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GGemini 2.5 Pro (batch)API

Gemini 2.5 Pro ist Googles hochmodernes KI-Modell, das für fortgeschrittenes Denken, Codierung, Mathematik und wissenschaftliche Aufgaben entwickelt wurde.

Kontextfenster
1M
Tokens
Eingabepreis
$0.63
pro M Tokens
Ausgabepreis
$5
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 Pro (batch), gemessen von Artificial Analysis. Höher ist besser.

Intelligence index25.8
Coding index33.3
Math index87.7
GPQA84.4%
MMLU-Pro86.2%
Humanity's Last Exam21.1%
Long Context Reasoning66%
LiveCodeBench80.1%
SciCode42.8%
MATH-50096.7%
AIME88.7%
AIME 202587.7%
IFBench48.7%
τ²-Bench54.1%
τ-Bench Banking9.3%
Terminal-Bench28.5%
Terminal-Bench Hard26.5%
⚡ Speed135.8 tokens/sec
⏱ Latency21s to first token
💰 Blended price$3.438 / 1M tokens
📈 Value7.5 intelligence points per $
Benchmark-Daten von Artificial Analysis

Über dieses Modell

Gemini 2.5 Pro (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 Pro (batch)?

Gemini 2.5 Pro (batch) ist ein KI-Sprachmodell von Google. Es ist ein proprietäres Modell, das über eine API verfügbar ist. Es erzielt 25.8 im Artificial Analysis Intelligenzindex.

Ist Gemini 2.5 Pro (batch) kostenlos?

Gemini 2.5 Pro (batch) ist nicht kostenlos: Es kostet 0,63 $ pro Million Eingabetokens und 5 $ pro Million Ausgabetokens. Open-Weight-Alternativen können ohne Kosten pro Token selbst gehostet werden.

Was kann Gemini 2.5 Pro (batch) gut?

Unabhängige Benchmarks von Artificial Analysis geben ihm GPQA 84.4%, MMLU-Pro 86.2%, Humanity's Last Exam 21.1%, Long Context Reasoning 66%, LiveCodeBench 80.1%, SciCode 42.8%, MATH-500 96.7%, AIME 88.7%, AIME 2025 87.7%, IFBench 48.7%, τ²-Bench 54.1%, τ-Bench Banking 9.3%, Terminal-Bench 28.5%, Terminal-Bench Hard 26.5%. Es wird besonders verwendet für Code-Generierung.

Wie schnell ist Gemini 2.5 Pro (batch)?

Es generiert etwa 135.8 Tokens pro Sekunde, mit einer Median 21s Verzögerung vor dem ersten Token. Unabhängig von Artificial Analysis gemessen.

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