Gemini 2.5 Pro
Red Neuronal
Gemini 2.5 Pro es un modelo de Google con modo de razonamiento, ideal para código, matemáticas y tareas científicas.
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 65 536 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a funciones
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona Gemini 2.5 Pro?
Gemini 2.5 Pro es un modelo de Google centrado en el razonamiento: desglosa las tareas paso a paso antes de responder, lo que mejora la precisión en cálculos complejos o refactorización de código. Sus puntos fuertes son la programación, las matemáticas y las tareas científicas, donde la precisión es más importante que la velocidad. En BotHub, Gemini 2.5 Pro está disponible sin VPN ni tarjetas extranjeras: pagas en rublos con tarjetas rusas solo por los tokens consumidos, que no caducan. Tienes más de 250 modelos en la misma ventana para comparar respuestas, y una API compatible con OpenAI permite cambiar de modelo sin reescribir la integración; los chats están cifrados con AES-GCM. Los desarrolladores usan el modelo para analizar código desconocido y buscar errores, los analistas para cálculos y pruebas de hipótesis, los estudiantes e investigadores para fórmulas y artículos científicos, y los equipos para documentación y revisiones técnicas. Las empresas tienen acceso a contratos, facturas, intercambio electrónico de documentos (EDO) y un panel de administración con límites.Preguntas frecuentes sobre Gemini 2.5 Pro
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Google con una ventana de contexto de 1 048 576 tokens: analiza documentos largos y bases de código completas, escribe y refactoriza código, busca errores, resuelve tareas STEM y ayuda con análisis. Puedes ingresar no solo texto, sino también documentos con imágenes.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 65 536 tokens, suficiente para un artículo extenso, un documento técnico grande o un módulo de código completo. Si el material no cabe, divide la tarea en partes: el contexto de 1 048 576 tokens es suficiente para mantener todo el proyecto en un solo diálogo.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado en nuestros datos. El modelo primero construye una cadena de pasos y luego formula el resultado; esto es notable en matemáticas, lógica, análisis de código y tareas donde se deben verificar varias condiciones a la vez. Es útil donde la precisión es más importante que la velocidad.
Sí, ambos. El modelo llama a funciones y devuelve JSON estructurado, por lo que es fácil integrarlo en agentes, chatbots y pipelines donde la respuesta va directamente al código. En BotHub, el acceso se realiza a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que no es necesario reescribir la integración para cada modelo.
Imágenes y documentos, sí: según nuestros datos, el modelo los acepta como entrada y responde con texto, por lo que puedes analizar una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un PDF completo. No hay notas sobre audio y video en nuestros datos, así que confía en los formatos confirmados.
Las características por idioma no están especificadas en nuestros datos, por lo que no podemos prometer detalles; prueba el modelo con tus propios textos. En BotHub es rápido: abres un chat o el bot de Telegram, haces un par de consultas típicas y, si lo deseas, comparas el resultado con otro modelo en la misma ventana.