Google: Gemini 2.5 Pro (batch)

Gemini 2.5 Pro adalah model thinking stabil Google untuk kode kompleks, matematika, STEM, dan analisis konteks panjang. Model ini menerima teks, gambar, audio, video, dan PDF serta menghasilkan teks, dengan alat dan keluaran terstruktur. Anggaran penalaran dinamisnya mendukung 128–32,768 token dan tidak dapat sepenuhnya dinonaktifkan.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches google/gemini-2.5-pro:batch

Tentang model

Deskripsi ini mencakup kemampuan model. Masukan, keluaran, dan opsi yang tersedia di Ailoot tercantum di bawah untuk metode yang dipilih.

Gemini 2.5 Pro adalah profil thinking stabil Google untuk pemrograman tingkat lanjut, matematika, STEM, dan analisis konteks panjang. Model ini dapat memahami teks, audio, gambar, video, dan seluruh repositori kode, dan profil Gemini API-nya juga menerima masukan PDF. Keluarannya berupa teks, termasuk kode, analisis tertulis, atau rekaman terstruktur. Penugasan yang berguna menyediakan bukti dan meminta hasil yang dapat diperiksa, seperti solusi dengan penjelasan, temuan basis kode, atau perbandingan beberapa dokumen.

Untuk pemrograman, berikan berkas yang relevan, perilaku yang diamati, serta perubahan atau pertanyaan yang penting. Konteks panjang dapat membantu model menghubungkan modul, bukan bernalar dari satu cuplikan terpisah. Untuk investigasi jalur kode, minta model menelusuri pengenal dari formulir masukan melalui pemrosesan dan penyimpanan, mengidentifikasi lokasi perubahan kontrak, dan mengusulkan koreksi terarah. Pertahankan batasan dan minta referensi pendukung. Revisi yang diusulkan perlu dibandingkan dengan kode sebenarnya dan validasi apa pun yang dilakukan melalui alat yang terhubung.

Untuk matematika atau analisis ilmiah, nyatakan masalah, asumsi, satuan, dan bentuk jawaban yang diwajibkan. Berikan data atau gambar yang menjadi landasan perhitungan. Minta hasil yang didukung dan pemeriksaan yang membuatnya dapat dinilai, seperti kasus batas atau perbandingan dengan nilai asli. Kemampuan penalaran model tidak menghilangkan ambiguitas dalam rumusan masalah. Jaga agar besaran yang tidak diketahui atau asumsi tanpa dukungan tetap terlihat, alih-alih menggantinya dengan nilai yang memudahkan.

Thinking dinamis adalah bawaan yang didokumentasikan. Panduan GenerateContent Gemini 2.5 mendukung anggaran penalaran eksplisit dari 128 hingga 32,768 token untuk Pro, atau -1 untuk thinking adaptif. Edisi ini tidak dapat sepenuhnya menonaktifkan thinking. Kontrol tersebut berbeda dari opsi anggaran nol pada Flash dan dari pengaturan tingkat thinking Gemini 3. Anggaran thinking memandu penalaran, bukan menjamin jumlah token internal yang persis, dan batas respons juga perlu menyisakan ruang untuk artefak akhir.

Untuk pekerjaan dokumen multimodal, identifikasi halaman, grafik, wilayah gambar, atau peristiwa rekaman yang harus mendukung jawaban. Tugas sintesis praktis dapat meminta klaim yang saling bersaing dari beberapa dokumen sumber, kutipan pendukungnya, dan perbedaan yang penting bagi satu keputusan. Minta model membedakan fakta yang dinyatakan dari inferensi. Untuk video atau audio, definisikan apakah hasil harus berupa deskripsi, transkrip, ringkasan, atau perbandingan. Gambar dan suara merupakan bukti untuk hasil teks dalam profil ini.

Halaman API khususnya mendokumentasikan function calling, eksekusi kode, pencarian berkas, grounding pencarian, grounding Maps, konteks URL, dan keluaran terstruktur. Definisikan tujuan fungsi dan bidang parameter, lalu pertahankan hasil nyata dalam giliran berikutnya. Untuk rekaman yang dibatasi skema, tentukan bidang wajib dan cara merepresentasikan informasi yang hilang. Arsitektur aslinya adalah transformer multimodal sparse mixture-of-experts; desain model tersebut sendiri tidak menyediakan eksekusi alat eksternal atau aplikasi selesai di luar teks maupun kode yang dikembalikan.

