Gemini 2.5 Pro
Réseau Neuronal
Gemini 2.5 Pro est un modèle Google avec mode de raisonnement, adapté au code, aux mathématiques et aux tâches scientifiques.
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?
Gemini 2.5 Pro est un modèle Google conçu autour d'un mode de réflexion : avant de répondre, il décompose la tâche étape par étape, ce qui améliore la précision pour les longs calculs ou le refactoring. Ses points forts sont la programmation, les mathématiques et les tâches scientifiques, là où la justesse du raisonnement prime sur la vitesse. Sur BotHub, Gemini 2.5 Pro est accessible sans VPN ni carte étrangère : payez en roubles avec une carte russe, uniquement pour les jetons consommés, qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre pour comparer les réponses en quelques clics, et une API compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration ; les échanges sont chiffrés via AES-GCM. Les développeurs utilisent ce modèle pour analyser du code inconnu et déboguer, les analystes pour les calculs et hypothèses, les étudiants et chercheurs pour les formules et publications scientifiques, et les équipes pour la documentation et les revues techniques. Les entreprises bénéficient de contrats, factures, gestion électronique de documents et d'un panneau d'administration avec limites.Questions fréquentes sur Gemini 2.5 Pro
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.
C'est un modèle textuel Google avec une fenêtre de contexte de 1 048 576 jetons : il analyse de longs documents et des bases de code entières, écrit et refactorise du code, cherche des erreurs, résout des problèmes STEM et aide à l'analyse. Vous pouvez fournir non seulement du texte, mais aussi des documents avec des images.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 65 536 jetons — assez pour un article volumineux, un grand document technique ou un long module de code entier. Si le contenu ne tient pas, divisez la tâche : la fenêtre de 1 048 576 jetons suffit pour garder tout le projet dans une seule discussion.
Oui, le raisonnement avant réponse est confirmé par nos données. Le modèle construit d'abord une chaîne d'étapes avant de formuler le résultat — c'est visible en mathématiques, logique, analyse de code et tâches nécessitant de vérifier plusieurs conditions simultanément. Utile là où la précision prime sur la vitesse.
Oui, les deux. Le modèle appelle des fonctions et renvoie du JSON structuré, ce qui facilite son intégration dans des agents, chatbots et pipelines où la réponse est directement utilisée par le code. Sur BotHub, l'accès se fait via une API compatible OpenAI — inutile de réécrire l'intégration pour chaque modèle.
Images et documents — oui : selon nos données, le modèle les accepte en entrée et répond par texte, permettant d'analyser une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un PDF entier. Il n'y a pas de mention concernant l'audio et la vidéo dans nos données, veuillez donc vous fier aux formats confirmés.
Les caractéristiques linguistiques ne sont pas spécifiées dans nos données, nous ne pouvons donc pas promettre de détails — testez le modèle avec vos propres textes. Sur BotHub, c'est rapide : ouvrez un chat ou le bot Telegram, posez quelques questions types et comparez si vous le souhaitez le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre.