モデル詳細
Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Proは、高度な推論、コーディング、数学、科学的なタスク向けに設計された、Googleの最先端AIモデルです。思考能力を活用することで、応答の精度を高め、微妙なコンテキスト処理を的確に行うことができます。 Gemini 2.5 Proは、LMArenaリーダーボードで1位を獲得するなど、複数のベンチマークでトップクラスのパフォーマンスを達成しており、優れた人間嗜好の一致と複雑な問題解決能力を反映しています。
モデル仕様
- モデル ID
-
gemini-2.5-pro
- コンテキスト長
- 1.048576M
- 最大出力
- 65.536K
- 入出力モダリティ
- リリース
- 2025-06
02
API エンドポイント
MixRoute 単一ゲートウェイ、OpenAI 互換
-
Gemini
/v1beta/models/{model}:generateContentPOST -
OpenAI-compatible
/v1/chat/completionsPOST
03
料金
固定料金、単位: /1M Tokens
入力
$1.2500 /1M Tokens
生成
$10.0000 /1M Tokens
キャッシュ読み取り
$0.1250 /1M Tokens
05
選定サマリー
ワークロード適合性を素早く判断
このモデルは何に向いていますか？
マルチモーダルモデル、入力：テキスト、画像、ファイル、音声、動画、出力：テキスト
gemini-2.5-pro はマルチモーダルモデルです。仕様は、context window は 1,048,576 トークン、1 回の最大出力は 65,536 トークン。
使う前に何を確認すべきですか？
1,048,576 context、出力上限 65,536
gemini-2.5-pro の採用前に、入力が 200,000 トークンを超えると上位の料金帯に切り替わります、標準入力は $1.25／100 万トークン、対応が宣言されている機能：ツール呼び出し、構造化出力、ストリーミング、プロンプトキャッシュ、画像入力、OpenAI SDK 互換、知識カットオフは 2025-01、2025-06-17 公開。代表的なトラフィックで試験運用し、品質とレイテンシを確認してください。
なぜ MixRoute 経由で使うのですか？
base URL の変更だけで gemini-2.5-pro を利用
MixRoute は OpenAI 互換エンドポイント /v1/chat/completions で gemini-2.5-pro を提供します。既存のクライアントは https://api.mixroute.ai/v1 とモデル ID gemini-2.5-pro に切り替えて、結合テストを再実行するだけです。
07
機能と互換性
未確認の機能は「Unknown」のまま、推測しません
ツール呼び出し
gemini-2.5-proは関数呼び出しとツール呼び出しをサポートします。
tools定義を送信すると、応答としてtool_callsが返され、それを実行して結果をフィードバックします。
構造化された出力
gemini-2.5-proは、必要に応じてJSON形式の出力を生成できます。
response_format: { type: "json_schema" }は有効なJSON出力を強制します。
ストリーミング配信
gemini-2.5-proはストリーム応答をサポートしています。
stream: trueはトークンを段階的にストリーミングするため、チャットUIはトークンが到着するたびにレンダリングされます。
プロンプトのキャッシュ
gemini-2.5-proは、サポートされているルーティング条件下でプロンプトのキャッシュをサポートします。
視覚入力
gemini-2.5-proはテキストと同時に画像入力を処理できます。
image_urlコンテンツパートに渡します。
OpenAI SDK
MixRouteのOpenAI互換エンドポイントを介してgemini-2.5-proを呼び出します。
base_url を https://api.mixroute.ai/v1 に変更します。その他はすべて OpenAI のスタイルに従います。
08
トークンコスト見積もり
このページの料金に基づく見積もりで、実請求ではありません
同一プレフィックスが繰り返し読み取られる入力の割合（最大100%）
09
FAQ
Gemini 2.5 Proは、高度な推論、コーディング、数学、科学タスク向けに設計されたGoogleの最先端AIモデルです。思考能力を活用することで、応答の精度を高め、微妙なコンテキスト処理を可能にしています。
単一エンドポイントで検証可能な判断
同じリクエスト形式でこのモデルと代替ルートをテスト
実際のワークロードから始め、品質、総コスト、障害条件を基に本番トラフィックを送るか判断します。