G
Google 17. 6. 2025
82 skóre

Google: Gemini 2.5 Flash

google/gemini-2.5-flash

Gemini 2.5 Flash je ideální volbou pro úlohy vyžadující hlubokou analýzu velkého kontextu za nízkou cenu vstupu, ale vysoká cena výstupu jej znevýhodňuje pro kreativní psaní.

Killer Feature Možnost konfigurovat 'max tokens for reasoning' umožňuje ladit poměr mezi přesností a cenou/rychlostí.
Skryté riziko Vysoká cena výstupních tokenů ($2.50) může nečekaně prodražit aplikace, které generují obsáhlé odpovědi.
$0.3 / 1M vstup
$2.5 / 1M výstup
1.0M kontext
66k max výstup
Dobrý hodnocení
fileimagetextaudiovideo text pokročilé uvažování (reasoning)analýza dlouhého kontextumultimodální zpracování

📊 Benchmarky

🧠 Reasoning & Logika
88
Výborný
👁️ Multimodalita
90
Výborný
📏 Kontextové okno
85
Výborný
💰 Cena/Výkon
78
Dobrý
💻 Programování
80
Dobrý
Celkové skóre 82/100

⚖️ Porovnání s konkurencí

Model Cenové srovnání Poznámka
Google Gemini 2.5 Flash
← Právě prohlížíte
Grok je levnější na vstupu ($0.20 vs $0.30) a výrazně levnější na výstupu ($0.50 vs $2.50). Grok nabízí dvojnásobný kontext (2M) a nižší cenu, ale Gemini 2.5 Flash pravděpodobně vede v nuancovaném uvažování díky 'thinking' parametrům.
DeepSeek DeepSeek-v3.2
Podobná cena vstupu ($0.25), ale DeepSeek je mnohem levnější na výstupu ($0.38). DeepSeek je silný univerzální model s velmi levným generováním, ale má výrazně menší kontext (163k) oproti Gemini (1M).
Gemini 3 je dražší na vstupu ($0.50) i výstupu ($3.00). Interní konkurence; verze 3.0 pravděpodobně nabízí vyšší hrubou inteligenci, zatímco 2.5 Flash je optimalizována pro specifické reasoning úlohy za nižší cenu.

🎯 Rozhodovací pomocník

Použij když...

  • Analýza dlouhých technických dokumentů s požadavkem na přesnost
  • Multimodální extrakce dat (video/audio -> text)
  • Komplexní agentní úlohy vyžadující plánování (reasoning)

Nepoužívej když...

  • Jednoduché chatboty vyžadující extrémně nízkou latenci
  • Generování dlouhých textů (kvůli vysoké ceně výstupu)
Ideální pro:
Vývojáři RAG aplikacíDatoví analyticiVědečtí pracovníci

💪 Silné a slabé stránky

+ Silné stránky

Reasoning v efektivním balení

Díky integrovanému 'thinking' procesu dosahuje model v logických a matematických úlohách výsledků srovnatelných s většími modely, přestože jde o variantu Flash.

Cena vstupu

S cenou $0.30 za 1M vstupních tokenů je model extrémně výhodný pro analýzu velkých objemů dat (RAG, dokumenty), kde překonává většinu konkurence v poměru cena/schopnosti.

Multimodalita

Nativní schopnost zpracovávat video, audio a obrázky v rámci 1M kontextu zůstává silnou stránkou architektury Gemini.

Slabé stránky

Disproporční cena výstupu

Cena výstupu $2.50/1M je více než 8x vyšší než cena vstupu a výrazně dražší než u konkurence jako x-ai Grok ($0.50) nebo DeepSeek ($0.38).

Latence při uvažování

Aktivace 'thinking' schopností nevyhnutelně zvyšuje latenci, což může negovat výhodu rychlosti, kterou uživatelé od modelu s názvem 'Flash' očekávají.

📝 Detailní popis

Gemini 2.5 Flash je špičkový pracovní model od Googlu, speciálně navržený pro pokročilé usuzování, kódování, matematiku a vědecké úlohy. Zahrnuje vestavěné “myšlenkové” schopnosti, které mu umožňují poskytovat odpovědi s větší přesností a nuancovanou manipulací s kontextem.

Navíc je Gemini 2.5 Flash konfigurovatelný prostřednictvím parametru “max tokens for reasoning” (maximální počet tokenů pro usuzování), jak je popsáno v dokumentaci (https://openrouter.ai/docs/use-cases/reasoning-tokens#max-tokens-for-reasoning).

Unikátní charakteristiky

Gemini 2.5 Flash kombinuje efektivitu třídy ‘Flash’ s integrovanými schopnostmi ‘thinking’ (Chain of Thought), které byly dříve vyhrazeny pro větší modely. Model umožňuje konfigurovatelný rozpočet tokenů pro uvažování, což uživatelům dává kontrolu nad poměrem mezi latencí a hloubkou analýzy v rámci 1M kontextového okna.

Silné stránky

Reasoning v efektivním balení

Díky integrovanému ‘thinking’ procesu dosahuje model v logických a matematických úlohách výsledků srovnatelných s většími modely, přestože jde o variantu Flash.

Cena vstupu

S cenou $0.30 za 1M vstupních tokenů je model extrémně výhodný pro analýzu velkých objemů dat (RAG, dokumenty), kde překonává většinu konkurence v poměru cena/schopnosti.

Multimodalita

Nativní schopnost zpracovávat video, audio a obrázky v rámci 1M kontextu zůstává silnou stránkou architektury Gemini.

Slabé stránky

Disproporční cena výstupu

Cena výstupu $2.50/1M je více než 8x vyšší než cena vstupu a výrazně dražší než u konkurence jako x-ai Grok ($0.50) nebo DeepSeek ($0.38).

Latence při uvažování

Aktivace ‘thinking’ schopností nevyhnutelně zvyšuje latenci, což může negovat výhodu rychlosti, kterou uživatelé od modelu s názvem ‘Flash’ očekávají.

🔗 Další modely od Google