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Gemini 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.
Preise werden automatisch aktualisiert — täglich geprüft anhand der Listenpreise der Anbieter.
- $0.43 pro 1M Tokens, basierend auf 3 Eingaben für 1 Ausgabe die von Artificial Analysis verwendete Konvention
- günstiger als 86% der 192 kommerziellen Modelle, die hier verfolgt werden
- 13 von 34 Google Modellen, die hier verfolgt werden, vom günstigsten
Benchmarks & Leistung
Unabhängige Benchmark-Ergebnisse für Gemini 2.5 Flash (Batch), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser. Messmodus: Reasoning.
Modelle auf diesem Niveau kosten $0.88 pro 1M Tokens (Median von 23) — dieses kostet $0.43.
Günstiger und besser in diesem Index: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna (batch) und 23 mehr
Über dieses Modell
Gemini 2.5 Flash (batch) ist ein kommerzielles KI-Modell von Google. Die unten aufgeführten Spezifikationen werden automatisch erfasst: Die Preise werden täglich anhand der öffentlichen Listenpreise 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 20.3 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 12.1%, Long Context Reasoning 65.7%, 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.