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Gemini 2.5 Pro：完整規格、定價、API 取得方式與應用場景（2026）

模型

更新於: 2026-08-27 05:49

Gemini 2.5 Pro 是 Google Gemini 2.5 系列中能力更強的模型，面向複雜推理、程式編寫，以及對大規模資料集、程式碼庫與文件的分析。其約 1,000,000 token 的輸入上限，搭配多模態理解能力，使它特別適合工作流需要處理大量混合格式資訊的情境。本指南將 Google 直連的規格與 Gate.AI 的收錄及 API 資訊拆分說明，並使用了截至 2026 年 8 月核對過的來源。

Gemini 2.5 Pro 是什麼？

Gemini 2.5 Pro 是 Google 的「思考型」（thinking）模型，於 2025 年 6 月 17 日以穩定版本形式全面開放。Google 將穩定模型的代碼標記為 gemini-2.5-pro，並列出 2025 年 1 月的知識截止時間。

當任務需要更偏重複雜推理與編碼時，它位於面向成本與吞吐的模型之上，例如 Gemini 2.5 Flash。它也不應與用於影像生成、語音合成或即時音訊互動的專用 Gemini 模型混淆。

模型異常大的輸入額度，尤其適用於長篇源文件、程式碼倉庫、多模態研究資料，以及擴展的分析型工作流。

Gemini 2.5 Pro 的關鍵規格與定價是什麼？

規格項	Gemini 2.5 Pro
提供方	Google
穩定版本發佈	2025 年 6 月 17 日
Google 模型代碼	`gemini-2.5-pro`
Gate.AI 收錄 ID	`google/gemini-2.5-pro`
輸入上限	1,048,576 tokens
最大輸出	65,536 tokens
輸入	文字、圖片、音訊、影片、PDF
輸出	文字
Gate.AI 收錄價格	$2.50/M 輸入；$15/M 輸出
Gate.AI 快取讀取	$0.25/M
知識截止	2025 年 1 月

Google 的提供方直連定價採用兩檔計費。對於 200,000 tokens 以內的提示，付費 Gemini API 的輸入速率為每百萬 token $1.25，輸出為每百萬 token $10。當輸入超過 200,000 tokens，上述費率分別上調至每百萬 $2.50 與 $15。提供方直連的快取輸入在低檔為 $0.125/M，超過 200K 後為 $0.25/M。

依據本文使用的 Gate.AI 收錄資訊，Gemini 2.5 Pro 標價為 $2.50/M 輸入、$15/M 輸出以及 $0.25/M 快取讀取。這些 Gate.AI 數字不應取代 Google 的分檔直連 API 定價口徑。

舉例來說，依照該 Gate.AI 報價，一個請求使用 100,000 個新的輸入 token，並產生 5,000 個輸出 token，其估算 token 成本為：

(100,000 ÷ 1M × $2.50) + (5,000 ÷ 1M × $15) = $0.325

實際帳單取決於實際處理的 token 數，以及任何適用的快取策略。

Gemini 2.5 Pro 能在生產環境中發揮哪些價值？

長上下文分析是 Gemini 2.5 Pro 最明確的生產級優勢之一。團隊可以直接提供大量技術文件、較多的程式碼上下文或多個源文件，而無需把每個任務都拆分成許多小提示。1,048,576-token 的上限並不代表模型能對每個細節都做到完全正確的回憶，因此檢索設計與輸出校驗仍然很關鍵。

它的多模態輸入支援也讓將文字與截圖、圖表、錄製音訊、影片或 PDF 結合的工作流成為可能。例如，一條影片分析流水線可以要求模型辨識事件、彙整畫面內容，或把視覺素材與配套指令關聯起來，同時回傳結構化文字。

Google 也為該模型記錄了思考（thinking）、函數呼叫（function calling）、結構化輸出、程式碼執行、文件檢索、快取，以及檢索結果「落地」（search grounding）等能力。這些特性使 Gemini 2.5 Pro 適合用於工具驅動的分析型系統，以及傳統的提示詞到回應（prompt-response）應用。

Gemini 2.5 Pro 支援哪些模態？

模態	輸入	輸出
文字	是	是
圖片	是	否
音訊	是	否
影片	是	否
PDF	是	否
生成的圖片	—	否
生成的音訊	—	否

Google 明確記錄了 帶文字輸出的音訊、圖片、影片、文字與 PDF 輸入。因此，標準的 Gemini 2.5 Pro 模型實作的是多模態理解，而不是原生的影像或音訊生成。Google 也列出了 Live API，指出此精確模型並不支援上述生成能力。

Gemini 2.5 Pro 的不足在哪裡？

對於高頻、高量級的工作負載，成本是重要考量。當提示超過 200,000 tokens 時，它的提供方直連輸出價格最高可達每百萬 token $15，這意味著在某些並不需要 Pro 等級推理的更單純任務上，導流模型（model routing）值得納入決策。

