2M Token 上下文
AI Gemini 2.5 Pro 擁有業界最大的上下文視窗,適合進行深度文件與程式碼分析。
curl --request POST "https://gptproto.com/v1/chat/completions" \
--header "Authorization: Bearer $GPTPROTO_API_KEY" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data '{
"model": "gemini-2.5-pro",
"messages": [
{
"role": "user",
"content": "Hello"
}
]
}'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) | $24.60 | $25.95 | $14.76 | −$9.84≈ $118.08 / 年 |
| Team100M tokens / 月(48M 快取) | $246.00 | $259.53 | $147.60 | −$98.40≈ $1180.80 / 年 |
| Business500M tokens / 月(240M 快取) | $1230.00 | $1297.65 | $738.00 | −$492.00≈ $5904.00 / 年 |
探索 AI Gemini 2.5 Pro 模型在複雜 AI 工作流程中的技術優勢。
2M Token 上下文
AI Gemini 2.5 Pro 擁有業界最大的上下文視窗,適合進行深度文件與程式碼分析。
原生多模態
交錯處理文字、音訊與影片,帶來更卓越的跨模態 AI 推理能力。
代理式工具使用
針對多步驟工具鏈最佳化,讓 AI 代理程式的可靠性提升 15%。
上下文快取
在 Gemini 2.5 Pro 提示中重複使用大型資料集時,AI 成本最高可降低 75%。
關於如何在生產環境中導入 ai gemini 2.5 pro 模型及其多模態功能的常見問題。
與本模型相關的指南、對比與更新。
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gemini2.5 pro 是否正在失去優勢?探索其幻覺、編碼問題,以及為何這款 AI 模型在長上下文任務中仍是王者。查看我們的評測結論。

Gemini3 能提供極為精準的單次提示結果,但在長時間對話中表現失常。了解如何建構提示詞,以獲得最大的可靠性。

了解儘管有更新版本推出,Gemini 2.5 Pro 為何仍是開發者的首選。探索其卓越的編碼精準度、影片分析能力,以及 GPTProto 等工具如何協助專業工作流程繞過近期的配額限制。

gemini 2.5 pro 曾是 AI 領域的強大存在,但日益增加的幻覺與限制讓使用者開始另尋選擇。閱讀我們完整的效能分析。