Google: Gemini 2.5 Pro

Google: Gemini 2.5 Pro é um modelo de texto do Google, listado em api14 sob o id de modelo google/gemini-2.5-pro. É o modelo de ponta do Google, criado para raciocínio avançado, programação, matemática e tarefas científicas, e usa capacidades de pensamento para raciocinar nas respostas com precisão aprimorada. A data de lançamento do provedor é 2025-06-17, e o corte de conhecimento é 2025-01-31.

O modelo aceita texto, imagem, arquivo, áudio e vídeo como entrada e retorna texto. Sua janela de contexto é de 1.048.576 tokens, com saída máxima de 65.536 tokens. Os parâmetros de requisição suportados são include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools e top_p. Como a entrada abrange várias modalidades enquanto a saída permanece texto, ele se encaixa em fluxos de trabalho em que você fornece material de origem rico e quer uma resposta escrita.

Essa combinação aponta para usos práticos como geração e revisão de código, resolução de problemas matemáticos ou científicos em várias etapas, e análise de documentos em que entradas longas importam. Como imagens, arquivos, áudio e vídeo podem todos ser fornecidos como entrada, uma requisição pode misturar um PDF, uma captura de tela ou uma gravação com um prompt de texto e receber uma única resposta de texto. A janela de contexto grande é adequada para bases de código, relatórios longos e transcrições extensas, e o parâmetro reasoning permite controlar quanto pensamento o modelo aplica.

Você chama o modelo através da API compatível com OpenAI da api14 usando o id de modelo google/gemini-2.5-pro. As requisições seguem o formato de chat completions da OpenAI, então SDKs e clientes OpenAI existentes funcionam com uma URL base e um id de modelo alterados. Defina max_tokens para limitar a saída, temperature e top_p para ajustar a amostragem, e stop para interromper a geração em sequências dadas. Use response_format ou structured_outputs quando precisar de respostas estruturadas, seed para amostragem reproduzível, e tools com tool_choice para chamada de funções. Os parâmetros reasoning e include_reasoning estão relacionados ao comportamento de pensamento do modelo.

As considerações decorrem dos fatos acima. A saída é apenas texto, então tarefas que precisam de imagens, áudio ou vídeo gerados não são cobertas aqui. A saída máxima de 65.536 tokens é menor que a janela de contexto, então respostas únicas muito longas são limitadas mesmo que a entrada possa ser muito maior. Se sua carga de trabalho for geração de texto simples em que a profundidade de raciocínio é desnecessária, um modelo de texto mais leve pode ser mais adequado.