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GGemini 2.5 Pro (batch)API

Gemini 2.5 Pro è il modello AI all'avanguardia di Google progettato per ragionamento avanzato, codifica, matematica e compiti scientifici.

Finestra di contesto
1M
token
Prezzo di input
$0.63
per M token
Prezzo di output
$5
per M token
Fornitore
Google

I prezzi si aggiornano automaticamente — controllati ogni ora rispetto ai prezzi della lista dei fornitori.

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

Benchmark e prestazioni

Punteggi di benchmark indipendenti per Gemini 2.5 Pro (batch), misurati da Artificial Analysis. Maggiore è meglio.

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 $
Dati di benchmark di Artificial Analysis

Informazioni su questo modello

Gemini 2.5 Pro (batch) è un modello AI commerciale di Google. Le specifiche sottostanti sono tracciate automaticamente: i prezzi vengono aggiornati ogni ora dai prezzi 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 Pro (batch)?

Gemini 2.5 Pro (batch) è un modello di linguaggio AI di Google. È un modello proprietario, disponibile tramite un'API. Ottiene 25.8 sull'indice di intelligenza Artificial Analysis.

Gemini 2.5 Pro (batch) è gratuito?

Gemini 2.5 Pro (batch) non è gratuito: costa $0.63 per milione di token di input e $5 per milione di token di output. Le alternative open-weight possono essere auto-ospitate senza costi per token.

A cosa serve Gemini 2.5 Pro (batch)?

I benchmark indipendenti di Artificial Analysis gli danno 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%. È particolarmente utilizzato per generazione di codice.

Quanto è veloce Gemini 2.5 Pro (batch)?

Genera circa 135.8 token al secondo, con una mediana 21s di ritardo prima del primo token. Misurato indipendentemente da Artificial Analysis.

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