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GGemini 2.5 Flash (batch)API

Gemini 2.5 Flash est le modèle de travail de pointe de Google, spécifiquement conçu pour le raisonnement avancé, la programmation, les mathématiques et les tâches scientifiques.

Fenêtre de contexte
1M
tokens
Prix d'entrée
$0.15
par M tokens
Prix de sortie
$1.25
par M tokens
Fournisseur
Google

Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés toutes les heures par rapport aux prix de la liste des fournisseurs.

Voir les alternatives open-source → Comparer tous les prix des modèles

Benchmarks & performance

Scores de référence indépendants pour Gemini 2.5 Flash (batch), mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est. Mode de mesure : 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 $
Données de benchmark par Artificial Analysis

À propos de ce modèle

Gemini 2.5 Flash (batch) est un modèle d'IA commercial de Google. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés chaque heure à partir des prix publics, donc les chiffres sur cette page reflètent le coût actuel d'utilisation du modèle via son API.

Questions fréquemment posées

Qu'est-ce que Gemini 2.5 Flash (batch) ?

Gemini 2.5 Flash (batch) est un modèle de langage IA de Google. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 20.1 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.

Gemini 2.5 Flash (batch) est-il gratuit ?

Gemini 2.5 Flash (batch) n'est pas gratuit : il coûte 0,15 $ par million de tokens d'entrée et 1,25 $ par million de tokens de sortie. Des alternatives à poids ouvert peuvent être auto-hébergées sans coût par token.

Qu'est-ce que Gemini 2.5 Flash (batch) sait faire ?

Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent 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%. Il est particulièrement utilisé pour raisonnement mathématique.

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