Google: Gemini 2.5 Flash

Google: Gemini 2.5 Flash は Google のテキストモデルで、api14 上にモデル id google/gemini-2.5-flash として掲載されています。テキストカテゴリに属し、Google によって最先端のワークホースモデルと説明されており、高度な推論、コーディング、数学、科学タスク向けに構築されています。組み込みの思考機能を備えており、これはモデルが回答を生成する前に問題を内部的に検討できることを意味します。プロバイダーのリリース日は 2025-06-17 で、知識カットオフは 2025-01-31 です。

このモデルはテキスト、画像、音声、動画、ファイルの入力を受け付け、返すのはテキストのみです。コンテキストウィンドウは 1,048,576 トークンで、非常に長い文書、文字起こし、コードベースを 1 回のリクエストに収められるほど十分な大きさです。最大出力は 65,535 トークンなので、その上限内で長い生成が可能です。入力がマルチモーダルであるため、スクリーンショット、録音、PDF を指示と一緒に送信し、テキストでの結果を求めることができます。

これらの機能はいくつかの実用的なパターンを示します。大規模な文書セットの要約、長い契約書のレビュー、リポジトリ全体の検索といった長いコンテキストの作業は、このコンテキストウィンドウによく合います。コーディングと数学のタスクは推論重視の設計に適しており、特にモデルが回答前に思考することで恩恵を受ける場合に適しています。マルチモーダル入力は、画像からの情報の説明や抽出、音声の文字起こしと分析、動画コンテンツのレビューとテキストメモの返却といったユースケースを可能にします。複合メディアからの構造化抽出ももう 1 つの選択肢です。モデルが構造化出力をサポートしているためです。

api14 経由で呼び出すには、モデル id google/gemini-2.5-flash を指定して OpenAI 互換エンドポイントを使用します。サポートされるリクエストパラメータは include_reasoning、max_tokens、reasoning、response_format、seed、stop、structured_outputs、temperature、tool_choice、tools、top_p です。実際には、temperature と top_p でサンプリングを制御し、max_tokens で出力長を制限し、stop シーケンスを設定し、seed で実行を再現可能にし、response_format または structured_outputs を通じて JSON 形式の応答を要求し、tools と tool_choice でモデルに関数を公開できるということです。reasoning と include_reasoning パラメータはモデルの思考動作に関連するため、必要に応じてそのプロセスに影響を与えたり、表面化したりできます。

留意すべき点の 1 つは、出力はテキストのみであるため、生成画像、音声、動画が必要な場合、このモデルはそれらを生成しません。それらの形式を入力として読むことはできますが、返信はテキストです。ワークロードが純粋に短いテキスト交換であり、推論、マルチモーダル入力、非常に大きなコンテキストを必要としない場合は、より小さく高速なモデルの方が適しているかもしれません。長い入力、複合メディア、多段階推論を組み合わせたタスクでは、このモデルは最初に評価する妥当なデフォルトです。