Gemini 1.5 Pro：完整規格、定價、API 接入與應用場景（2026）
什麼是 Gemini 1.5 Pro？
Gemini 1.5 Pro 是 Google DeepMind 推出的中型多模態大型語言模型，於 2024年2月15日開啟早期測試，具備歷史性的 200 萬 token 最大上下文視窗及多模態理解能力。至 2026年6月，該已退役模型暫無 Gemini API 定價。Google 最初宣布 Gemini 1.5 Pro 為 Gemini 1.5 系列首個開放早期測試的模型，標準上下文視窗為 12.8 萬 token，私有預覽視窗為 100 萬 token；隨後，Google 於 2024年6月27日將 200 萬 token 上下文視窗全面開放給 Gemini 1.5 Pro 用戶。
Gemini 1.5 Pro 的重要意義在於推動長上下文多模態工作流程的實際應用，包括長文件分析、影片理解、大型程式碼庫審查及多檔案推理。現階段，該模型主要作為歷史與遷移參考存在，因為 Google Cloud 的模型生命週期文件已將 gemini-1.5-pro-001 和 gemini-1.5-pro-002 列為退役版本。
Gemini 1.5 Pro 的主要參數與定價
| 欄位 | Gemini 1.5 Pro 取值 |
|---|---|
| 提供方 | Google DeepMind / Google（截至 2026年6月） |
| 模型系列 | Gemini 1.5（截至 2026年6月） |
| 模型類型 | 採用專家混合（Mixture-of-Experts）架構的多模態大型語言模型（截至 2026年6月） |
| 發布時間 | 2024年2月15日宣布早期測試；gemini-1.5-pro-001 於 2024年5月23日 GA（截至 2026年6月） |
| 上下文視窗 | Gemini 1.5 Pro 歷史最大 200 萬 token；最初公告為 12.8 萬標準視窗和 100 萬私有預覽（截至 2026年6月） |
| 輸入定價 | 由於 Gemini 1.5 Pro 已退役，目前 Gemini API 無相關定價（截至 2026年6月） |
| 快取輸入定價 | 曾為 Gemini 1.5 Pro 和 1.5 Flash 推出歷史上下文快取；退役後無現行快取定價（截至 2026年6月） |
| 輸出定價 | 由於 Gemini 1.5 Pro 已退役，目前 Gemini API 無相關定價（截至 2026年6月） |
| 計價單位 | 退役後 Gemini 1.5 Pro 端點不適用現行官方計價單位（截至 2026年6月） |
| 支援模態 | 歷史上支援文字、程式碼、圖片、音訊、影片及文件類輸入；文字輸出（截至 2026年6月） |
| 支援輸入類型 | 在可用期間，透過 Gemini API 支援文字、程式碼、圖片、影片、音訊、PDF/文件輸入（截至 2026年6月） |
| 支援輸出類型 | 文字輸出；Gemini API 工作流程中曾支援結構化輸出，但退役端點目前不適用（截至 2026年6月） |
| API 存取 | 曾經透過 Google AI Studio、Gemini API、Vertex AI 提供存取；現已退役（截至 2026年6月） |
| 模型 ID | gemini-1.5-pro-001，gemini-1.5-pro-002；已退役（截至 2026年6月） |
| 可用性 | 已退役；不建議新生產環境使用（截至 2026年6月） |
| 知識截止時間 | 官方渠道截至 2026年6月未確認。 |
| 速率限制 | 2024年9月付費檔歷史限額提升至 1,000 RPM；退役後現行限額不適用（截至 2026年6月） |
| 微調支援 | 官方渠道截至 2026年6月未確認 Gemini 1.5 Pro 是否支援微調。 |
| 串流輸出支援 | Gemini API 通常支援串流輸出，但 Gemini 1.5 Pro 端點退役後不適用（截至 2026年6月）。 |
