Google: Gemini 2.5 Pro

Google: Gemini 2.5 Pro è un modello testuale di Google, elencato su api14 con l'id modello google/gemini-2.5-pro. È il modello all'avanguardia di Google, progettato per ragionamento avanzato, coding, matematica e attività scientifiche, e utilizza capacità di pensiero per ragionare sulle risposte con maggiore accuratezza. La data di rilascio del provider è 2025-06-17, e il knowledge cutoff è 2025-01-31.

Il modello accetta testo, immagini, file, audio e video come input e restituisce testo. La sua finestra di contesto è di 1.048.576 token, con un output massimo di 65.536 token. I parametri di richiesta supportati sono include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. Poiché l'input copre diverse modalità mentre l'output resta testuale, si adatta a flussi di lavoro in cui si fornisce materiale sorgente ricco e si desidera una risposta scritta.

Questa combinazione indica usi pratici come la generazione e la revisione di codice, la risoluzione di problemi matematici o scientifici in più passaggi e l'analisi di documenti dove gli input lunghi contano. Dato che immagini, file, audio e video possono tutti essere forniti come input, una richiesta può combinare un PDF, uno screenshot o una registrazione con un prompt testuale e ricevere un'unica risposta testuale. La grande finestra di contesto si adatta a basi di codice, report lunghi e trascrizioni estese, e il parametro reasoning consente di controllare quanto pensiero applica il modello.

Si chiama il modello tramite l'API compatibile con OpenAI di api14 usando l'id modello google/gemini-2.5-pro. Le richieste seguono la forma delle chat completions di OpenAI, quindi gli SDK e i client OpenAI esistenti funzionano con una base URL e un id modello modificati. Impostare max_tokens per limitare l'output, temperature e top_p per regolare il campionamento, e stop per interrompere la generazione su sequenze date. Usare response_format o structured_outputs quando servono risposte strutturate, seed per un campionamento riproducibile, e tools con tool_choice per il function calling. I parametri reasoning e include_reasoning riguardano il comportamento di pensiero del modello.

Le considerazioni derivano dai fatti sopra. L'output è solo testuale, quindi le attività che richiedono immagini, audio o video generati non sono coperte qui. L'output massimo di 65.536 token è inferiore alla finestra di contesto, quindi risposte singole molto lunghe sono limitate anche se l'input può essere molto più grande. Se il tuo carico di lavoro è una semplice generazione testuale in cui la profondità di ragionamento non è necessaria, un modello testuale più leggero potrebbe essere più adatto.