Gemini 2.5 Flash API pour des apps multimodales rapides et scalables

L'API Gemini 2.5 Flash est positionnée comme un modèle price-to-performance solide pour le traitement à grande échelle et les tâches à faible latence et haut volume. Elle brille dans le chat support client, les aides à la recherche produit, les résumés de contenu et les copilotes internes qui ont besoin de réponses rapides sans perdre en qualité. Si votre workload implique de nombreuses requêtes par minute et que vous souhaitez des résultats cohérents avec long contexte et entrée multimodale, Gemini 2.5 Flash est un défaut pratique. Les équipes commencent souvent ici pour l'échelle production et passent à Pro seulement quand un raisonnement avancé est nécessaire.

Gemini 2.5 Flash accepte texte, images, vidéo et audio en entrée, et renvoie du texte en sortie. Cela facilite la combinaison d'une transcription avec des captures d'écran, une photo produit ou un clip court pour demander un résumé écrit unique ou une décision. Les équipes l'utilisent pour les notes de réunion, l'enrichissement de tickets support, la revue de contenu et la recherche interne, car la sortie est du texte simple stockable, indexable et routable vers d'autres systèmes. Cela se marie bien avec la recherche ou les bases de données.

Gemini 2.5 Flash supporte jusqu'à 1 048 576 tokens d'entrée et jusqu'à 65 536 tokens de sortie. En pratique, cela signifie que vous pouvez fournir de longs documents, de grandes bases de code ou des transcriptions de plusieurs heures en une seule requête sans les découper en fragments. C'est précieux pour les revues de conformité, résumés de recherche et analyses multi-documents où la continuité du contexte compte et où vous voulez une réponse cohérente. Cela réduit aussi le besoin d'une logique de chunking complexe dans votre app. Cela aide quand vous avez besoin d'une réponse unique sur de nombreuses sources.

Oui. Dans le format Google Native API d'EvoLink, vous pouvez choisir streamGenerateContent pour recevoir le contenu en chunks temps réel. C'est utile pour les UIs de chat, dashboards live ou toute expérience où les utilisateurs doivent voir la progression immédiatement. En streaming, vous utilisez toujours le même body de requête Gemini 2.5 Flash, ce qui garde vos prompts et inputs multimodaux cohérents tout en améliorant la vitesse perçue. Le streaming fonctionne bien avec des indicateurs de frappe ou des résumés progressifs. Il améliore aussi la vitesse perçue sur des réseaux plus lents.

Oui. Définissez l'en-tête X-Async-Mode sur true et la requête renverra immédiatement un ID de tâche au lieu d'attendre la réponse complète. Vous pouvez ensuite interroger l'endpoint de statut de tâche pour récupérer le résultat terminé en format non-streaming. Ce mode est idéal pour les jobs batch longs, les analytics nocturnes ou le traitement de gros documents où vous ne voulez pas bloquer une requête orientée utilisateur. C'est aussi un bon fit pour des pipelines en file d'attente et des workers en arrière-plan. Vous pouvez poller à votre rythme et stocker les résultats plus tard.

Toutes les APIs EvoLink exigent l'authentification Bearer token. Générez une clé API dans le tableau de bord EvoLink, puis incluez-la dans l'en-tête Authorization pour chaque requête. En production, stockez la clé dans un gestionnaire de secrets sécurisé, scopez-la par environnement et faites-la tourner régulièrement. Cela garde votre usage Gemini 2.5 Flash contrôlé tout en offrant une intégration simple et cohérente. Évitez d'embarquer des clés côté client et utilisez des proxies server-side. Séparez les clés dev, staging et production pour réduire le risque.

Oui. Le modèle supporte le function calling et les sorties structurées, ce qui signifie que vous pouvez demander un objet JSON ou déclencher des tools spécifiques dans un workflow. C'est utile pour router des tickets, mettre à jour des enregistrements ou construire des flows d'agents qui nécessitent des schémas prévisibles. En gardant le format de réponse cohérent, Gemini 2.5 Flash réduit les erreurs de parsing et rend l'automatisation plus fiable. Définissez clairement votre schéma et validez les réponses pour garder des intégrations robustes. Particulièrement utile pour l'ETL, les mises à jour CRM et le reporting.

Le caching est supporté pour Gemini 2.5 Flash. Vous pouvez réutiliser de grandes instructions système, du texte de politique ou des catalogues produits sur de nombreuses requêtes sans payer le coût d'entrée complet à chaque fois. Cela réduit les tokens de prompt répétés et peut améliorer la latence car le modèle n'a pas à retraiter le même contexte à chaque appel. C'est un excellent fit pour des workflows récurrents et des assistants toujours actifs. Mettez en cache le ton de marque, les FAQ ou les règles de sécurité pour garder des réponses cohérentes. C'est particulièrement utile pour l'onboarding répété et les rappels de politiques.