Gemini 2.5 Flash Batch
Rede Neural
Gemini 2.5 Flash Batch é um modelo Google com raciocínio integrado: para código, matemática e tarefas científicas.
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 65 535 tokens
- Níveis de raciocínio
- baixo, médio, alto
- Recursos
- raciocínio, chamada de funções
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona Gemini 2.5 Flash Batch?
Gemini 2.5 Flash Batch é um modelo de trabalho do Google para raciocínio avançado, programação, matemática e tarefas científicas. Possui um modo de reflexão integrado: antes de responder, o modelo calcula a solução, tornando o resultado mais fundamentado do que na geração direta. A variante batch é projetada para processamento em lote, onde as solicitações são enviadas em fluxo, não uma a uma em um diálogo. No BotHub, o modelo está disponível sem VPN ou cartão estrangeiro, com pagamento em rublos via cartões russos e por uso real; os tokens não expiram. Na mesma janela, você encontrará mais de 250 modelos: é fácil compará-los, e a API unificada do BotHub permite substituir o modelo no código sem reescrever a integração. Os diálogos são criptografados via AES-GCM, os dados não são salvos e, para empresas, há contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. Útil para analisar e refatorar código, depurar erros e escrever testes, verificar cálculos matemáticos e de engenharia, processar grandes volumes de texto em um único cenário e preparar rascunhos de documentação técnica.Perguntas frequentes sobre Gemini 2.5 Flash Batch
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
Esta é a versão do Gemini 2.5 Flash para processamento em lote: o modelo aceita texto, documentos e imagens, sendo adequado para analisar relatórios e contratos, resumir, extrair dados por modelo, escrever e depurar código. O contexto de até 1.048.576 tokens permite carregar grandes coleções de arquivos inteiras.
O limite de saída é de até 65.535 tokens por resposta. Isso é suficiente para uma análise detalhada, documentação técnica ou um grande módulo de código. Se o material for maior, divida a tarefa em várias solicitações: a enorme janela de contexto permite manter todo o histórico no diálogo.
Sim, o modelo possui um modo de raciocínio: antes de fornecer o resultado, ele analisa a tarefa passo a passo. Isso ajuda significativamente em matemática, lógica, questões STEM e depuração de código, onde a precisão do processo de solução é mais importante do que a velocidade da formulação.
Sim, tanto a chamada de funções quanto a saída estruturada em JSON são suportadas. O modelo pode ser integrado em cenários de agentes, conectado a serviços e bancos de dados externos, e as respostas podem ser obtidas estritamente de acordo com o esquema. No BotHub, isso é feito através de uma API unificada compatível com OpenAI.
De acordo com nossos dados, texto, imagens e documentos são aceitos como entrada, inclusive em formato nativo: você pode enviar uma digitalização, tabela ou esquema e pedir para analisar o conteúdo. A entrada de áudio e vídeo não está marcada em nossos dados — verifique o formato necessário para sua tarefa.
Não temos dados específicos sobre os idiomas de prompts e respostas, portanto, é mais seguro testar o modelo com sua solicitação típica — não demora. O BotHub em si está totalmente em russo: interface, suporte, pagamento com cartões russos em rublos, acesso sem VPN e cartão estrangeiro.