Kartu asli mencantumkan konteks masukan 1M dan keluaran teks 64K; tabel API menetapkan 1,048,576 token masukan dan 65,536 token keluaran. Instruksi, konten sumber, dan riwayat yang dipertahankan berkontribusi pada persiapan masukan. Alokasi respons maksimum mencakup token penalaran, sehingga batas yang terlalu kecil dapat menghentikan jawaban akhir. Caching dan pemrosesan batch didokumentasikan, bersama opsi Flex dan Priority. Pertahankan setiap pengenal sumber dan bentuk akhir yang diminta ketika menyiapkan tugas konteks panjang yang independen.

Pengenal stabil ini berbeda dari edisi Experimental dan Preview yang dibahas secara terpisah dalam kartu model Pro bersama. Jangan mengatribusikan hasil spesifik versinya ke profil ini hanya karena memiliki nama Pro yang sama. Kartu tersebut mengidentifikasi kemungkinan halusinasi serta keterbatasan dalam pemahaman kausal, deduksi kompleks, dan penalaran kontrafaktual, dengan batas pengetahuan Januari 2025. Berikan bukti terkini ketika diperlukan dan tinjau referensi sumber, perhitungan, serta modifikasi yang diusulkan. Keluaran yang berguna adalah artefak teks atau kode yang didukung dan diminta oleh tugas.

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches google/gemini-2.5-pro:batch

google/gemini-2.5-pro:batch

Google /google/gemini-2.5-pro:batch

Mulai

Masukan yang diterima: Teks
Hasil: Teks

Tersedia di Ailoot · masukan & metode

Ailoot Ultra · Batch POST /v1/batches

Masukan: text
Keluaran: text
Format keluaran: JSON inline pada results[].response.body

Kolom	Jenis	Persyaratan	Nilai & batasan	Bawaan
Kolom`endpoint`	Jenis`string`	PersyaratanWajib	Nilai & batasan /v1/chat/completions	Bawaan—
Kolom`model`	Jenis`string`	PersyaratanWajib	Nilai & batasan google/gemini-2.5-pro:batch	Bawaan—
Kolom`requests`	Jenis`batch_item[]`	PersyaratanWajib	Nilai & batasan Item minimum: 1	Bawaan—
Kolom`requests[].custom_id`	Jenis`string`	PersyaratanWajib	Nilai & batasan	Bawaan—
Kolom`requests[].body.messages`	Jenis`message[]`	PersyaratanWajib	Nilai & batasan	Bawaan—
Kolom`completion_window`	Jenis`string`	PersyaratanOpsional	Nilai & batasan 24h	Bawaan—
Kolom`provider`	Jenis`object\|null`	PersyaratanOpsional	Nilai & batasan	Bawaan—
Kolom`requests[].body.model`	Jenis`string`	PersyaratanOpsional	Nilai & batasan google/gemini-2.5-pro:batch, google/gemini-2.5-pro	Bawaan—
Kolom`provider.only`	Jenis`string[]`	PersyaratanOpsional	Nilai & batasan google-vertex/global	Bawaan—
Kolom`provider.allow_fallbacks`	Jenis`boolean\|null`	PersyaratanOpsional	Nilai & batasan false, null	Bawaan—

Parameter metode dan siklus hidup

Parameter	Kontrak
Parameter`content_type`	Kontrakapplication/json
Parameter`required`	Kontrakendpoint, model, requests
Parameter`material_types`	Kontraktext
Parameter`representation`	Kontrakrequests[] inline; setiap item memiliki custom_id dan body
Parameter`request_endpoint_profile`	Kontrak/v1/chat/completions
Parameter`file_material`	KontrakPemanggil dapat membaca JSONL UTF-8 aktual secara lokal ke dalam requests[]. Tidak menggunakan purpose unggahan, input_file_id, atau referensi file. Materi pelanggan yang tidak ada atau kosong menghentikan persiapan sebelum POST.
Parameter`serialization_order`	Kontrakendpoint, model, provider (jika disertakan), completion_window (jika disertakan), requests paling akhir
Parameter`optional_controls`	Kontrakprovider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
Parameter`schema_scope`	Kontrakbody teks Chat Completions dalam envelope Batch inline yang didokumentasikan.

Siklus hidup: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · response.id aktual dari operasi create awal; user/key/group yang sama

Paket

Referensi tarif tidak menambah opsi permintaan. Parameter yang didukung tercantum pada metode yang dipilih.

Mode Fast: Tidak ditentukan Saat mode fast dipilih
Mode Flex: Tidak ditentukan Saat mode flex dipilih
Upaya penalaran maksimum: Tidak ditentukan Saat upaya penalaran maksimum menggunakan penyesuaian default
Harga cache eksplisit: Tidak diaktifkan Saat cache eksplisit diminta

Tarif Ailoot

Harga menurut konfigurasi

Cocokkan setiap biaya dengan kondisi yang ditampilkan. Gunakan satu tarif untuk setiap kelompok konfigurasi alternatif.

