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GGemini 2.5 Flash (batch)API

Gemini 2.5 Flash es el modelo de trabajo de última generación de Google, diseñado específicamente para razonamiento avanzado, codificación, matemáticas y tareas científicas.

Ventana de contexto
1M
tokens
Precio de entrada
$0.15
por M tokens
Precio de salida
$1.25
por M tokens
Proveedor
Google

Los precios se actualizan automáticamente — verificados cada hora contra los precios de la lista del proveedor.

Ver alternativas de código abierto → Comparar todos los precios de modelos

Puntuaciones de referencia y rendimiento

Puntuaciones de referencia independientes para Gemini 2.5 Flash (batch), medidas por Artificial Analysis. Cuanto más alto, mejor. Modo de medición: 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 $
Datos de referencia por Artificial Analysis

Acerca de este modelo

Gemini 2.5 Flash (batch) es un modelo de IA comercial de Google. Las especificaciones a continuación se rastrean automáticamente: los precios se actualizan cada hora a partir de precios públicos, por lo que los números en esta página reflejan el costo actual de usar el modelo a través de su API.

Preguntas frecuentes

¿Qué es Gemini 2.5 Flash (batch)?

Gemini 2.5 Flash (batch) es un modelo de lenguaje de IA de Google. Es un modelo propietario, disponible a través de una API. Obtiene 20.1 en el índice de inteligencia Artificial Analysis.

¿Es Gemini 2.5 Flash (batch) gratuito?

Gemini 2.5 Flash (batch) no es gratuito: cuesta $0.15 por millón de tokens de entrada y $1.25 por millón de tokens de salida. Las alternativas de peso abierto se pueden alojar de forma independiente sin costo por token.

¿En qué es bueno Gemini 2.5 Flash (batch)?

Los benchmarks independientes de Artificial Analysis le dan 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%. Se utiliza particularmente para razonamiento matemático.

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