $5 | $0.0625 | $0.0625 | ||
| $2.25 | $18 | $0.225 | $0.225 |
历史统计不等于实时健康检查,缺失数据不代表服务中断。
10 美元能买多少 token
- 输入
- 800万 tokens
- 输出
- 100万 tokens
按当前输入与输出单价估算,未计入折扣。
基准测试
- 84.8%
VideoMME
视频理解基准测试成绩
- 第 1
LMArena
在排行榜上位列第一
- 49.26
BenchAlign
满分 100,在 229 个模型中排名第 104
分数来自模型厂商公布的数据,未独立验证。
推理能力
- 始终启用
- 是
填入 API key
从 Felo API Platform 账户创建 key,并设置为环境变量。
export FELO_API_KEY="YOUR_API_KEY"发起第一次请求
使用该模型 ID 调用 Felo API Platform endpoint。可选请求头如 X-Request-Id 能帮助排查问题。
gemini-2.5-pro该模型支持推理。如果所选协议和模型路由暴露推理控制,请在继续对话时保留返回的推理元数据。
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());使用第三方 SDK
兼容 SDK 只需把 baseURL 设置为 https://openapi.felo.ai/api/v1. Claude 风格客户端使用 Anthropic-compatible base URL。 https://openapi.felo.ai/api.
启用流式输出
加入 stream: true,即可以 server-sent events 接收响应。
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 提供兼容的模型调用入口。选择你的应用或 Agent 客户端已经支持的接口即可。
Messages
Anthropic-compatible messages for Claude-style clients.
POST
https://openapi.felo.ai/api/v1/messages参数
modelstringgemini-2.5-proPublic model ID to call.max_tokensinteger—Maximum generated tokens.messagesarray—Conversation messages for Chat Completions.seed———toolsarray—Tool calling definitions following compatible schema.top_p———reasoning———temperaturenumber—Controls response variety when supported.tool_choicestring or object—Controls whether a tool should be called.response_formatobject—Request structured output when supported.include_reasoning———structured_outputs———常见问题
什么是 Gemini 2.5 Pro?
Gemini 2.5 Pro 是 Google DeepMind 推出的多模态旗舰模型,采用混合推理架构,会在给出回答前进行扩展思考,并支持 100 万 token 的上下文窗口。它能够接收文本与视频输入,同时具备音频生成能力,在数学与 STEM 基准测试中表现领先。 它尤其擅长软件开发,特别是网页开发与构建视觉表现出色的 Web 应用,也适用于代理式代码应用、代码转换与编辑,以及从视频生成动态动画等创意视频任务。结合 Google 搜索的 grounding、并行网络搜索、代码执行、函数调用与实时语音交互,它也能胜任需要多轮规划与迭代求解的复杂提示。 在通用任务上,Gemini 2.5 Pro 表现均衡,视频理解处于领先水平,运行速度约为每秒 110 token,被定位为 Google 在编码与世界知识方面最强的模型。
如何计算调用费用?
费用取决于你使用的供应商、对应价格和实际用量。长文本输入等情况可能适用不同价格,详见计费明细。
Gemini 2.5 Pro 支持哪些输入方式?
它支持文本输入与视频输入,并具备音频生成能力,能够进行多模态理解。
它的上下文窗口有多大?
Gemini 2.5 Pro 拥有 100 万 token 的上下文窗口。
它适合哪些任务?
它适合需要多轮规划与迭代求解的复杂任务、软件开发(尤其是网页开发)、构建代理式应用、创意视频工作以及自然的实时语音对话。
它和 Gemini 2.5 Flash 有什么区别?
Gemini 2.5 Pro 在两者共有的全部九项基准测试中都优于 Gemini 2.5 Flash,并被定位为 Google 在编码与世界知识方面最强的模型。
它具备哪些推理能力?
它采用混合推理架构,会在回答前进行扩展思考,在数学与 STEM 基准测试中表现领先。
相关模型
Gemini 4 Carbon
Googlegemini-4-carbonGoogle 于 2026 年 10 月 28 日发布的 Gemini 4 Carbon,面向长周期智能体工作流与网络安全,支持文本、图像、音频、视频输入。
上下文
1.049M
最大输出
943.718K
输入 tokens
$4 / 1M tokens
输出 tokens
$20 / 1M tokens
Gemini 4 Carbon (batch)
Googlegemini-4-carbon:batchGemini 4 Carbon 是谷歌推出的多模态前沿模型,支持文本、图像、音频、视频和文件输入,专为长周期智能体工作流打造。
上下文
1.049M
最大输出
943.718K
输入 tokens
$2 / 1M tokens
输出 tokens
$10 / 1M tokens
Gemini 4 Argon
Googlegemini-4-argonGemini 4 Argon 是 Google 于 2026 年 10 月发布的前沿模型,支持 1M 上下文与多模态输入,主打长时复杂工程与企业知识工作。
上下文
1.049M
最大输出
943.718K
输入 tokens
$4 / 1M tokens
输出 tokens
$20 / 1M tokens
Gemini 3.8 Flash
Googlegemini-3.8-flashGemini 3.8 Flash 是 Google 于 2026 年 9 月 2 日推出的多模态推理模型,支持 100 万 token 上下文与 65,536 token 输出,面向长程软件工程与自主智能体任务。
上下文
1.049M
最大输出
65.536K
输入 tokens
$1.5 / 1M tokens
输出 tokens
$7.5 / 1M tokens
Gemma 4 26B A4B (free)
Googlegemma-4-26b-a4b-it:freeGemma 4 26B A4B 是采用 Mixture-of-Experts 架构的开源多模态模型,支持文本、图像、视频输入,兼顾性能与推理效率。
上下文
262.144K
最大输出
32.768K
输入 tokens
$0 / 1M tokens
输出 tokens
$0 / 1M tokens