此外，該模型輸出的是文字，而不是生成圖片或音訊。需要原生媒體輸出的團隊，應選擇合適的專用 Gemini 媒體模型，而非假設 Gemini 家族之間能力可以直接遷移。

最後，「百萬 token 級」的輸入上限是容量，並非對完美長上下文檢索的保證。關鍵事實、計算過程、程式碼變更以及高風險結論，仍應對照其原始來源進行驗證。

Gemini 2.5 Pro 最適合用在哪些情境？

當工作負載同時包含 複雜推理與大規模或多模態輸入 時，Gemini 2.5 Pro 就更值得考慮。典型例子包括：分析大規模程式碼庫、審閱長篇技術文件集合、整合 PDF 資料、在影片內容旁結合書面指令進行解讀，以及建構啟用工具的研究或工程類工作流。

當任務複雜度與長上下文分析確實足以支撐更高成本時，選擇 Gemini 2.5 Pro。若更看重吞吐與性價比，可考慮 Gemini 2.5 Flash；在評估 Gemini 家族如何演進時，也可以對比更早的 Google 模型，例如 Gemini 1.5 Pro。

Gemini 2.5 Pro 與 Gemini 2.5 Flash、Claude 3.5 Sonnet 如何對比？

維度	Gemini 2.5 Pro	Gemini 2.5 Flash	Claude 3.5 Sonnet
主要定位	複雜推理與編碼	性價比優先，更高頻推理	通用高級推理／編碼
上下文	1,048,576 個輸入 tokens	1,048,576 個輸入 tokens	需核實目前部署情況
多模態覆蓋範圍	文字、圖片、音訊、影片、PDF 輸入	覆蓋較廣的多模態輸入	主要是文字／圖片類工作流
最佳決策因素	複雜的大上下文任務	成本與吞吐	與 Anthropic 工作流相容性

Pro 與 Flash 都具備較大的上下文上限，因此僅憑上下文大小並不能決定兩者取捨。Google 的定位更強調 任務複雜度與性價比之間的平衡，因此這是一種更實用的差異化判斷方式。

如果團隊已在評估 Anthropic，也可以把現有的 Claude 3.5 Sonnet 指南當作單獨的生態對照，而非直接假設某個模型在所有情境下都絕對更優。

如何透過 Gate.AI 存取 Gemini 2.5 Pro？

Gate.AI 在 https://api.gate.ai/gemini/v1beta 記錄了一套 Gemini 原生協定，並透過在 Authorization: Bearer 標頭中攜帶 Gate.AI API key 完成驗證。文字生成使用 POST /models/{model}:generateContent，而且 Gate.AI 在其文件範例中明確使用 gemini-2.5-pro。

Python 範例

import os
import requests
api_key = os.environ["GATEAI_API_KEY"]
url = "https://api.gate.ai/gemini/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent"
payload = {
    "contents": [{
        "role": "user",
        "parts": [{"text": "Explain this architecture in three points."}]
    }]
}
response = requests.post(
    url,
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {api_key}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json=payload,
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()
print(response.json()["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"])

curl 範例

curl "https://api.gate.ai/gemini/v1beta/models/gemini-2.5-pro:generateContent" \
  -H "Authorization: Bearer $GATEAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "contents": [{
      "role": "user",
      "parts": [{"text": "Summarize the main technical risks."}]
    }]
  }'

Gate.AI 也記錄了串流（streaming）以及多模態的 inlineData 請求。上述範例遵循文件中給出的請求結構，但在此處並未以可執行驗證的方式呈現為已測試範例。

常見問題

Gemini 2.5 Pro 的上下文視窗有多大？

Google 記錄的輸入上限為 1,048,576 tokens，最大輸出為 65,536 tokens。

Gemini 2.5 Pro 能理解影片嗎？

是的。Google 將影片列為支援的輸入類型，並與文字、圖片、音訊與 PDF 一同支援。其標準輸出模態為文字。

Gemini 2.5 Pro 能生成圖片嗎？

不可以。Google 的模型頁面將圖像生成列為不支援，針對的是標準的 gemini-2.5-pro 模型。應針對專用的 Gemini 圖像模型進行獨立評估。

Gemini 2.5 Pro 的費用是多少？

依據本文使用的 Gate.AI 收錄價格，輸入為每百萬 token $2.50，輸出為每百萬 token $15，快取讀取為 $0.25/M。Google 的直連 Gemini API 則對最高 200K tokens 的提示使用較低費率，並在超過該門檻後採用 $2.50/$15 的檔位。

Gemini 2.5 Pro 還可用嗎？

是的。Google 目前的停用（deprecation）文件列出了穩定模型 gemini-2.5-pro，該模型於 2025 年 6 月 17 日發佈；截至 2026 年 8 月，尚未公布具體停機日期。