Gemini 2.5 Pro para razonamiento de contexto prolongado y uso de herramientas

Gemini 2.5 Pro es más potente cuando se necesita un razonamiento profundo en un contexto extenso, como revisiones de múltiples documentos, análisis de código complejo o planificación que abarca muchas limitaciones. Because the model accepts large prompts, you can keep policies, specs, and historical context together and ask for a single, coherent response. It is also well-suited to multimodal workflows where text needs to be combined with images, audio, video, or PDFs. For production apps, structured outputs help keep results consistent.

Gemini 2.5 Pro admite un límite de tokens de entrada de hasta 1.048.576 tokens y un límite de salida de hasta 65.536 tokens. En la práctica, eso significa que puede tomar documentos muy grandes, largos historiales de chat o entradas de medios combinadas en una sola solicitud. Si presiona al máximo, planifique tiempos de respuesta más largos y costos más altos. Para el trabajo diario, muchos equipos se mantienen por debajo del límite y utilizan el margen adicional para reducir la fragmentación y preservar la continuidad.

Gemini 2.5 Pro acepta entradas de texto, imágenes, audio, video y PDF y devuelve salida de texto. Esto hace que el modelo sea práctico para flujos de trabajo como resumir un PDF, extraer información de la grabación de una reunión o explicar un videoclip en lenguaje sencillo. Debido a que la salida es solo texto, es fácil almacenarla, buscarla o enviarla a sistemas empresariales y de análisis. Si necesita salidas multimodales, puede emparejarlas con modelos de medios especializados en EvoLink.

Sí. Gemini 2.5 Pro admite llamadas de funciones y salidas estructuradas, lo que le permite solicitar respuestas en forma de JSON para una extracción y enrutamiento de datos consistente. Esto es útil cuando desea que Gemini 2.5 Pro complete un formulario, clasifique tickets o produzca resúmenes estructurados para paneles. Puede definir los campos que necesita, validar la salida más fácilmente y reducir la limpieza manual. Para flujos de trabajo de alto riesgo, combine resultados estructurados con conexión a tierra para mejorar la confiabilidad.

Gemini 2.5 Pro admite la búsqueda de archivos y contexto URL, además de opciones de conexión a tierra como búsqueda o conexión a tierra de mapas. Esto significa que Gemini 2.5 Pro puede hacer referencia a fuentes específicas, vincular a páginas y anclar respuestas en material recuperable. Cuando necesite resultados confiables, proporcione las fuentes que le interesen, pídale al modelo que las cite y mantenga las indicaciones enfocadas. La conexión a tierra es especialmente útil para escenarios de políticas, cumplimiento y atención al cliente donde la precisión es importante.

EvoLink proporciona dos rutas: un punto final compatible con OpenAI SDK en /v1/chat/completions y un punto final nativo Gemini en /v1beta/models/gemini-2.5-pro:{method}. Gemini 2.5 Pro funciona con cualquiera de las opciones, por lo que puede conservar las herramientas existentes del estilo OpenAI o usar el formato nativo para funciones específicas de Gemini. Ambos flujos utilizan autenticación de token de portador y pueden transmitir respuestas; el punto final nativo también admite el modo asíncrono con un encabezado X-Async-Mode.

Google publica el precio oficial de Gemini 2.5 Pro para su API, con niveles pagos estándar que varían según el tamaño del mensaje. Como lo indica Google, los avisos de hasta 200 000 tokens tienen un precio de $1,25 por 1 millón de tokens de entrada y $10 por 1 millón de tokens de salida, mientras que los avisos más grandes cuestan más; el almacenamiento en caché y el almacenamiento tienen tarifas separadas. El uso de EvoLink depende de su ruta y plan, así que consulte su panel para conocer los controles de precios y costos más precisos.

Gemini 2.5 Pro enumera un límite de conocimiento de enero de 2025, por lo que es posible que no conozca eventos o cambios muy recientes. Cuando la frescura sea importante, utilice Gemini 2.5 Pro con contexto URL, carga de archivos o conexión a tierra para que el modelo pueda confiar en las fuentes actuales que usted proporcione. También puede solicitarle que separe los hechos citados de las suposiciones, lo que ayuda a los revisores a verificar la precisión. Este enfoque mantiene las respuestas útiles y al mismo tiempo se beneficia del razonamiento de contexto prolongado del modelo.