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GGemini 2.5 Flash (batch)API

Gemini 2.5 Flash ist Googles hochmodernes Arbeitspferd-Modell, das speziell für fortgeschrittenes Denken, Programmierung, Mathematik und wissenschaftliche Aufgaben entwickelt wurde.

Kontextfenster
1M
Tokens
Eingabepreis
$0.15
pro M Tokens
Ausgabepreis
$1.25
pro M Tokens
Anbieter
Google

Preise aktualisieren sich automatisch — stündlich überprüft gegen die Preisliste der Anbieter.

Siehe Open-Source-Alternativen → Vergleiche alle Modellpreise

Benchmarks & Leistung

Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Gemini 2.5 Flash (Batch), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.

Intelligence index20.1
Math index73.3
GPQA79%
MMLU-Pro83.2%
Humanity's Last Exam11.1%
Long Context Reasoning61.7%
LiveCodeBench69.5%
SciCode39.4%
MATH-50098.1%
AIME82.3%
AIME 202573.3%
IFBench50.3%
τ²-Bench31.6%
Terminal-Bench Hard13.6%
💰 Blended price$0.85 / 1M tokens
📈 Value23.6 intelligence points per $
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Gemini 2.5 Flash (Batch) ist ein kommerzielles KI-Modell von Google. Die folgenden Spezifikationen werden automatisch verfolgt: Die Preise werden stündlich aus öffentlichen Listenpreisen aktualisiert, sodass die Zahlen auf dieser Seite die aktuellen Kosten für die Nutzung des Modells über seine API widerspiegeln.

Häufig gestellte Fragen

Was ist Gemini 2.5 Flash (Batch)?

Gemini 2.5 Flash (batch) ist ein KI-Sprachmodell von Google. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 20.1 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Gemini 2.5 Flash (Batch) kostenlos?

Gemini 2.5 Flash (Batch) ist nicht kostenlos: Es kostet $0.15 pro Million Eingabetokens und $1.25 pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Worin ist Gemini 2.5 Flash (Batch) gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 79%, MMLU-Pro 83.2%, Humanity's Last Exam 11.1%, Long Context Reasoning 61.7%, LiveCodeBench 69.5%, SciCode 39.4%, MATH-500 98.1%, AIME 82.3%, AIME 2025 73.3%, IFBench 50.3%, τ²-Bench 31.6%, Terminal-Bench Hard 13.6%. Es wird besonders verwendet für mathematische Argumentation.

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