| 批次 API 支援 | 退役後 Gemini 1.5 Pro 端點不適用（截至 2026年6月）。 |
| 工具/函數呼叫 | Gemini API 於 2024年5月引入並行函數呼叫，但退役後 Gemini 1.5 Pro 端點不適用（截至 2026年6月）。 |
| 結構化輸出/JSON 模式 | 因模型已退役，目前 Gemini 1.5 Pro 端點未確認支援（截至 2026年6月）。 |
| 授權/使用限制 | 歷史上受 Google Gemini API/Google Cloud 條款約束；現行端點已退役（截至 2026年6月）。 |
Gemini 1.5 Pro 在生產環境中的價值體現
Gemini 1.5 Pro 在長上下文分析方面表現突出，能處理超大規模輸入，包括長文本、大型程式碼庫及多媒體內容。Google 舉例說明，該模型可處理 1 小時影片、11 小時音訊、大型程式碼庫及單次上下文中數十萬字內容，這使其在文件審查、研究整合及程式碼倉庫分析等場景中極具價值。
此外，Gemini 1.5 Pro 具備多模態理解能力。Google 展示的案例包括影片推理、長 PDF 處理、圖片描述、目標偵測及視覺內容結構化抽取等。這些能力使其適用於融合文字、視覺證據和文件版面資訊的多模態工作流程。
然而，在生產規劃中，團隊應將 Gemini 1.5 Pro 視為歷史參考，而非預設選項。開發者在對比長上下文模型或統一模型路由時，應將模型能力與生命週期風險分開考量，因為不可用的模型無法作為新生產系統的可靠基礎。
Gemini 1.5 Pro 支援哪些模態？
| 模態類型 | 是否支援 | 說明 |
|---|---|---|
| 文字輸入 | 歷史支援 | 用於長文本提示、文件正文及一般指令。 |
| 程式碼輸入 | 歷史支援 | Google 曾舉例支援大型程式碼庫推理。 |
| 圖片輸入 | 歷史支援 | 用於圖片描述、視覺推理、目標偵測及資訊抽取。 |
| 音訊輸入 | 歷史支援 | Google 曾舉例支援處理最長 11 小時音訊。 |
| 影片輸入 | 歷史支援 | Google 曾舉例支援影片理解及長影片處理。 |
| PDF/文件輸入 | 歷史支援 | Google 曾舉例支援處理 1,000 頁 PDF 及文件推理。 |
| 音訊輸出 | 未確認 | 公開資料未顯示 Gemini 1.5 Pro 原生支援語音輸出。 |
| 圖片/影片輸出 | 未確認 | 該模型為多模態理解模型，未確認具備圖片/影片生成能力。 |
Gemini 1.5 Pro 的主要局限
首要局限是生命週期。Google Cloud 文件已將 Gemini 1.5 Pro 列為退役模型，意味著新系統不應依賴其 API 存取、定價、速率限制或技術支援。
第二個局限是極大上下文下的成本與延遲。Google 在模型發布時曾指出，超長上下文可能導致延遲增加，後續推出上下文快取以降低重複 token 任務的成本。
第三個局限是通用 AI 可靠性。這是所有 AI 的通用限制，除非廠商有特別說明：輸出結果可能出現幻覺、上下文缺失或錯誤解釋，尤其在法律、醫療、金融或安全關鍵任務中更需專家複核。
Gemini 1.5 Pro 最適合哪些場景？
| 應用場景 | Gemini 1.5 Pro 的適用原因 | 重要限制說明 |
|---|---|---|
| 歷史模型參考 | 有助於理解長上下文多模態 AI 的發展演變。 | 退役端點限制了現行生產環境應用。 |
| 長文件分析設計 | 其 200 萬 token 上下文視窗影響了大文件工作流程的設計預期。 | 部署時應選用現行支援的模型。 |
| 多模態工作流程規劃 | 展示了文字、程式碼、圖片、音訊、影片、PDF 的理解能力。 | 歷史能力不代表現行 API 可用性。 |
| 模型遷移稽核 | 有助於團隊識別遺留 gemini-1.5-pro-* 依賴。 | 現行遷移目標需以最新 Google 文件為準。 |
