Gemini 2.5 Pro Preview
Réseau Neuronal
Gemini 2.5 Pro Preview est un modèle Google avec raisonnement étape par étape, idéal pour le code, les maths et les sciences.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 65 536 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 Pro Preview?
Gemini 2.5 Pro Preview est un modèle Google pour le raisonnement avancé, la programmation, les mathématiques et les tâches scientifiques. Sa particularité est son mode de réflexion : avant de répondre, le modèle élabore une stratégie de résolution, ce qui améliore considérablement la précision sur les tâches complexes. Via BotHub, il est accessible depuis la Russie sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, à l'usage (jetons consommés) et non par abonnement, sans expiration des jetons. Plus de 250 réseaux de neurones sont réunis dans une seule fenêtre, vous permettant de comparer les réponses de différents modèles sur une même requête. L'API compatible OpenAI permet de changer de modèle dans votre service sans réécrire l'intégration ; les dialogues sont chiffrés et non conservés. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites par employé. Ce modèle est utile pour analyser du code tiers, proposer des refactorisations, déboguer des erreurs complexes, résoudre des problèmes mathématiques ou d'ingénierie volumineux, analyser des articles scientifiques ou concevoir l'architecture d'un service avant le développement.Questions fréquentes sur Gemini 2.5 Pro Preview
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 d'un modèle textuel Google avec un contexte de 1 048 576 jetons : il analyse de grands documents et bases de code, écrit et refactorise du code, cherche des erreurs, résout des problèmes de mathématiques et de logique, répond sur le contenu d'images et se connecte à des outils externes via l'appel de fonctions.
La limite de sortie est de 65 536 jetons par réponse. C'est suffisant pour obtenir un document volumineux, une analyse détaillée ou un grand fichier de code complet, sans diviser manuellement la tâche. Si la réponse atteint la limite, demandez au modèle de continuer là où il s'est arrêté.
Oui, c'est une capacité confirmée : avant de répondre, le modèle construit une chaîne de raisonnement interne, puis fournit le résultat. La différence est notable sur les tâches en plusieurs étapes : analyse logique, mathématiques, débogage de code, planification d'architecture complexe.
Oui, le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON, ce qui facilite son intégration dans des agents, des chatbots et des pipelines. Sur BotHub, il est accessible via une API compatible OpenAI : vous pouvez changer de modèle sans réécrire l'intégration.
Les images et documents, oui, c'est confirmé par nos données : vous pouvez envoyer une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un contrat pour analyse. Pour l'audio et la vidéo, nous n'avons pas d'indication, donc nous ne promettons rien — vérifiez les formats disponibles directement dans l'interface.
Nous n'avons pas de données sur les langues de prompt et de réponse, nous ne donnerons donc aucune garantie. Il est plus simple de tester avec votre propre tâche : sur BotHub, le paiement se fait à l'usage, sans abonnement, et d'autres modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer.