Google: Gemini 2.5 Flash (batch)

google/gemini-2.5-flash:batch

Выпущена 17 июня 2025 г.|1.0М контекст|16,94 ₽/М вход|141,20 ₽/М выход

Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, кодирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности «мышления», что позволяет ей предоставлять ответы с большей точностью и тонкой обработкой контекста. Кроме того, Gemini 2.5 Flash настраивается с помощью параметра «max tokens for reasoning», как описано в документации.

Провайдер для Google: Gemini 2.5 Flash (batch)

Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.

google

Latency

—

Throughput

—

Uptime

—

Контекст

1.0М

токенов

Макс. ответ

66К

токенов

Вход

16,94 ₽

за 1М токенов

Выход

141,20 ₽

за 1М токенов

Кеш чтение

3,39 ₽

за 1М токенов

Модальности

Вход:ФайлыИзображенияТекстАудиоВидеоВыход:Текст

Провайдеры

Запросы обслуживает один из провайдеров ниже — маршрутизация автоматически выбирает оптимального по доступности и скорости в момент запроса. Итоговая стоимость зависит от того, какой провайдер обслужил запрос, и от попадания в кэш: при повторяющемся контексте вход тарифицируется по цене чтения кэша — до 60–80 % дешевле. Цены — в рублях за 1 млн токенов.


Google	16,94 ₽	141,20 ₽	3,39 ₽	—	—

Поддерживаемые параметры

include_reasoningmax_tokensreasoningresponse_formatseedstopstructured_outputstemperaturetool_choicetoolstop_p

Тарификация для Google: Gemini 2.5 Flash (batch)

Цены в рублях за 1 млн токенов. Списание — за реальные токены, без подписок.

Тип	Цена в ₽	Единица
Вход	16,94 ₽	за 1М токенов
Выход	141,20 ₽	за 1М токенов
Аудио на входе	56,48 ₽	за 1М токенов
Веб-поиск	1,58 ₽	за запрос
Кэш: чтение	3,39 ₽	за 1М токенов
Аудио из кэша	11,30 ₽	за 1М токенов
Reasoning	141,20 ₽	за 1М токенов

Пример кода и API для Google: Gemini 2.5 Flash (batch)

Hubris — OpenAI-совместимый API. Используйте любой OpenAI SDK, поменяв только base URL и ключ.

Получить API-ключ

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "google/gemini-2.5-flash:batch",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]
  }'

curl https://api.hubris.pw/v1/chat/completions \  -H "Authorization: Bearer sk-gw-..." \  -H "Content-Type: application/json" \  -d '{    "model": "google/gemini-2.5-flash:batch",    "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]  }'

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    base_url="https://api.hubris.pw/v1",
    api_key="sk-gw-...",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="google/gemini-2.5-flash:batch",
    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],
)
print(response.choices[0].message.content)

from openai import OpenAIclient = OpenAI(    base_url="https://api.hubris.pw/v1",    api_key="sk-gw-...",)response = client.chat.completions.create(    model="google/gemini-2.5-flash:batch",    messages=[{"role": "user", "content": "Привет"}],)print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",
  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,
});

const response = await client.chat.completions.create({
  model: "google/gemini-2.5-flash:batch",
  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],
});

console.log(response.choices[0].message.content);

import OpenAI from "openai";const client = new OpenAI({  baseURL: "https://api.hubris.pw/v1",  apiKey: process.env.HUBRIS_API_KEY!,});const response = await client.chat.completions.create({  model: "google/gemini-2.5-flash:batch",  messages: [{ role: "user", content: "Привет" }],});console.log(response.choices[0].message.content);

Другие модели от google

Google: Gemini 2.5 Flash

Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, кодирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности «мышления», что позволяет ей предоставлять ответы с большей точностью и тонким учётом контекста. Кроме того, Gemini 2.5 Flash настраивается с помощью параметра «max tokens for reasoning», как описано в документации.

1.0М контекст·от 33,89 ₽/М

Google: Gemini 2.5 Flash Lite

Gemini 2.5 Flash-Lite — это облегченная модель рассуждений в семействе Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Она предлагает улучшенную пропускную способность, более быструю генерацию токенов и лучшую производительность по сравнению с предыдущими моделями Flash в общих бенчмарках. По умолчанию «мышление» (то есть многопроходное рассуждение) отключено для приоритета скорости, но разработчики могут включить его с помощью параметра Reasoning API, чтобы выборочно обменять стоимость на интеллект.

1.0М контекст·от 11,30 ₽/М

Google: Gemini Omni Flash Preview

Gemini Omni Flash Preview — это нативная мультимодальная модель Google для генерации и редактирования видео. Она принимает текст, изображения и видео, а также генерирует короткие видеоролики в разрешении 720p с нативным звуком, поддерживая преобразование текста в видео,...

— контекст·16,42 ₽ за секунду

Google: Gemini 3.6 Flash

Gemini 3.6 Flash — это высокоэффективная модель от Google для кодирования, агентских рабочих процессов, а также веб- и мобильной разработки. Она разработана для создания отточенных результатов с меньшим количеством ненужных правок и колебаний, при этом сокращая использование токенов и количество вызовов модели, необходимых для выполнения задачи.

1.0М контекст·1,59 ₽ за запрос

Google: Gemini 3.6 Flash (batch)

Gemini 3.6 Flash is a high-efficiency model from Google for coding, agentic workflows, and web and app development. It is designed to produce polished outputs with fewer unnecessary edits and less hedging, while reducing token use and the number of model calls needed to complete a task.

1.0М контекст·1,59 ₽ за запрос

Google: Gemini 3.5 Flash Lite (batch)

Gemini 3.5 Flash Lite — это высокоэффективная модель от Google с улучшенными агентными возможностями. Она подходит для субагентов, выполняющих сфокусированные задачи в рамках сложных многоагентных рабочих процессов.

1.0М контекст·1,59 ₽ за запрос