Google: Gemini 2.5 Flash

Google: Gemini 2.5 Flash är en textmodell från Google, listad på api14 under modell-id google/gemini-2.5-flash. Den tillhör kategorin text och beskrivs av Google som deras toppmoderna arbetshästmodell, byggd för avancerad resonemang, kodning, matematik och vetenskapliga uppgifter. Den har inbyggda tankeförmågor, vilket innebär att modellen kan arbeta igenom ett problem internt innan den producerar sitt svar. Leverantörens utgivningsdatum är 2025-06-17, och kunskapsavgränsningen är 2025-01-31.

Modellen accepterar text, bild, ljud, video och filinmatningar, och den returnerar endast text. Dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, vilket är tillräckligt stort för att rymma mycket långa dokument, transkriptioner eller kodbaser i en enda begäran. Maximal utdata är 65 535 tokens, så långa genereringar är möjliga inom den gränsen. Eftersom indata är multimodala kan du skicka en skärmbild, en inspelning eller en PDF tillsammans med dina instruktioner och begära ett skriftligt resultat.

Dessa förmågor pekar mot några praktiska mönster. Långkontextarbete som att sammanfatta stora dokumentmängder, granska långa kontrakt eller söka igenom ett kodförråd passar kontextfönstret väl. Kodnings- och matematikuppgifter passar resonemangsfokuset, särskilt där modellen drar nytta av att tänka innan den svarar. Multimodala indata öppnar upp användningsfall som att beskriva eller extrahera information från bilder, transkribera och analysera ljud, eller granska videoinnehåll och returnera textanteckningar. Strukturerad extrahering från blandade medier är ett annat alternativ, eftersom modellen stöder strukturerade utdata.

För att anropa den via api14, använd den OpenAI-kompatibla slutpunkten med modell-id google/gemini-2.5-flash. De stödda begärandeparametrarna är include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. I praktiken innebär det att du kan styra sampling med temperature och top_p, begränsa utdatalängden med max_tokens, ange stoppsekvenser, göra körningar reproducerbara med seed, begära JSON-formade svar genom response_format eller structured_outputs, och exponera funktioner för modellen med tools och tool_choice. Parametrarna reasoning och include_reasoning relaterar till modellens tankebeteende, så du kan påverka eller synliggöra den processen beroende på dina behov.

En sak att ha i åtanke är att utdata endast är text, så om du behöver genererade bilder, ljud eller video kommer denna modell inte att producera dem. Den kan läsa dessa format som indata men svarar i text. Om din arbetsbelastning är enbart korta textutbyten utan behov av resonemang, multimodal indata eller en mycket stor kontext, kan en mindre eller snabbare modell vara en bättre matchning. För uppgifter som kombinerar långa indata, blandade medier och flerstegsresonemang är denna modell en rimlig standard att utvärdera först.