ГлавнаяМоделиТекстовая модельGemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro API

1M context
ПровайдерGoogle

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

document_understandingfunction_callingstreamingvisionweb_search

Попробуйте прямо здесь

Gemini 2.5 Pro Открыть в песочнице

Что умеет Gemini 2.5 Pro

  • Анализ документов
  • Вызов функций
  • Потоковый ответ
  • Анализ изображений
  • Поиск в интернете

Стоимость

за 1 млн кэшированных входных токенов
cache_read ≤ 200k
16.51 ₽
cache_read > 200k
33.01 ₽
за 1 млн входных текстовых токенов
≤ 200k
165 ₽
> 200k
330 ₽
за 1 млн выходных текстовых токенов
≤ 200k
660 ₽
> 200k
1 981 ₽
web search
4.62 ₽

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

Gemini 2.5 Pro API в Ranvik API

Gemini 2.5 Pro — thinking-модель от Google, компании из США, впервые представленная 25 марта 2025 года. Она рассчитана на сложные задачи в коде, математике, STEM-направлениях и работе с объемными материалами. Модель принимает текст, изображения, аудио, видео и PDF, поддерживает длинный контекст, структурированные ответы, вызов функций и поиск по файлам.

Параметры запроса

Параметры, которые принимает модель. Передаются в теле запроса.

ПараметрТипДиапазон / значенияПо умолчаниюОписание
max_completion_tokens
integer
min: 1 · max: 65536
8192
Максимум токенов в ответе. OpenAI-compat (/v1/chat/completions): max_completion_tokens (max_tokens тоже принимается). · Нативный generateContent: maxOutputTokens (в generationConfig).
temperature
number
min: 0 · max: 2
1
Креативность 0–2. OpenAI-compat: temperature. · Нативный generateContent: temperature (в generationConfig).
top_p
number
min: 0 · max: 1
0.95
Nucleus sampling. OpenAI-compat: top_p. · Нативный generateContent: topP (в generationConfig).
stop
array of strings
—
—
Стоп-последовательности (до 5). OpenAI-compat: stop. · Нативный generateContent: stopSequences (в generationConfig).
seed
integer
—
—
Сид для воспроизводимости. OpenAI-compat: seed. · Нативный generateContent: seed (в generationConfig).
response_format
object
—
—
Структурированный вывод: {type: json_object} или {type: json_schema, json_schema: {...}}. OpenAI-compat: response_format. · Нативный generateContent: responseMimeType + responseSchema (в generationConfig).
reasoning_effort
enum
none, low, medium, high
—
Уровень reasoning/thinking (Gemini 2.5/3.x). OpenAI-compat: reasoning_effort. · Нативный generateContent: thinkingConfig (в generationConfig).
tools
array
—
—
Function calling в OpenAI-формате: массив {type: function, function: {...}}. OpenAI-compat: tools. · Нативный generateContent: tools (нативный Google-формат function declarations).
tool_choice
string
—
—
auto | none | required | {type: function, function: {name: ...}}. OpenAI-compat: tool_choice. · Нативный generateContent: toolConfig.functionCallingConfig.
stream
boolean
—
false
SSE-стриминг. OpenAI-compat: stream:true на /v1/chat/completions. · Нативно — отдельный endpoint :streamGenerateContent (в generateContent поля stream нет).
extra_body
object
—
—
Только OpenAI-compat: Gemini-only фичи вне OpenAI-стандарта — {google: {thinking_config, safety_settings, cached_content, ...}}. В нативном generateContent эти поля пишутся прямо в тело запроса (generationConfig / safetySettings / cachedContent), без обёртки extra_body.

Пример кода

gemini-2.5-pro_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-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет!"}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

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

Частые вопросы о Gemini 2.5 Pro

Gemini 2.5 Pro — продвинутая модель Google для анализа, рассуждений и программирования. В Ranvik API ее удобно подключать к продуктам через единый API.
Модель помогает решать комплексные задачи: анализировать документы и данные, создавать и редактировать код, готовить структурированные ответы для сервисов.
Получить доступ можно через Ranvik API: сервис предоставляет единый интерфейс для интеграции модели в сайты, приложения, ботов и внутренние инструменты.
Подключите Gemini 2.5 Pro через Ranvik API, получите ключ доступа и отправляйте запросы из своего приложения. Сервис позволяет работать с API без VPN.
Да, в Ranvik API можно оплачивать использование Gemini 2.5 Pro в российских рублях. Это упрощает пополнение баланса и контроль расходов на запросы.
Gemini 2.5 Pro работает с текстом, изображениями, аудио, видео и PDF. Через Ranvik API модель можно применять для задач с длинным контекстом и файлами.