Gemini 2.5 Flash

1M context

ПровайдерGoogle

gemini-2.5-flash — текстовая модель-модель от Google.

document_understandingfunction_callingstreamingvisionweb_search

Попробуйте прямо здесь

Gemini 2.5 Flash Открыть в Playground

Что умеет Gemini 2.5 Flash

Document Understanding
Function Calling
Streaming
Vision
Веб-поиск

Стоимость

за 1М cache read

8.4 ₽

за 1М input

84 ₽

за 1М output

700 ₽

web_search

9.8 ₽

Цены указаны в рублях и списываются с баланса проекта за успешные запросы. Надбавки (+) суммируются с базовой ставкой.

Технические характеристики

Контекст

1,048,576

токенов

Output

65,536

токенов

Vendor

google

Modality

text

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание

maxOutputTokens

integer

min: 1 · max: 65536

8192

Максимум токенов в ответе.

temperature

number

min: 0 · max: 2

1

Креативность 0-2.

topP

number

min: 0 · max: 1

0.95

Nucleus sampling.

topK

integer

min: 1

—

Top-K sampling.

candidateCount

integer

min: 1 · max: 8

1

Количество вариантов ответа.

stopSequences

array

—

—

Стоп-последовательности (макс 5).

responseMimeType

enum

text/plain, application/json

text/plain

application/json для structured output.

responseSchema

object

—

—

JSON Schema для структурированного ответа (требует responseMimeType=application/json).

responseModalities

array

—

—

Модальности ответа: ["TEXT"], ["IMAGE"], ["AUDIO"], etc.

thinkingConfig

object

—

—

{thinkingBudget:N} — для 2.5-pro / 3.x reasoning моделей.

seed

integer

—

—

Для воспроизводимости.

presencePenalty

number

min: -2 · max: 2

—

Штраф за уже использованные токены.

frequencyPenalty

number

min: -2 · max: 2

—

Штраф за повторение токенов.

responseLogprobs

boolean

—

false

Возвращать log-вероятности.

logprobs

integer

min: 1 · max: 20

—

Количество top-N logprobs.

mediaResolution

enum

MEDIA_RESOLUTION_LOW, MEDIA_RESOLUTION_MEDIUM, MEDIA_RESOLUTION_HIGH

—

Разрешение обработки картинок/видео.

tools

array

—

—

Function declarations / google_search / code_execution.

toolConfig

object

—

—

{functionCallingConfig:{mode:"AUTO|ANY|NONE",allowedFunctionNames:[...]}}.

safetySettings

array

—

—

Список {category, threshold} для блокировки harmful content.

contentsreq

array

—

—

Массив контента: история сообщений в формате Gemini. Каждый элемент — {role: "user"|"model", parts: [{text}|{inlineData}|{fileData}|{functionCall}|{functionResponse}|...]}.

1 пример

Примеры

[
  {
    "role": "user",
    "parts": [
      {
        "text": "Привет!"
      }
    ]
  }
]

systemInstruction

object

—

—

System prompt — описание роли модели. Формат: {parts: [{text: "..."}]}.

1 пример

Примеры

{
  "parts": [
    {
      "text": "You are a helpful assistant."
    }
  ]
}

cachedContent

string

—

—

Имя кэшированного контента (для prompt caching через cachedContents API). Формат: cachedContents/{id}.

Пример кода

gemini-2.5-flash_example.py

from openai import OpenAI

client = OpenAI(api_key="rk_live_...", base_url="https://api.ranvik.ru/v1")
resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

# ── С веб-поиском ──
resp = client.chat.completions.create(
    model="gemini-2.5-flash",
    messages=[{"role": "user", "content": "Что нового в AI сегодня?"}],
    tools=[{"type": "web_search"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Полная документация модели