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GGemini 2.5 Flash (batch)API

Gemini 2.5 Flash è il modello di punta di Google, progettato specificamente per ragionamento avanzato, codifica, matematica e compiti scientifici.

1MFinestra di contesto · token
$0.15Prezzo di input · per M token
$1.25Prezzo di output · per M token
GoogleFornitore

I prezzi vengono aggiornati automaticamente — verificati quotidianamente rispetto ai listini prezzi dei fornitori.

Vedi alternative open-source → Confronta tutti i prezzi dei modelli

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Gemini 2.5 Flash (batch), misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio. Modalità di misurazione: Reasoning.

Intelligence index20.3
Math index73.3
GPQA79%
MMLU-Pro83.2%
Humanity's Last Exam12.1%
Long Context Reasoning65.7%
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
📈 Value23.9 intelligence points per $
vs. modelli misurati quitop 63%
Punteggi superiori a 37% dei 273 modelli misurati da Artificial Analysis e tracciati qui.
I modelli a questo livello costano $0.88 per 1M token (mediana di 23) — questo costa $0.43.
Più economico e migliore su questo indice: GLM 5.3 Flash · Gemini 3.7 Flash (batch) · GPT-5.6 Luna (batch) e 23 in più
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Gemini 2.5 Flash (batch) è un modello AI commerciale di Google. Le specifiche seguenti vengono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati quotidianamente dai listini pubblici, quindi i numeri su questa pagina riflettono il costo attuale di utilizzo del modello tramite la sua API.

Domande frequenti

Che cos'è Gemini 2.5 Flash (batch)?

Gemini 2.5 Flash (batch) è un modello di linguaggio AI di Google. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 20.3 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Gemini 2.5 Flash (batch) è gratuito?

Gemini 2.5 Flash (batch) non è gratuito: costa $0.15 per milione di token di input e $1.25 per milione di token di output. Le alternative open-weight possono essere auto-ospitate senza costi per token.

A cosa serve Gemini 2.5 Flash (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per ragionamento matematico.

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