Google: Gemini 2.5 Flash

Google : Gemini 2.5 Flash est un modèle de texte de Google, listé sur api14 sous l'identifiant de modèle google/gemini-2.5-flash. Il appartient à la catégorie texte et est décrit par Google comme son modèle de travail de pointe, conçu pour le raisonnement avancé, le codage, les mathématiques et les tâches scientifiques. Il intègre des capacités de réflexion natives, ce qui signifie que le modèle peut travailler sur un problème en interne avant de produire sa réponse. La date de publication par le fournisseur est le 2025-06-17, et la date limite de connaissances est le 2025-01-31.

Le modèle accepte des entrées texte, image, audio, vidéo et fichier, et il ne renvoie que du texte. Sa fenêtre de contexte est de 1 048 576 tokens, ce qui est suffisamment grand pour contenir de très longs documents, transcriptions ou bases de code dans une seule requête. La sortie maximale est de 65 535 tokens, donc de longues générations sont possibles dans cette limite. Comme l'entrée est multimodale, vous pouvez envoyer une capture d'écran, un enregistrement ou un PDF avec vos instructions et demander un résultat écrit.

Ces capacités correspondent à quelques schémas pratiques. Le travail sur un long contexte, comme résumer de grands ensembles de documents, examiner de longs contrats ou effectuer des recherches dans un dépôt, correspond bien à la fenêtre de contexte. Les tâches de codage et de mathématiques conviennent à l'accent mis sur le raisonnement, en particulier lorsque le modèle bénéficie d'une réflexion avant de répondre. Les entrées multimodales ouvrent des cas d'usage comme décrire ou extraire des informations à partir d'images, transcrire et analyser de l'audio, ou examiner du contenu vidéo et renvoyer des notes textuelles. L'extraction structurée à partir de médias mixtes est une autre option, puisque le modèle prend en charge les sorties structurées.

Pour l'appeler via api14, utilisez le point de terminaison compatible OpenAI avec l'identifiant de modèle google/gemini-2.5-flash. Les paramètres de requête pris en charge sont include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools et top_p. En pratique, cela signifie que vous pouvez contrôler l'échantillonnage avec temperature et top_p, plafonner la longueur de sortie avec max_tokens, définir des séquences d'arrêt, rendre les exécutions reproductibles avec seed, demander des réponses au format JSON via response_format ou structured_outputs, et exposer des fonctions au modèle avec tools et tool_choice. Les paramètres reasoning et include_reasoning concernent le comportement de réflexion du modèle, vous pouvez donc influencer ou exposer ce processus selon vos besoins.

Une chose à garder à l'esprit est que la sortie est uniquement du texte, donc si vous avez besoin d'images, d'audio ou de vidéo générés, ce modèle ne les produira pas. Il peut lire ces formats en entrée mais répond en texte. Si votre charge de travail est purement constituée d'échanges de texte courts sans besoin de raisonnement, d'entrée multimodale ou d'un très grand contexte, un modèle plus petit ou plus rapide peut mieux convenir. Pour les tâches qui combinent de longues entrées, des médias mixtes et un raisonnement en plusieurs étapes, ce modèle est une valeur par défaut raisonnable à évaluer en premier.