Gemini 2.5 Pro pour le raisonnement long contexte et le tool use

Gemini 2.5 Pro est particulièrement fort lorsque vous avez besoin d'un raisonnement profond sur un long contexte, comme des revues multi-documents, une analyse de code complexe ou une planification qui couvre de nombreuses contraintes. Comme le modèle accepte de grands prompts, vous pouvez conserver policies, specs et contexte historique ensemble et demander une réponse unique et cohérente. Il convient aussi aux workflows multimodaux où le texte doit être combiné à des images, de l'audio, de la vidéo ou des PDFs. Pour les apps en production, les sorties structurées aident à garder des résultats cohérents.

Gemini 2.5 Pro supporte une limite d'entrée jusqu'à 1 048 576 tokens et une limite de sortie jusqu'à 65 536 tokens. En pratique, cela signifie qu'il peut prendre de très grands documents, de longues histories de chat ou des inputs média combinés dans une seule requête. Si vous poussez le maximum, prévoyez des temps de réponse plus longs et des coûts plus élevés. Pour un usage quotidien, de nombreuses équipes restent sous la limite et utilisent la marge pour réduire le chunking et préserver la continuité.

Gemini 2.5 Pro accepte texte, images, audio, vidéo et PDF en entrée et renvoie une sortie texte. Cela rend le modèle pratique pour des workflows comme le résumé d'un PDF, l'extraction d'insights d'un enregistrement de réunion ou l'explication d'un clip vidéo en langage clair. Comme la sortie est uniquement texte, elle est facile à stocker, rechercher ou envoyer à des systèmes analytics et business. Si vous avez besoin de sorties multimodales, vous pouvez l'associer à des modèles média spécialisés sur EvoLink.

Oui. Gemini 2.5 Pro supporte le function calling et les sorties structurées, ce qui vous permet de demander des réponses JSON pour une extraction et un routage cohérents. C'est utile lorsque vous voulez que Gemini 2.5 Pro remplisse un formulaire, classe des tickets ou produise des résumés structurés pour des dashboards. Vous pouvez définir les champs nécessaires, valider les sorties plus facilement et réduire le nettoyage manuel. Pour des workflows à forts enjeux, combinez les sorties structurées avec le grounding pour améliorer la fiabilité.

Gemini 2.5 Pro supporte le contexte URL et la recherche de fichiers, ainsi que des options de grounding comme la recherche ou les cartes. Cela signifie que Gemini 2.5 Pro peut référencer des sources spécifiques, lier des pages et ancrer ses réponses dans du matériel récupérable. Quand vous avez besoin de résultats fiables, fournissez les sources que vous visez, demandez au modèle de les citer et gardez les prompts concentrés. Le grounding est particulièrement utile pour les scénarios de politique, conformité et support client où la précision compte.

EvoLink propose deux chemins : un endpoint compatible OpenAI SDK à /v1/chat/completions et un endpoint Gemini natif à /v1beta/models/gemini-2.5-pro:{method}. Gemini 2.5 Pro fonctionne avec les deux options, donc vous pouvez conserver vos outils de type OpenAI ou utiliser le format natif pour les fonctionnalités spécifiques Gemini. Les deux flux utilisent l'auth Bearer token et peuvent streamer les réponses ; l'endpoint natif supporte aussi le mode async avec l'en-tête X-Async-Mode.

Google publie les prix officiels de l'API Gemini 2.5 Pro avec des paliers payants standards qui varient selon la taille des prompts. Selon Google, les prompts jusqu'à 200k tokens sont facturés 1,25 $ par 1M tokens d'entrée et 10 $ par 1M tokens de sortie, tandis que les prompts plus longs coûtent plus cher ; le caching et le stockage ont des tarifs séparés. L'usage EvoLink dépend de votre routage et de votre plan ; consultez votre dashboard pour les prix et contrôles de coûts les plus précis.

Gemini 2.5 Pro indique un knowledge cutoff en janvier 2025, il peut donc ne pas connaître des événements ou changements très récents. Lorsque la fraîcheur est importante, utilisez Gemini 2.5 Pro avec contexte URL, uploads de fichiers ou grounding pour que le modèle s'appuie sur des sources actuelles que vous fournissez. Vous pouvez aussi lui demander de séparer les faits cités des suppositions, ce qui aide les reviewers à vérifier l'exactitude. Cette approche maintient les réponses utiles tout en profitant du raisonnement long contexte du modèle.