Echte menschliche Präferenz-Elo von LMArena, blinde Kopf-an-Kopf-Abstimmungen. Höher ist besser; – bedeutet, dass er noch nicht in dieser Arena gerankt ist. Dies ist eine Messung, nicht unsere Schätzung.
Insgesamt 1 Mio. US-Dollar für alle getrackten Versionen dieser Linie.
Typischer 3:1-Output-to-Input-Mix pro 1 Mio. Token
Preis ab 2026-04-28 · Quelle: legacy_model_catalog
Gemischte Text-, Bild-, Audio- und Dokument-Workloads, die modalitätsübergreifend von einem Modell profitieren.
Gemini 2.5 Pro is Google’s state-of-the-art AI model designed for advanced reasoning, coding, mathematics, and scientific tasks. It employs “thinking” capabilities, enabling it to reason through responses with enhance...
gemini-2.5-pro ist ein Multimodal-Modell von Google (US). HotON.ai verfolgt es bei $1.25 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $10.00 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens mit einem 1049K-Token-Kontextfenster. Sein zusammengesetzter Effizienzwert beträgt 92/100 bei einem geschätzten $0.008 pro erfolgreicher Aufgabe.
gemini-2.5-pro wird bei $1.25 pro 1 Mio. Eingabe-Tokens und $10.00 pro 1 Mio. Ausgabe-Tokens verfolgt. Eine typische 3:1-Ausgabe-zu-Eingabe-Arbeitslast ergibt ungefähr $7.81 pro 1 Mio. Token. Bei den Zahlen handelt es sich um illustrative Demodaten.
Gemischte Text-, Bild-, Audio- und Dokument-Workloads, die modalitätsübergreifend von einem Modell profitieren.
gemini-2.5-pro unterstützt bis zu einem 1049K-Token-Kontextfenster – groß genug für lange Dokumente und längere Konversationen in einer einzigen Anfrage.
Innerhalb des von HotON.ai erfassten Bestands ist gemini-2.5-pro beim Eingabepreis günstiger als 22% der Modelle und liegt nach Gesamteffizienz auf Platz 53 von 521.
Ja – gpt-4.1-nano ist eine kostengünstigere Option bei $0.40 pro 1 Million Ausgabe-Tokens, deckt aber dennoch ähnliche Multimodal-Anwendungsfälle ab. Vergleichen Sie sie nebeneinander auf HotON.ai.
Die Preise sind real (über den TestKey-Katalog, täglich aktualisiert). Qualität (Arena Elo) ist real, wenn das Modell auf der LMArena-Rangliste steht. Geschwindigkeit, Verfügbarkeit und Effizienz sind modellierte Schätzungen.