Gemini 2.5 Flash es el modelo de razonamiento híbrido de Google como endpoint de chat compatible con OpenAI. Lee hasta 1.048.576 tokens y responde hasta 65.535, con tres niveles de razonamiento, 128 herramientas y entrada de texto, imagen, video y audio.
Playground
Estos ejemplos se escribieron para este endpoint. Cambia el prompt y las URL de ejemplo por archivos tuyos accesibles y, antes de enviar, revisa la estimación al día y la disponibilidad del modelo.
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $0.285 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.0285 / 1 millón de tokens
- Salida
- $2.375 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1,048,576
- Salida máx.
- 65,535
$0.285/2.38por 1 millón de tokens · entrada / salida
long-read-short-answer Leer mucho y responder corto, con el material entregado en un solo mensaje. Para esto sirve la ventana de un millón de tokens.
- 800
- medium
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $0.285 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.0285 / 1 millón de tokens
- Salida
- $2.375 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1,048,576
- Salida máx.
- 65,535
$0.285/2.38por 1 millón de tokens · entrada / salida
bulk-classify La pasada barata: mensaje de sistema fijo, solo cambia el material, esfuerzo en low. Así es la mayor parte del volumen de este endpoint.
- 1000
- low
- Tipos de entrada
- Texto
- Tipos de salida
- Texto
- Entrada
- $0.285 / 1 millón de tokens
- Entrada en caché
- $0.0285 / 1 millón de tokens
- Salida
- $2.375 / 1 millón de tokens
- Contexto
- 1,048,576
- Salida máx.
- 65,535
$0.285/2.38por 1 millón de tokens · entrada / salida
structured-output Salida JSON. response_format da forma a la respuesta; analizarla y validarla sigue siendo cosa tuya.
- 3000
Este ejemplo parte de Entrada $0.285 / Salida $2.375 por 1 millón de tokens. El Playground actualiza la estimación cada vez que cambias los ajustes.