Gemini 2.5 Pro für Long-Context-Reasoning und Tool Use

Gemini 2.5 Pro ist am stärksten, wenn Sie tiefes Reasoning über langen Kontext brauchen, etwa bei Multi-Dokument-Reviews, komplexer Code-Analyse oder Planung mit vielen Constraints. Weil das Modell große Prompts akzeptiert, können Sie Policies, Specs und historischen Kontext zusammenhalten und eine einzige, kohärente Antwort anfordern. Es eignet sich auch für multimodale Workflows, bei denen Text mit Bildern, Audio, Video oder PDFs kombiniert werden muss. Für Produktions-Apps halten strukturierte Outputs die Ergebnisse konsistent.

Gemini 2.5 Pro unterstützt ein Input-Limit von bis zu 1.048.576 Tokens und ein Output-Limit von bis zu 65.536 Tokens. Praktisch bedeutet das, dass sehr große Dokumente, lange Chat-Historien oder kombinierte Medieninputs in einer Anfrage möglich sind. Wenn Sie ans Maximum gehen, planen Sie höhere Antwortzeiten und Kosten ein. Für den Alltag bleiben viele Teams unter dem Limit und nutzen den zusätzlichen Spielraum, um Chunking zu reduzieren und Kontinuität zu bewahren.

Gemini 2.5 Pro akzeptiert Text-, Bild-, Audio-, Video- und PDF-Inputs und liefert Text-Output. Das macht das Modell praktisch für Workflows wie PDF-Zusammenfassung, Insights aus Meeting-Aufzeichnungen oder das Erklären eines Videoclips in Klartext. Da der Output nur Text ist, lässt er sich leicht speichern, durchsuchen oder an Analytics- und Business-Systeme weitergeben. Wenn Sie multimodale Outputs benötigen, können Sie es mit spezialisierten Media-Modellen in EvoLink kombinieren.

Ja. Gemini 2.5 Pro unterstützt Function Calling und strukturierte Outputs, sodass Sie JSON-förmige Responses für konsistente Datenextraktion und Routing anfordern können. Das ist hilfreich, wenn Gemini 2.5 Pro ein Formular befüllen, Tickets klassifizieren oder strukturierte Summaries für Dashboards liefern soll. Sie können die benötigten Felder definieren, Outputs leichter validieren und manuellen Cleanup reduzieren. Für High-Stakes-Workflows kombinieren Sie strukturierte Outputs mit Grounding, um die Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Gemini 2.5 Pro unterstützt URL Context und File Search sowie Grounding-Optionen wie Search oder Maps Grounding. So kann Gemini 2.5 Pro spezifische Quellen referenzieren, Seiten verlinken und Antworten in abrufbarem Material verankern. Wenn Sie vertrauenswürdige Ergebnisse brauchen, geben Sie die Quellen vor, bitten Sie um Zitate und halten Sie Prompts fokussiert. Grounding ist besonders hilfreich für Policy-, Compliance- und Customer-Support-Szenarien, in denen Genauigkeit zählt.

EvoLink bietet zwei Wege: einen OpenAI-SDK-kompatiblen Endpoint unter /v1/chat/completions und einen nativen Gemini-Endpoint unter /v1beta/models/gemini-2.5-pro:{method}. Gemini 2.5 Pro funktioniert mit beiden Optionen, sodass Sie bestehende OpenAI-Style-Tools behalten oder das native Format für Gemini-spezifische Features nutzen können. Beide Flows verwenden Bearer-Token-Auth und können streamen; der native Endpoint unterstützt zudem Async-Modus mit dem Header X-Async-Mode.

Google veröffentlicht offizielle Preise für die Gemini-2.5-Pro-API mit Standard-Tiers, die je nach Prompt-Größe variieren. Laut Google kosten Prompts bis 200k Tokens 1,25 USD pro 1 Mio. Input-Tokens und 10 USD pro 1 Mio. Output-Tokens; größere Prompts sind teurer, Caching und Storage haben separate Raten. EvoLink-Usage hängt von Routing und Plan ab, prüfen Sie daher Ihr Dashboard für die genauesten Preise und Kostenkontrollen.

Gemini 2.5 Pro nennt einen Knowledge Cutoff im Januar 2025, daher kennt es sehr aktuelle Ereignisse oder Änderungen möglicherweise nicht. Wenn Aktualität wichtig ist, nutzen Sie Gemini 2.5 Pro mit URL Context, File Uploads oder Grounding, damit das Modell auf aktuelle Quellen zurückgreifen kann. Sie können es auch bitten, zitierte Fakten von Annahmen zu trennen, was Reviews bei der Verifikation hilft. Dieser Ansatz hält Antworten nützlich und nutzt dennoch die Long-Context-Stärken des Modells.