Gemini 2.5 Flash Batch
Réseau Neuronal
Gemini 2.5 Flash Batch est un modèle Google avec raisonnement intégré : pour le code, les mathématiques et les sciences.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 535 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
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 Batch?
Gemini 2.5 Flash Batch est un modèle Google pour le raisonnement avancé, la programmation, les mathématiques et les sciences. Il dispose d'un mode de réflexion intégré : avant de répondre, le modèle calcule la solution, rendant le résultat plus fondé qu'une génération directe. La version batch est conçue pour le traitement par lots, où les requêtes sont envoyées en flux plutôt qu'individuellement. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, avec paiement en roubles par carte russe à l'usage, sans expiration des jetons. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour une comparaison facile, et l'API unique de BotHub permet de remplacer le modèle sans réécrire l'intégration. Les dialogues sont chiffrés via AES-GCM, les données ne sont pas conservées, et les entreprises bénéficient de contrats, factures, EDI et d'un panneau d'administration avec limites. Utile pour analyser et refactoriser du code, déboguer, écrire des tests, vérifier des calculs mathématiques et techniques, traiter de grands volumes de texte selon un scénario et préparer des brouillons de documentation technique.Questions fréquentes sur Gemini 2.5 Flash Batch
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.
Il s'agit de la version de Gemini 2.5 Flash pour le traitement par lots : le modèle accepte du texte, des documents et des images. Il convient à l'analyse de rapports et de contrats, à la synthèse, à l'extraction de données par modèle, ainsi qu'à l'écriture et au débogage de code. Un contexte allant jusqu'à 1 048 576 jetons permet de charger des ensembles de fichiers volumineux.
La limite de sortie est de 65 535 jetons par réponse. Cela suffit pour une analyse détaillée, une documentation technique ou un grand module de code. Si le contenu est plus volumineux, divisez la tâche en plusieurs requêtes : la vaste fenêtre de contexte permet de conserver tout l'historique dans le dialogue.
Oui, le modèle dispose d'un mode de raisonnement : avant de fournir un résultat, il décompose la tâche étape par étape. Cela aide considérablement en mathématiques, en logique, dans les questions STEM et le débogage de code, où la précision du raisonnement prime sur la vitesse de formulation.
Oui, l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Le modèle peut être intégré dans des scénarios d'agents, connecté à des services et bases de données externes, et les réponses peuvent être obtenues strictement selon un schéma. Sur BotHub, cela se fait via une API unique compatible OpenAI.
Selon nos données, le texte, les images et les documents sont acceptés en entrée, y compris sous forme native : vous pouvez envoyer un scan, un tableau ou un schéma et demander d'analyser le contenu. La réception d'audio et de vidéo n'est pas indiquée dans nos données — vérifiez le format requis pour votre tâche.
Nous n'avons pas de données spécifiques sur les langues des prompts et des réponses, il est donc plus fiable de tester le modèle avec votre requête habituelle — cela ne prend pas longtemps. BotHub lui-même est entièrement en russe : interface, support, paiement par cartes russes en roubles, accès sans VPN ni carte étrangère.