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Gemini 2.5 ProAPI
Gemini 2.5 Pro est le modèle d'IA à la pointe de Google, conçu pour le raisonnement avancé, le codage, les mathématiques et les tâches scientifiques.
Les prix se mettent à jour automatiquement — vérifiés quotidiennement par rapport aux prix catalogue des fournisseurs.
- $3.44 par 1M de tokens, en supposant 3 entrées pour 1 sortie la convention utilisée par Artificial Analysis
- moins cher que 35% des 221 modèles commerciaux suivis ici
- 32 sur 35 modèles Google suivis ici, du moins cher
Benchmarks & performance
Scores de benchmark indépendants pour Gemini 2.5 Pro, mesurés par Artificial Analysis. Plus c'est élevé, mieux c'est.
Les modèles à ce niveau coûtent $0.76 par 1M de tokens (médiane de 25) — celui-ci coûte $3.44.
Moins cher et meilleur sur cet indice : Claude Sonnet 5.5 (batch) · GPT-6.1 Sol (batch) · Muse Spark 1.3 et 105 de plus
À propos de ce modèle
Gemini 2.5 Pro est un modèle d'IA commercial de Google. Les spécifications ci-dessous sont suivies automatiquement : les prix sont actualisés quotidiennement à partir des tarifs 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 Pro ?
Gemini 2.5 Pro est un modèle de langage IA de Google. C'est un modèle propriétaire, disponible via une API. Il obtient un score de 16.1 sur l'indice d'intelligence d'Artificial Analysis.
Gemini 2.5 Pro est-il gratuit ?
Gemini 2.5 Pro n'est pas gratuit : cela coûte 1,25 $ par million de tokens d'entrée et 10 $ par million de tokens de sortie. Les alternatives open-weight peuvent être auto-hébergées sans coût par token.
À quoi sert Gemini 2.5 Pro ?
Des benchmarks indépendants d'Artificial Analysis lui donnent GPQA 84.4%, MMLU-Pro 86.2%, Humanity's Last Exam 22.5%, Long Context Reasoning 69%, LiveCodeBench 80.1%, SciCode 46.3%, MATH-500 96.7%, AIME 88.7%, AIME 2025 87.7%, IFBench 48.7%, τ²-Bench 54.1%, τ-Bench Banking 9.7%, Terminal-Bench 28.5%, Terminal-Bench Hard 26.5%. Il est particulièrement utilisé pour génération de code.