Gemini 2.5 Pro Preview 0506
Gemini 2.5 Pro Preview 0506, модель Google от мая 2025 года.
- Вход
- 158,25 ₽
- Выход
- 1 266,00 ₽
- Кэш
- 15,83 ₽
google/gemini-2.5-pro-preview-05-06Данные каталога получены .
Цена
- Текстовый диалог · вход
- 158,25 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · выход
- 1 266,00 ₽ / 1 млн токенов
- Текстовый диалог · вход из кэша
- 15,83 ₽ / 1 млн токенов
Цена указана в рублях для выбранной операции и её параметров.
Перед оплачиваемым запросом создаётся резерв. Итоговый расход привязан к сохранённым параметрам и тарифу запроса. При неизвестном результате резерв удерживается до проверки; такой запрос не следует повторять с новым идентификатором.
О модели
Gemini 2.5 Pro Preview 0506, модель Google, выпущенная в мае 2025 года.
- Релиз
Характеристики
- Тип модели
- Текст
- Вход модели
- Текст, Изображения, Аудио
Данные, которые модель принимает вместе с запросом.
- Выход модели
- Текст
Форматы результата, которые создаёт модель.
- Контекстное окно
- 1 048 576 токенов
Контекстное окно по данным каталога. Лимит ответа и допустимый объём запроса проверяйте отдельно.
- Максимальный ответ
- 65 536 токенов
Максимальный размер ответа по данным каталога. Фактический предел запроса зависит от подключённой операции.
- Операции
- Текстовый диалог, Понимание изображений
- Возможности модели
- Потоковый ответ, Понимание изображений, Рассуждения, Входные изображения, Входное аудио, Входное видео
Контрольные показатели
Artificial Analysis
40 показателей
Агентная работа
- AA-Briefcase298 Elo
Агентная работа со знаниями
Проверено
- AA-Briefcase298 Elo
Агентная работа со знаниями (Elo)
Проверено
- AutomationBench-AA2,2 %
Автоматизация рабочих процессов со штрафом за нарушение ограничений
Проверено
- AutomationBench-AA2,2 %
Автоматизация рабочего процесса со штрафами за нарушение ограничений
Проверено
- GDPval-AA v2444 Elo
Экономически значимые рабочие задачи
Проверено
- GDPval-AA v2459 Elo
Экономически значимые задачи (Elo)
Проверено
Рассуждение по документу
- AA-LCR v1.169 %
Рассуждение на длинном контексте с обновлённой оценкой
Проверено
- GDP.pdf10,2 %
Профессиональное рассуждение по PDF: доля прохождения всех проверок
Проверено
Работа с документами
- AA-LCR v1.169 %
Рассуждение в длинном контексте, обновлённая проверка
Проверено
- GDP.pdf10,2 %
Профессиональные PDF-документы: доля полностью верных ответов
Проверено
Архивные методики
- AA-LCR (версия не указана, архивный)69 %
Рассуждение в длинном контексте
Проверено
- GPQA Diamond (архивный)84,4 %
Научные вопросы уровня аспирантуры
Проверено
- T²-Bench Telecom (архивный)54,1 %
Диалоговые агенты, где действует и пользователь
Проверено
- Terminal-Bench Hard (архивный)26,5 %
Агентное программирование и работа в терминале
Проверено
Устаревшие тесты
- AA-LCR (версия не указана, архивный)69 %
Оценка рассуждений на длинном контексте
Проверено
- GPQA Diamond (архивный)84,4 %
Научные рассуждения уровня выпускника
Проверено
- T²-Bench Telecom (архивный)54,1 %
Разговорные ИИ-агенты в сценариях с двойным управлением
Проверено
- Terminal-Bench Hard (архивный)26,5 %
Агентное программирование и работа в терминале
Проверено
Рассуждения
- AIME88,7 %
Проверено
- AIME 202587,7 %
Проверено
- AIME 202587,7 %
Проверено
- HLE22,5 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Проверено
- HLE22,5 %
Humanity’s Last Exam — вопросы экспертного уровня
Проверено
- IFBench48,7 %
Точное выполнение инструкций
Проверено
- Math-50096,7 %
Проверено
Математика
- AIME88,7 %
Американский пригласительный экзамен по математике
Проверено
- Math-50096,7 %
Набор задач для проверки решения разнообразных математических задач
Проверено
Другие показатели
- Индекс программирования33,3 индекс
Сводная оценка Artificial Analysis по программированию
Проверено
- Индекс программирования33,3 индекс
Сводная оценка Artificial Analysis по программированию
Проверено
- Индекс интеллекта16,1 индекс
Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Проверено
- Индекс интеллекта16,1 индекс
Сводная оценка Artificial Analysis по всем её тестам
Проверено
Рассуждение
- IFBench48,7 %
Тест на следование инструкциям
Проверено
Программирование
- LiveCodeBench80,1 %
Проверено
- LiveCodeBench80,1 %
Бенчмарк по программированию без загрязнения данных
Проверено
- SciCode46,3 %
Программирование на Python для научных расчётов
Проверено
- SciCode46,3 %
Программирование на Python для научных вычислений
Проверено
- Terminal-Bench v4.00 %
Практические задачи программирования и работы в терминале
Проверено
- Terminal-Bench v4.00 %
Практические задачи по программированию и работе в терминале
Проверено
Знания
- MMLU-Pro86,2 %
Проверено
- MMLU-Pro86,2 %
Профессиональные и академические предметные знания
Проверено
Оценки относятся к этой версии модели и методике источника. Качество и скорость конкретного запроса они не гарантируют.
API-запрос
Операция доступна через API. Ключ храните в переменной окружения на своём сервере. REQUEST_ID: уникальный идентификатор запроса. При повторе сохраняйте его и тело запроса.
import json
import os
from urllib.request import Request, HTTPRedirectHandler, build_opener
class NoRedirect(HTTPRedirectHandler):
def redirect_request(self, req, fp, code, msg, headers, newurl):
return None
opener = build_opener(NoRedirect)
def post(url, payload):
request = Request(url, data=json.dumps(payload).encode("utf-8"), headers={
"Authorization": "Bearer " + os.environ["KVANTORA_API_KEY"],
"Content-Type": "application/json",
"Idempotency-Key": os.environ["REQUEST_ID"],
}, method="POST")
with opener.open(request, timeout=120) as response:
return json.load(response)
payload = {
"model": "google/gemini-2.5-pro-preview-05-06",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Объясни задачу кратко."
}
]
}
print(post("https://api.kvantora.ai/v1/chat/completions", payload))