| 競品對比 | 對比歷史長上下文系統與Gemini 2.0 Flash、GPT-4o或Claude 3.5 Sonnet等新模型。 | 對比時需關注現行可用性，而非僅歷史參數。 |
Gemini 1.5 Pro 與 GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet 對比
| 對比維度 | Gemini 1.5 Pro | GPT-4o | Claude 3.5 Sonnet | 場景適配建議 |
|---|---|---|---|---|
| 提供方 | Google DeepMind / Google | OpenAI | Anthropic | 按實際可存取性和合規需求選擇 |
| 生命週期狀態 | 截至 2026年6月 Gemini 1.5 Pro 版本已退役 | 需現行 OpenAI 驗證 | 需現行 Anthropic 驗證 | Gemini 1.5 Pro 主要作為歷史對比參考 |
| 上下文視窗 | 歷史最大 200 萬 token | 未經現行官方渠道核實，此處不做對比 | 未經現行官方渠道核實，此處不做對比 | Gemini 1.5 Pro 適合長上下文歷史對比 |
| 模態能力 | 歷史上支援文字、程式碼、圖片、音訊、影片、文件等多模態輸入 | 常用於多模態工作流程對比，需查閱最新官方資訊 | 常用於寫作、編程、分析等場景對比，需查閱最新官方資訊 | 生產選型前應優先查閱最新官方文件 |
| API 存取 | 歷史 Gemini API/Google AI Studio/Vertex AI，現已退役 | 詳見 OpenAI 官方文件或內部GPT-4o 模型資料 | 詳見 Anthropic 官方文件或內部 Claude 參考資料 | 生產決策應優先選擇活躍支援的端點 |
本對比僅供參考，不評選「最佳」模型。對於 2026 年的 Gemini 1.5 Pro，生命週期狀態遠比能力本身更關鍵。
如何存取 Gemini 1.5 Pro？
截至 2026年6月，Gemini 1.5 Pro 應視為 API 存取已退役。Google Cloud 模型生命週期文件顯示，gemini-1.5-pro-001 於 2025年5月24日退役，gemini-1.5-pro-002 於 2025年9月24日退役；Google Vertex AI 發布說明也指出，Gemini 1.5 模型存取已於 2025年9月24日終止。
因此，本文未提供 Gemini 1.5 Pro 的 Python 或 curl 可執行範例。為退役端點提供程式碼範例可能誤導開發者依賴已不可用的模型 ID。團隊如有遺留 gemini-1.5-pro 相關引用，應即時查核 Google 的最新遷移路徑，並將退役模型 ID 替換為現行支援的模型。
常見問題解答
Gemini 1.5 Pro 的上下文視窗是多少？
Gemini 1.5 Pro 最初發布時，標準上下文視窗為 12.8 萬 token，私有預覽為 100 萬 token。2024年6月，Google 將 200 萬 token 上下文視窗全面開放。
Gemini 1.5 Pro 的費用是多少？
截至 2026年6月，Gemini 1.5 Pro 已退役，無現行 Gemini API 定價。2024 年期間曾有歷史定價變動，生產環境應以現行支援模型的定價為準。
還能透過 API 使用 Gemini 1.5 Pro 嗎？
Google Cloud 文件已將 gemini-1.5-pro-001 和 gemini-1.5-pro-002 標記為退役。新生產系統不應依賴 Gemini 1.5 Pro API 存取。
Gemini 1.5 Pro 被什麼模型取代？
Google 生命週期文件建議在 Gemini 1.5 Pro 退役後選用更新的 Gemini 系列模型。具體取代方案取決於 API 類型、地區、模態及現行 Google 模型可用性。
