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G

Gemini 2.5 Pro

입력:$1/M
출력:$8/M
맥락:1M
최대 출력:65K
Gemini 2.5 Pro는 Google이 제공하는 인공지능 모델입니다. 네이티브 멀티모달 처리 기능과 최대 1 million 토큰의 초장문 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있어, 복잡하고 긴 시퀀스 작업에 전례 없는 강력한 지원을 제공합니다. Google의 데이터에 따르면, Gemini 2.5 Pro는 복잡한 작업에서 특히 뛰어난 성능을 보입니다. 이 모델은 최대 1,048,576 토큰의 컨텍스트 길이를 지원합니다.
새로운
상업적 사용
Playground
개요
기능
가격
API
버전

기본 정보(기능)

  • 멀티모달리티: 단일 모델로 텍스트, 이미지, 코드 를 네이티브하게 처리합니다.
  • 긴 컨텍스트 윈도우: 장시간 대화와 문서 전반의 일관성을 유지합니다.1.05M
  • Deep Think Mode: Pro suite 내의 실험적 변형으로, 전략적 계획과 창의적 해결책을 위해 다수의 추론 에이전트를 병렬로 배치합니다.
  • 이상적인 사용 사례: 코딩, 에이전트형 워크플로, 대화형 시뮬레이션, 데이터 시각화 .

기술 세부정보

  • 멀티 에이전트 아키텍처: 추론 스트림을 병렬화하여 동시에 여러 해결 경로를 탐색합니다.
  • MRCR(다중 라운드 상호참조 해결): 지속적인 대화와 다중 턴 작업에서 상호참조 처리가 강화되었습니다.
  • 학습 코퍼스: 웹 텍스트, 코드 저장소, 학술 자료, 독점 데이터셋에 걸친 수십억 개의 토큰.
  • 도구 통합: 내부 추론을 강화하기 위해 코드 실행, Google Search, 외부 API를 원활하게 결합합니다.
  • 제한 사항 및 알려진 위험
  • 콘텐츠 정책 제약: 모델은 콘텐츠 정책(예: 노골적 성적 콘텐츠와 일부 불법 콘텐츠 금지)을 시행하지만, 집행이 완벽하지는 않습니다 — 특정 상황에서는 공인이나 논쟁적 아이콘의 이미지를 생성할 수도 있으므로 정책 점검은 필수입니다. )
  • 장애 양상: 극단적인 편집에서 정체성 드리프트가 발생할 수 있고, 프롬프트가 과소 지정된 경우 의미 불일치가 간헐적으로 발생하며, 매우 복잡한 장면이나 극단적인 시점 변화에서는 아티팩트가 생길 수 있습니다.
  • 출처 및 오용: 워터마크와 SynthID가 존재하더라도 오용을 방지하지는 못합니다 — 민감한 워크플로에서는 감지와 귀속을 돕지만 인간 검토를 대체할 수는 없습니다.

일반적인 활용 사례

  • 제품 & 이커머스: 멀티 이미지 융합으로 라이프스타일 샷에 제품 배치/카탈로그 등록.
  • 크리에이티브 툴링 / 디자인: 디자인 앱에서 빠른 반복 (Adobe Firefly 통합 언급).
  • 사진 편집 & 리터칭: 자연어 기반 부분 편집 (객체 제거, 색상/조명 변경, 재스타일링).
  • 스토리텔링 / 캐릭터 에셋: 패널과 장면 전반에서 캐릭터 일관성 유지.

Gemini 2.5 Pro의 기능

[모델 이름]의 성능과 사용성을 향상시키도록 설계된 주요 기능을 살펴보세요. 이러한 기능이 프로젝트에 어떻게 도움이 되고 사용자 경험을 개선할 수 있는지 알아보세요.

Gemini 2.5 Pro 가격

[모델명]의 경쟁력 있는 가격을 살펴보세요. 다양한 예산과 사용 요구에 맞게 설계되었습니다. 유연한 요금제로 사용한 만큼만 지불하므로 요구사항이 증가함에 따라 쉽게 확장할 수 있습니다. [모델명]이 비용을 관리 가능한 수준으로 유지하면서 프로젝트를 어떻게 향상시킬 수 있는지 알아보세요.

gemini-2.5-pro (same price across variants)

Model familyVariant (model name)Input price (USD / 1M tokens)Output price (USD / 1M tokens)
gemini-2.5-progemini-2.5-pro-all$1.00$8.00
gemini-2.5-progemini-2.5-pro-thinking$1.00$8.00
gemini-2.5-progemini-2.5-pro$1.00$8.00

Gemini 2.5 Pro의 샘플 코드 및 API

[모델 이름]의 포괄적인 샘플 코드와 API 리소스에 액세스하여 통합 프로세스를 간소화하세요. 자세한 문서는 단계별 가이드를 제공하여 프로젝트에서 [모델 이름]의 모든 잠재력을 활용할 수 있도록 돕습니다.
POST
/v1beta/models/{model}:{operator}
POST
/v1/chat/completions
Python
JavaScript
Curl
from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
)

print(response.text)

Python Code Example

from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
)

print(response.text)

JavaScript Code Example

import { GoogleGenAI } from "@google/genai";

// Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
const COMETAPI_KEY = process.env.COMETAPI_KEY || "<YOUR_COMETAPI_KEY>";
const BASE_URL = "https://api.cometapi.com";

async function main() {
  const ai = new GoogleGenAI({
    apiKey: COMETAPI_KEY,
    httpOptions: { baseUrl: BASE_URL },
  });

  const response = await ai.models.generateContent({
    model: "gemini-2.5-pro",
    contents: "Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
  });

  console.log(response.text);
}

main();

Curl Code Example

from google import genai
import os

# Get your CometAPI key from https://api.cometapi.com/console/token, and paste it here
COMETAPI_KEY = os.environ.get("COMETAPI_KEY") or "<YOUR_COMETAPI_KEY>"
BASE_URL = "https://api.cometapi.com"

client = genai.Client(
    http_options={"api_version": "v1beta", "base_url": BASE_URL},
    api_key=COMETAPI_KEY,
)

response = client.models.generate_content(
    model="gemini-2.5-pro",
    contents="Tell me a three sentence bedtime story about a unicorn.",
)

print(response.text)

Gemini 2.5 Pro의 버전

Gemini 2.5 Pro에 여러 스냅샷이 존재하는 이유는 업데이트 후 출력 변동으로 인해 일관성을 유지하기 위해 이전 스냅샷을 보관하거나, 개발자에게 적응 및 마이그레이션을 위한 전환 기간을 제공하거나, 글로벌 또는 지역별 엔드포인트에 따라 다양한 스냅샷을 제공하여 사용자 경험을 최적화하기 위한 것 등이 포함될 수 있습니다. 버전 간 상세한 차이점은 공식 문서를 참고해 주시기 바랍니다.
gemini-2.5-pro-all
gemini-2.5-pro-thinking
gemini-2.5-pro-deepsearch

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