Google: Gemini 2.5 Flash

Google: Gemini 2.5 Flash is een tekstmodel van Google, vermeld op api14 onder het model-id google/gemini-2.5-flash. Het valt in de categorie tekst en wordt door Google beschreven als zijn state-of-the-art werkpaardmodel, gebouwd voor geavanceerd redeneren, coderen, wiskunde en wetenschappelijke taken. Het bevat ingebouwde denkmogelijkheden, wat betekent dat het model een probleem intern kan doorwerken voordat het zijn antwoord produceert. De releasedatum van de provider is 2025-06-17 en de knowledge cutoff is 2025-01-31.

Het model accepteert tekst-, afbeeldings-, audio-, video- en bestandsinvoer, en het retourneert alleen tekst. Het contextvenster is 1.048.576 tokens, wat groot genoeg is om zeer lange documenten, transcripties of codebases in één verzoek te bevatten. De maximale uitvoer is 65.535 tokens, dus lange generaties zijn mogelijk binnen dat plafond. Omdat de invoer multimodaal is, kun je een screenshot, een opname of een PDF samen met je instructies sturen en om een geschreven resultaat vragen.

Die mogelijkheden wijzen op een paar praktische patronen. Lang-contextwerk zoals het samenvatten van grote documentensets, het beoordelen van lange contracten of het doorzoeken van een repository past goed bij het contextvenster. Codeer- en wiskundetaken passen bij de focus op redeneren, vooral waar het model baat heeft bij denken voordat het antwoordt. Multimodale invoer opent use cases zoals het beschrijven of extraheren van informatie uit afbeeldingen, het transcriberen en analyseren van audio, of het beoordelen van video-inhoud en het retourneren van tekstnotities. Gestructureerde extractie uit gemengde media is een andere optie, aangezien het model gestructureerde uitvoer ondersteunt.

Om het via api14 aan te roepen, gebruik je het OpenAI-compatibele endpoint met het model-id google/gemini-2.5-flash. De ondersteunde aanvraagparameters zijn include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools en top_p. In de praktijk betekent dat je sampling kunt sturen met temperature en top_p, de uitvoerlengte kunt beperken met max_tokens, stopsequenties kunt instellen, runs reproduceerbaar kunt maken met seed, JSON-vormige antwoorden kunt aanvragen via response_format of structured_outputs, en functies aan het model kunt blootstellen met tools en tool_choice. De parameters reasoning en include_reasoning hebben betrekking op het denkgedrag van het model, dus je kunt dat proces beïnvloeden of zichtbaar maken afhankelijk van je behoeften.

Een ding om in gedachten te houden is dat de uitvoer alleen tekst is, dus als je gegenereerde afbeeldingen, audio of video nodig hebt, zal dit model die niet produceren. Het kan die formaten als invoer lezen, maar antwoordt in tekst. Als je workload puur korte tekstuitwisselingen is zonder behoefte aan redeneren, multimodale invoer of een zeer grote context, dan is een kleiner of sneller model mogelijk een betere keuze. Voor taken die lange invoer, gemengde media en meerstapsredenering combineren, is dit model een redelijke standaardkeuze om eerst te evalueren.