Google: Gemini 2.5 Pro

Google: Gemini 2.5 Pro adalah model teks dari Google, terdaftar di api14 dengan model id google/gemini-2.5-pro. Ini adalah model canggih Google yang dibangun untuk penalaran lanjutan, pengkodean, matematika dan tugas ilmiah, dan menggunakan kemampuan berpikir untuk menalar respons dengan akurasi yang ditingkatkan. Tanggal rilis penyedia adalah 2025-06-17, dan batas pengetahuan adalah 2025-01-31.

Model ini menerima teks, gambar, file, audio dan video sebagai input dan mengembalikan teks. Jendela konteksnya adalah 1.048.576 token, dengan output maksimum 65.536 token. Parameter permintaan yang didukung adalah include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools dan top_p. Karena input mencakup beberapa modalitas sementara output tetap teks, model ini cocok untuk alur kerja di mana Anda memberikan materi sumber yang kaya dan menginginkan jawaban tertulis.

Kombinasi itu mengarah pada penggunaan praktis seperti pembuatan dan peninjauan kode, penyelesaian masalah matematika atau ilmiah multi-langkah, dan analisis dokumen di mana input panjang menjadi penting. Karena gambar, file, audio dan video semuanya dapat diberikan sebagai input, sebuah permintaan dapat mencampur PDF, tangkapan layar atau rekaman dengan prompt teks dan menerima satu respons teks. Jendela konteks yang besar cocok untuk basis kode, laporan panjang dan transkrip yang diperluas, dan parameter reasoning memungkinkan Anda mengontrol seberapa banyak pemikiran yang diterapkan model.

Anda memanggil model ini melalui API yang kompatibel dengan OpenAI dari api14 menggunakan model id google/gemini-2.5-pro. Permintaan mengikuti bentuk chat completions OpenAI, sehingga SDK dan klien OpenAI yang ada berfungsi dengan base URL dan model id yang diubah. Atur max_tokens untuk membatasi output, temperature dan top_p untuk menyetel pengambilan sampel, dan stop untuk menghentikan generasi pada urutan tertentu. Gunakan response_format atau structured_outputs ketika Anda memerlukan balasan terstruktur, seed untuk pengambilan sampel yang dapat direproduksi, dan tools dengan tool_choice untuk pemanggilan fungsi. Parameter reasoning dan include_reasoning berkaitan dengan perilaku berpikir model.

Pertimbangan mengikuti fakta di atas. Output hanya teks, jadi tugas yang memerlukan gambar, audio atau video yang dihasilkan tidak tercakup di sini. Output maksimum 65.536 token lebih kecil dari jendela konteks, sehingga respons tunggal yang sangat panjang dibatasi meskipun input bisa jauh lebih besar. Jika beban kerja Anda adalah pembuatan teks sederhana di mana kedalaman penalaran tidak diperlukan, model teks yang lebih ringan mungkin lebih cocok.