原生多模態輸入
原生處理音訊、影片和文字，捕捉語調、音高和動態等細微資訊。
Gemini 2.0 Flash
Gemini 2 Flash 是 Google 針對速度最佳化的多模態模型。具備 1 百萬個 token 的上下文視窗，以及原生即時音訊／視訊處理能力，專為代理式工作流程和即時對話應用程式中的亞秒級延遲而設計。
API 呼叫範例
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gemini-2.0-flash",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'Gemini 2.0 Flash 定價
聊天、程式開發代理與文件處理。以每 1M Token 計價 — 輸入、快取輸入與輸出分開計費。GPTProto 比官方費率低 40%。
| 場景 | Google 牌價 | OpenRouter | GPTProto | 每月節省 |
|---|---|---|---|---|
| Personal10M tokens / 月（4.8M 快取） | $1.24 | $1.31 | $0.74 | −$0.50≈ $5.95 / 年 |
| Team100M tokens / 月（48M 快取） | $12.40 | $13.08 | $7.44 | −$4.96≈ $59.52 / 年 |
| Business500M tokens / 月（240M 快取） | $62.00 | $65.41 | $37.20 | −$24.80≈ $297.60 / 年 |
每月節省 $0.00
年省約 $0.00 · 隨用隨付
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所有模型
Gemini 2.0 Flash目前
Google · $0.06/M input · $0.24/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
Bytedance · 262K context · $0.0971/M input · $0.9714/M output
模型
價格：GPTProto
對比官方
對比 OpenRouter
上下文
穩定度
Gemini 2.0 Flash目前
Google
$0.06 / $0.24每 1M tokens
-40%
-43%
—
Gemini 2 Flash 核心功能
創新的功能讓 Gemini 2 Flash 成為即時、多模態 AI 應用程式的首選。
100 萬 Token 上下文視窗
匯入大量資料集或長篇影片檔案，不會遺失上下文視窗中的資訊。
代理式推理
提升函式呼叫和工具使用的可靠性，打造自主且能執行多步驟任務的代理。
空間理解
為影像中的物件產生標準化座標，支援進階 UI 自動化任務。
Gemini 2 Flash 問題與解答
尋找開發人員常見問題的答案，了解 Gemini 2 Flash 的延遲、上下文視窗和多模態功能。
Gemini 2 Flash 的延遲速度有多快？
Gemini 2 Flash 專為次秒級回應時間打造。對於簡短提示詞，首個 token 的回應時間通常低於 200ms，非常適合即時語音應用程式和即時客服機器人。
它支援 1M token 的上下文嗎？
是的，Gemini 2 Flash 維持 1,048,576 個 token 的上下文視窗，並具備高召回率。這讓您可以在單一請求中處理數千行程式碼、數部完整長篇小說，或數小時的影片內容。
原生多模態是什麼意思？
這表示 Gemini 2 Flash 能直接處理文字、音訊和影片，而不需要個別的編碼器。如此一來，它便能理解語氣、音調，以及影片中的時空推理等細微資訊。
Gemini 2 Flash 可以輸出 JSON 嗎？
是的，它支援結構化輸出和 JSON 模式。透過提供回應結構描述，您可以確保 Gemini 2 Flash 回傳有效的 JSON，非常適合可靠的工具使用和自動化資料擷取。
這個模型的定價如何？
Gemini 2 Flash 的定價極具競爭力：對於低於 128k 的提示詞，每百萬個輸入 token 收費 $0.10。較大的上下文每百萬個 token 收費 $0.20，而輸出 token 的費用為每百萬個 token $0.40。
我的資料會被用於模型訓練嗎？
不會。透過我們企業級 API 端點傳送的資料，不會被用於訓練 Google 的基礎模型，也不會用於 GPTProto 平台上的任何內部模型，確保您的專有資料維持私密。
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