Konfigurasi	Jadwal tarif	Token konteks, lebih dari	Token konteks, hingga dan termasuk	Biaya
KonfigurasiTarif dasar token	Jadwal tarifTarif dasar	Token konteks, lebih dari—	Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas	Biaya Masukan · Token masukan $0.00125 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.01 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00025 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 1	Jadwal tarif—	Token konteks, lebih dari0	Token konteks, hingga dan termasuk200.000	Biaya Masukan · Token masukan $0.00125 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.01 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.00025 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token
KonfigurasiPanjang permintaan · tingkat 2	Jadwal tarif—	Token konteks, lebih dari200.000	Token konteks, hingga dan termasukTanpa batas atas	Biaya Masukan · Token masukan $0.0025 / 1K token Keluaran · Token keluaran $0.015 / 1K token Masukan · Pembacaan cache $0.0005 / 1K token Masukan · Penulisan cache — / 1K token Masukan · Penulisan cache, 1 jam — / 1K token

Ailoot mencadangkan perkiraan dana sebelum permintaan. Setelah hasil diterima, tagihan akhir diselesaikan berdasarkan penggunaan yang terukur. Penyelesaian tagihan streaming menggunakan catatan penggunaan akhir. Cara kerja cadangan dan penyelesaian tagihan →

Contoh permintaan

Ailoot Ultra · Batch

curl · fixture yang disimpanPython HTTP · JSONL pelanggan yang sebenarnyaPython · simpan setiap hasil yang telah selesai

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
python3 - <<'PY_REQUEST'
import json
from pathlib import Path
body=json.loads('{"endpoint":"/v1/chat/completions","model":"google/gemini-2.5-pro:batch","requests":[{"custom_id":"req-0001","body":{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}],"max_tokens":16}}]}')
Path("batch-request.json").write_text(json.dumps(body,ensure_ascii=False),encoding="utf-8")
PY_REQUEST
curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.ailoot.ai/v1/batches \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -H 'Content-Type: application/json' \
  --data-binary @batch-request.json -D batch-response-headers.txt -o batch-create-response.json

import json, os
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen

def prepare_requests(customer_path):
    path = Path(customer_path)
    if not path.is_file(): raise ValueError("Customer JSONL file is missing")
    items = [json.loads(line) for line in path.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    if not items: raise ValueError("Customer JSONL contains no requests")
    ids = set()
    for item in items:
        if set(item) != {"custom_id", "body"}: raise ValueError("Each item needs custom_id and body")
        cid = item["custom_id"]
        if not isinstance(cid, str) or not cid.strip() or cid in ids: raise ValueError("custom_id must be nonempty and unique")
        ids.add(cid)
        if not isinstance(item["body"], dict) or not item["body"].get("messages"): raise ValueError("Supply actual text messages")
        supplied_model = item["body"].get("model")
        if supplied_model is not None and supplied_model not in ['google/gemini-2.5-pro:batch', 'google/gemini-2.5-pro']: raise ValueError("body.model must be an exact documented caller or wire ID")
    return {"endpoint":"/v1/chat/completions", "model":"google/gemini-2.5-pro:batch", "requests":items}

if __name__ == "__main__":
    material = os.environ.get("AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL", "")
    if not material: raise SystemExit("Set AILOOT_BATCH_REQUESTS_JSONL to your actual customer file")
    body = prepare_requests(material)
    key = os.environ.get("AILOOT_API_KEY", "")
    if not key: raise SystemExit("Set AILOOT_API_KEY")
    request = Request("https://api.ailoot.ai/v1/batches", data=json.dumps(body, ensure_ascii=False).encode("utf-8"), headers={"Authorization":"Bearer " + key, "Content-Type":"application/json"}, method="POST")
    with urlopen(request) as response:
        raw = response.read()
        Path("batch-create-response.json").write_bytes(raw)
        print(raw.decode("utf-8"))

import json
from pathlib import Path
raw = Path("batch-status-response.json").read_bytes()
response = json.loads(raw)
if response.get("status") != "completed":
    raise SystemExit("Keep the original operation; read its status without resubmitting")
results = response.get("results")
if not isinstance(results, list) or not results:
    raise SystemExit("Preserve the original response; completed results are missing")
Path("batch-results.jsonl").write_text("".join(json.dumps(item, ensure_ascii=False) + "\n" for item in results), encoding="utf-8")
# Preserve batch-status-response.json with aggregate usage and every result/error.

