Google: Gemini 2.5 Pro

Google: Gemini 2.5 Pro är en textmodell från Google, listad på api14 under modell-id google/gemini-2.5-pro. Det är Googles toppmoderna modell byggd för avancerad resonering, kodning, matematik och vetenskapliga uppgifter, och den använder tankeförmåga för att resonera sig fram till svar med förbättrad noggrannhet. Leverantörens utgivningsdatum är 2025-06-17, och kunskapsavgränsningen är 2025-01-31.

Modellen accepterar text, bild, fil, ljud och video som indata och returnerar text. Dess kontextfönster är 1 048 576 tokens, med en maximal utdata på 65 536 tokens. Parameterar som stöds i förfrågningar är include_reasoning, max_tokens, reasoning, response_format, seed, stop, structured_outputs, temperature, tool_choice, tools och top_p. Eftersom indata spänner över flera modaliteter medan utdata förblir text, passar den arbetsflöden där du matar in rikt källmaterial och vill ha ett skriftligt svar.

Den kombinationen pekar på praktiska användningsområden som kodgenerering och kodgranskning, flerstegs matematisk eller vetenskaplig problemlösning, och dokumentanalys där långa indata spelar roll. Eftersom bilder, filer, ljud och video alla kan tillhandahållas som indata, kan en förfrågan blanda en PDF, en skärmbild eller en inspelning med en textprompt och få ett enda textsvar. Det stora kontextfönstret passar kodbaser, långa rapporter och utökade transkriptioner, och parametern reasoning låter dig styra hur mycket tänkande modellen tillämpar.

Du anropar modellen via api14:s OpenAI-kompatibla API med modell-id google/gemini-2.5-pro. Förfrågningar följer OpenAI chat completions-formen, så befintliga OpenAI-SDK:er och klienter fungerar med en ändrad bas-URL och ett ändrat modell-id. Ställ in max_tokens för att begränsa utdata, temperature och top_p för att justera sampling, och stop för att stoppa genereringen vid givna sekvenser. Använd response_format eller structured_outputs när du behöver strukturerade svar, seed för reproducerbar sampling, och tools med tool_choice för funktionsanrop. Parametrarna reasoning och include_reasoning relaterar till modellens tankebeteende.

Överväganden följer av fakta ovan. Utdata är endast text, så uppgifter som kräver genererade bilder, ljud eller video täcks inte här. Den maximala utdatan på 65 536 tokens är mindre än kontextfönstret, så mycket långa enskilda svar är begränsade även om indata kan vara betydligt större. Om din arbetsbelastning är enkel textgenerering där resoneringsdjup inte är nödvändigt, kan en lättare textmodell vara ett bättre val.