Gemini 2.5 Flash
Réseau Neuronal
Gemini 2.5 Flash est un modèle Google avec mécanisme de réflexion intégré pour le code, les mathématiques et les tâches scientifiques.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche Gemini 2.5 Flash?
Gemini 2.5 Flash est un modèle de travail de Google conçu pour le raisonnement avancé, la programmation, les mathématiques et les tâches scientifiques. Il intègre un mécanisme de réflexion : le modèle analyse la tâche avant de répondre, ce qui lui permet de gérer les raisonnements en plusieurs étapes avec plus de fiabilité qu'une génération directe. Via BotHub, vous vous connectez sans VPN ni carte étrangère, payez en roubles à l'usage, et les jetons n'expirent pas. Plus de 250 autres réseaux de neurones sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses, et une API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les données sont chiffrées via AES-GCM et ne sont pas conservées. Pour les entreprises, nous proposons des contrats, des factures, l'EDI et un panneau d'administration avec limites. Gemini 2.5 Flash est utile aux développeurs pour écrire, refactoriser, déboguer et analyser le code. Aux analystes pour vérifier les calculs et la logique. Aux étudiants et chercheurs pour les mathématiques et les sciences. Aux équipes produit comme noyau d'assistant capable de maintenir de longues chaînes de raisonnement.Questions fréquentes sur Gemini 2.5 Flash
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle traite le texte, le code et les documents : il analyse des fichiers volumineux, répond sur leur contenu, aide à la refactorisation et au débogage. Le contexte est de 1 048 576 jetons, vous pouvez donc charger un projet entier ou un rapport volumineux et en discuter dans une seule conversation.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 65 535 jetons — suffisant pour un long article, une documentation détaillée ou un gros fichier de code. Si vous avez besoin de plus, divisez la tâche en plusieurs parties et continuez dans la même conversation : le contexte le permet.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé : le modèle construit une chaîne de réflexion, ce qui le rend plus stable dans les tâches multi-étapes (mathématiques, logique, analyse de code). Sur des requêtes simples, la différence est minime, mais sur des tâches complexes, la précision est nettement supérieure.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Vous pouvez connecter des outils externes, créer des agents et obtenir des réponses strictement conformes à un schéma défini. Tout cela fonctionne via l'API BotHub compatible OpenAI, sans réécrire l'intégration lors du changement de modèle.
Les images et documents, oui, y compris le traitement natif des fichiers : vous pouvez envoyer un scan, un PDF ou une image et poser des questions sur le contenu. La réception audio et vidéo n'est pas explicitement indiquée dans nos données, mais cela ne signifie pas que c'est impossible — il est plus simple de tester avec votre propre fichier.
La langue des prompts et de la sortie n'est pas spécifiée dans nos données, nous ne ferons donc aucune promesse : évaluez le modèle avec votre propre texte. Sur BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles et sans abonnement — les jetons n'expirent pas.