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ジェミニ 2.5 フラッシュ API Gemini 2.5 Flash は Google のマルチモーダル AI モデルであり、開発者は API を介して高度な「思考」機能をオンまたはオフにすることができます。最新モデルは gemini-2.5-flash-preview-05-20 です。
Gemini 2.5 Flash は Google のマルチモーダル AI モデルであり、開発者は API を介して高度な「思考」機能をオンまたはオフにすることができます。最新モデルは gemini-2.5-flash-preview-05-20 です。
この要約で素早く答えを把握し、ガイドで背景、例、実装詳細を確認してください。
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_COMETAPI_KEY",
base_url="https://api.cometapi.com/v1",
)
response = client.chat.completions.create(
model="gpt-5-mini",
messages=[{"role": "user", "content": "Build this workflow."}],
)
print(response.choices[0].message.content)Gemini 2.5 Flash APIは、Googleの最新のマルチモーダルAIモデルであり、制御可能な推論機能を備えた高速でコスト効率の高いタスク向けに設計されており、開発者はGemini APIを介して高度な「思考」機能をオンまたはオフに切り替えることができます。最新のモデルは gemini-2.5-flash.
Gemini 2.5 Flashの概要
Gemini 2.5 Flashは、出力品質を損なうことなく高速なレスポンスを実現するように設計されています。テキスト、画像、音声、動画など、マルチモーダルな入力をサポートし、多様なアプリケーションに適しています。このモデルはGoogle AI StudioやVertex AIなどのプラットフォームからアクセスでき、開発者は様々なシステムへのシームレスな統合に必要なツールを利用できます。
基本情報（特徴）
Gemini 2.5 Flashでは、いくつかの注目すべき機能が導入されました。 機能を使用 Gemini 2.5ファミリーの中で他の製品と異なる点:
明確性、出典の帰属、最新のAPI用語について確認済みです。
ハイブリッド推論
思考予算
パレートフロンティア ：に位置し、 最適なコストパフォーマンスポイント Flash は、2.5 モデルの中で、最も優れた価格対インテリジェンス比を提供します。
マルチモーダルサポート : プロセス 클라우드 기반 AI/ML및 고성능 컴퓨팅을 통한 디지털 트윈의 기초 – Edward Hsu, Rescale CPO , 画像 , ビデオ , オーディオ ネイティブで、より豊富な会話機能と分析機能を実現します。
1万トークンのコンテキスト : 比類のないコンテキストの長さにより、単一のリクエストで詳細な分析と長いドキュメントの理解が可能になります。
モデルのバージョン管理 Gemini 2.5 Flashは次のキーを経て移行しました バージョン :
gemini-2.5-flash-lite-preview-09-2025: ツールの使いやすさが向上：複雑な複数ステップのタスクにおけるパフォーマンスが向上し、SWE-Bench Verifiedスコアが5%向上しました（48.9%から54%）。効率性の向上：推論を有効にすると、より少ないトークンでより高品質な出力が得られ、レイテンシとコストが削減されます。
プレビュー 04-17 : 「考える」機能を備えた早期アクセス版は、 gemini-2.5-flash-プレビュー-04-17 .安定した一般提供（GA） : 17年2025月XNUMX日現在、安定したエンドポイント ジェミニ 2.5 フラッシュ プレビューに代わるもので、20 月 XNUMX 日のプレビューから API に変更はなく、本番環境レベルの信頼性が確保されます。プレビューの廃止 : プレビュー エンドポイントは 15 年 2025 月 XNUMX 日にシャットダウンされる予定です。ユーザーはこの日付までに GA エンドポイントに移行する必要があります。 2025年2.5月現在、Gemini XNUMX Flashは公開され、安定しています（ gemini-2.5-flash-プレビュー-05-20 gemini-2.5-flash-preview-04-17既存のプレビュー価格は、15年2025月XNUMX日にモデルエンドポイントが廃止されるまで継続されます。その後、一般提供モデル「gemini-2.5-flash"。
設計目標: 低レイテンシ + 高スループット + 低コスト。
推論、マルチモーダル処理、長いテキストタスクの全体的な高速化。
トークンの使用量が 20～30% 削減され、推論コストが大幅に削減されます。
技術仕様 入力コンテキスト ウィンドウ: 最大 1 万トークンで、広範なコンテキストを保持できます。
出力トークン: 応答ごとに最大 8,192 個のトークンを生成できます。
サポートされる形式: テキスト、画像、オーディオ、ビデオ。