Terima dan simpan hasil

Ailoot Ultra · Batch

JSON inline pada results[].response.body

GET /v1/batches/{operation_id}

Periksa status tugas

curl · status operasi asli

set -eu
: "${AILOOT_API_KEY:?Set your Ailoot API key}"
BATCH_OPERATION_ID="$(python3 - <<'PY_ID'
import json
from pathlib import Path
from urllib.parse import quote
response = json.loads(Path("batch-create-response.json").read_text(encoding="utf-8"))
operation = response.get("id")
if not isinstance(operation, str) or not operation: raise SystemExit("No actual original operation ID; preserve the response and do not resubmit")
print(quote(operation, safe=""))
PY_ID
)"
curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.ailoot.ai/v1/batches/$BATCH_OPERATION_ID" \
  -H "Authorization: Bearer $AILOOT_API_KEY" -o batch-status-response.json

Simpan semua hasil yang selesai

Simpan setiap respons lengkap, berkas, dan bagian konten yang dikembalikan.

Pertahankan JSON status asli secara lengkap, setiap result/custom_id, serta body response atau error yang lengkap. Simpan results[] yang telah selesai sebagai JSONL tanpa penyaringan.

Jika respons asli perlu diperiksa

Pertahankan ID operasi asli. 503 result_pending_check memiliki X-Should-Retry:false; jangan pernah kirim ulang batch asli yang statusnya tidak diketahui.

Kolom respons

Kolom	Jenis
Kolom`results[].custom_id`	Jenisstring
Kolom`results[].response.body.choices[].message.content`	Jenisstring\|null
Kolom`results[].error`	Jenisobject\|null
Kolom`usage`	Jenisobject\|null
Kolom`id`	Jenisstring
Kolom`model`	Jenisstring
Kolom`endpoint`	Jenisstring
Kolom`status`	Jenisstring
Kolom`request_counts`	Jenisobject
Kolom`results[].id`	Jenisstring
Kolom`results[].response.status_code`	Jenisinteger
Kolom`results[].response.request_id`	Jenisstring

Kesalahan dan langkah berikutnya

Respons	Kondisi	Langkah berikutnya
Respons400 · `invalid_request_error`	KondisiEnvelope inline yang didokumentasikan tidak valid, ada kunci duplikat, atau terdapat konflik pada identitas item atau kemampuan model yang dikonfigurasi.	Langkah berikutnyaPerbaiki kolom yang ditunjukkan sebelum pengiriman baru apa pun.
Respons401 · `authentication_error`	KondisiKunci API tidak valid.	Langkah berikutnyaGunakan kunci Ailoot yang berizin.
Respons403 · `permission_error`	KondisiGrup Batch tidak tersedia.	Langkah berikutnyaPeriksa hak akses key/group.
Respons422 · `invalid_request_error`	KondisiBatch menggunakan penagihan dari saldo; pembuatan dengan langganan ditolak.	Langkah berikutnyaGunakan grup berizin yang ditagih dari saldo.
Respons422 · `price_unavailable`	KondisiPenawaran harga untuk input Batch tidak dapat dibuat.	Langkah berikutnyaSimpan respons; gunakan input keluarga API yang didokumentasikan.
Respons402 · `billing_error`	KondisiCadangan Batch tidak tersedia.	Langkah berikutnyaSelesaikan kendala penerimaan sebelum mengirim permintaan baru.
Respons503 · `price_unavailable`	KondisiHarga metode Batch/tarif native tidak tersedia.	Langkah berikutnyaSimpan respons; jangan mengganti harga.
Respons503 · `api_error`	KondisiRute pemasok yang tepat tidak tersedia.	Langkah berikutnyaSimpan respons untuk perbaikan rute.
Respons503 · `result_pending_check`	KondisiHasil asli perlu diperiksa; X-Should-Retry:false.	Langkah berikutnyaSimpan operation_id/id asli dan baca statusnya; jangan pernah mengulangi POST asli.
Respons404 · `not_found`	KondisiOperasi status Batch tidak ada atau dimiliki oleh identitas lain.	Langkah berikutnyaGunakan id asli yang persis sama dan user/key/group yang sama.

Alias

Alias model

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro:batch

Alias jalur metode

Gunakan jalur metode yang ditampilkan di atas.

ID pemanggil terkait

google/gemini-2.5-pro:batch

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro (batch)

Input dan hasil apa yang tersedia?: POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: text → text
Kolom apa yang digunakan permintaan?: POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider
Batasan apa yang berlaku?: POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: requests.min_items: 1

Google: Gemini 2.5 Pro (batch)