統合プラットフォーム: Google AI Studio および Vertex AI を通じて利用できます。
価格設定: 競争力のあるトークンベースの価格設定モデルにより、コスト効率の高い導入を促進します。
技術的詳細 ジェミニ2.5フラッシュの内部は 変圧器ベースの ウェブ、コード、画像、動画の混合データで学習した大規模言語モデル。キー 技術的 仕様には次のものが含まれます。
マルチモーダルトレーニング : 複数のモダリティを整合するように訓練されたFlashは、テキストと 画像 , ビデオ または オーディオ ビデオの要約やオーディオのキャプション作成などのタスクに役立ちます。
ダイナミックな思考プロセス : モデルが内部推論ループを実装する プラン および 複雑なプロンプトを分解する 最終出力の前に。
構成可能な思考予算 ： 思考予算 設定できるのは 0 （理由なし）まで 24,576トークン レイテンシと回答品質のトレードオフが可能になります。
ツールの統合 ：サポート Google検索でグラウンディング , コード実行 , URLコンテキスト , 関数呼び出し 自然言語プロンプトから直接現実世界のアクションを実行できるようになります。
ベンチマークパフォーマンス 厳密な評価では、Gemini 2.5 Flashは 業界をリードする パフォーマンス：
LMArena ハードプロンプト : 得点 2.5 Proに次ぐ 難しいハードプロンプトベンチマークで、強力なマルチステップ推論機能を実証しました。MMLUスコア0.809 : 平均的なモデルのパフォーマンスを上回り、 0.809 MMLU の精度は、その幅広いドメイン知識と推論能力を反映しています。レイテンシとスループット : 達成 271.4トークン/秒 デコード速度 最初のトークンまでの時間 0.29 秒 レイテンシの影響を受けやすいワークロードに最適です。価格対性能比のリーダー ：で $0.26/1万トークン Flash は、主要なベンチマークで多くの競合製品に匹敵または上回りながら、価格も競合製品より安くなっています。 これらの結果は、推論、科学的理解、数学的問題解決、コーディング、視覚的解釈、および多言語機能において、Gemini 2.5 Flash が競争上の優位性を持っていることを示しています。
製品制限 強力ではあるが、ジェミニ2.5フラッシュは 制限 :
安全上のリスク : このモデルは、 「説教臭い」口調 特にエッジケースのクエリにおいては、もっともらしく聞こえるものの、不正確または偏った出力（幻覚）を生成する可能性があります。人間による厳格な監視は依然として不可欠です。レート制限 : API の使用量はレート制限 (デフォルト層では 10 RPM、250,000 TPM、250 RPD) によって制限されるため、バッチ処理や大容量アプリケーションに影響を及ぼす可能性があります。インテリジェンスフロア : 非常に有能ですが、 フラッシュ モデルでは、精度は 2.5プロ 高度なコーディングやマルチエージェントの調整など、最も要求の厳しいエージェントタスクに使用できます。コストのトレードオフ : 最高のものを提供しているにもかかわらず 価格性能比 、の広範な使用 思考 モードでは全体的なトークン消費量が増加し、深い推論プロンプトのコストが上昇します。
結論 Gemini 2.5 Flashは、GoogleのAI技術の進化へのコミットメントを体現するものです。堅牢なパフォーマンス、マルチモーダル機能、そして効率的なリソース管理により、業務にAIの力を活用したい開発者や組織にとって包括的なソリューションを提供します。
入力トークン: $0.24 / XNUMX万トークン
出力トークン: $0.96/Mトークン
必要な手順
ログインする コムタピ まだユーザーでない場合は、まず登録してください
インターフェースのアクセス認証情報APIキーを取得します。パーソナルセンターのAPIトークンで「トークンを追加」をクリックし、トークンキー（sk-xxxxx）を取得して送信します。
このサイトの URL を取得します: https://api.cometapi.com/
使用方法
"を選択します。gemini-2.5-flash
交換するアカウントの実際の CometAPI キーを使用します。
コンテンツ フィールドに質問またはリクエストを入力します。モデルはこれに応答します。
API 応答を処理して、生成された回答を取得します。
APIの使用例 開発者は ジェミニ 2.5 フラッシュ
import os
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
base_url="
https://api.cometapi.com/v1/chat/completions",
api_key="<YOUR_API_KEY>",
)
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gemini-2.5-flash",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": "Explain the concept of quantum entanglement."}
]
)
print(response)
このスクリプトはプロンプトを送信します Gemini 2.5 FlashGemini 2.5 Flash
