モデル

Google: Gemini 2.5 Pro (batch)

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Google: Gemini 2.5 Pro (batch)

Gemini 2.5 Proは、複雑なコード、数学、STEM、長いコンテキストの分析に向けたGoogleの安定版思考モデルです。テキスト、画像、音声、動画、PDFを入力し、ツールと構造化出力を使ってテキストを返します。動的な推論枠は128~32,768トークンに対応し、完全には無効化できません。

モデルについて

この説明はモデルの機能を紹介するものです。Ailootで利用できる入力、出力、オプションは、選択したメソッドごとに以下に記載されています。

Gemini 2.5 Proは、高度なコーディング、数学、STEM、長いコンテキストの分析に向けたGoogleの安定版思考モデルです。テキスト、音声、画像、動画、コードリポジトリ全体を理解でき、Gemini API仕様ではPDF入力にも対応します。出力はテキストで、コード、文章による分析、構造化レコードを含みます。有用な課題では、証拠を提供し、説明付きの解答、コードベースに関する知見、複数文書の比較など、確認可能な結果を求めます。

コーディングでは、関連ファイル、観測した動作、重要な変更や質問を渡します。長いコンテキストによって、モデルは1つの孤立したコード片だけから推論するのではなく、モジュール同士を関連付けられます。コード経路の調査では、入力フォームから処理、保存まで識別子を追跡し、契約が変わる場所を特定し、焦点を絞った修正を提案するよう求めてください。制約を保持し、根拠となる参照も要求します。修正案は、実際のコードと、接続されたツールを通じて行った検証との照合が必要です。

数学や科学の分析では、問題、仮定、単位、回答に必要な形式を示します。計算が依存するデータや図を提供してください。境界ケースや元の値との比較など、評価可能にする確認と、裏付けのある結果を求めます。モデルの推論能力は、問題文の曖昧さを取り除くものではありません。不明な量や根拠のない仮定は、都合のよい値に置き換えず、分かる形で残してください。

公開されているデフォルトは動的な思考です。Gemini 2.5 GenerateContentガイドでは、Proに対して128~32,768トークンの明示的な推論枠、または適応的な思考を指定する-1を使えます。この版では思考を完全に無効化できません。この制御は、Flashのゼロ枠の選択肢やGemini 3の思考レベル設定とは異なります。思考枠は推論の指針であって、内部トークンの正確な数を保証しません。また、応答上限には最終成果物のための領域も残す必要があります。

マルチモーダルの文書作業では、回答を支えるページ、グラフ、画像領域、録音や録画の出来事を特定します。実用的な統合課題では、複数資料の対立する主張、その裏付けの文章、1つの判断に関係する相違点を求められます。明記された事実と推論を区別するようモデルに依頼してください。動画や音声では、結果を説明、文字起こし、要約、比較のどれにするかを定義します。このモデルでは、画像と音はテキスト結果のための証拠です。

当該APIページには、関数呼び出し、コード実行、ファイル検索、検索グラウンディング、Mapsグラウンディング、URLコンテキスト、構造化出力が公開されています。関数の目的とパラメータフィールドを定義し、後のターンに実際の結果を保持します。スキーマで制約するレコードでは、必須フィールドと欠けた情報の表現方法を指定してください。ネイティブのアーキテクチャは、マルチモーダルの疎なMixture-of-Experts Transformerです。このモデル設計自体が、返されたテキストやコードを超えて、外部ツールの実行や完成したアプリケーションを提供するわけではありません。

ネイティブのモデルカードは1Mの入力コンテキストと64Kのテキスト出力を示し、API仕様表には入力1,048,576トークン、出力65,536トークンと記載されています。指示、資料内容、保持した履歴を入力の準備に含めます。最大応答枠には推論トークンも含まれるため、上限が小さすぎると最終回答が中断される場合があります。キャッシュとバッチ処理に加え、FlexとPriorityの選択肢も公開されています。独立した長いコンテキストの課題を準備する場合は、各資料識別子と求める最終形式を保持してください。

安定版の識別子は、共通のProモデルカードで別に説明されるExperimental版やPreview版と区別されます。Proという名前を共有するだけで、それらの版固有の結果をこのモデルに割り当ててはいけません。モデルカードは、ハルシネーションの可能性、因果理解、複雑な演繹、反実仮想推論の制約を挙げ、知識のカットオフを2025年1月としています。最新の証拠が重要なら提供し、資料参照、計算、変更案を確認してください。有用な出力は、課題で求めた、裏付けのあるテキストやコードの成果物です。

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

google/gemini-2.5-pro:batch

Google /google/gemini-2.5-pro:batch

はじめに

Gemini 2.5 Proは、複雑なコード、数学、STEM、長いコンテキストの分析に向けたGoogleの安定版思考モデルです。テキスト、画像、音声、動画、PDFを入力し、ツールと構造化出力を使ってテキストを返します。動的な推論枠は128~32,768トークンに対応し、完全には無効化できません。

対応する入力
テキスト
結果
テキスト

Ailootで利用可能 · 入力とメソッド

Ailoot Ultra · バッチ POST /v1/batches
入力の種類
text
出力の種類
text
出力形式
インラインの results[].response.body JSON
フィールド種類要件値と制限デフォルト
フィールドendpoint種類string要件必須値と制限
/v1/chat/completions
デフォルト—
フィールドmodel種類string要件必須値と制限
google/gemini-2.5-pro:batch
デフォルト—
フィールドrequests種類batch_item[]要件必須値と制限
最小項目数: 1
デフォルト—
フィールドrequests[].custom_id種類string要件必須値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.messages種類message[]要件必須値と制限デフォルト—
フィールドcompletion_window種類string要件任意値と制限
24h
デフォルト—
フィールドprovider種類object|null要件任意値と制限デフォルト—
フィールドrequests[].body.model種類string要件任意値と制限
google/gemini-2.5-pro:batch, google/gemini-2.5-pro
デフォルト—
フィールドprovider.only種類string[]要件任意値と制限
google-vertex/global
デフォルト—
フィールドprovider.allow_fallbacks種類boolean|null要件任意値と制限
false, null
デフォルト—
メソッドのパラメータとライフサイクル
パラメータ仕様
パラメータcontent_type仕様application/json
パラメータrequired仕様endpoint, model, requests
パラメータmaterial_types仕様text
パラメータrepresentation仕様インラインの requests[]。各項目には custom_id と body を指定します
パラメータrequest_endpoint_profile仕様/v1/chat/completions
パラメータfile_material仕様呼び出し元は実際の UTF-8 JSONL をローカルで読み込み、requests[] に格納できます。アップロードの purpose、input_file_id、ファイル参照は使用しません。顧客の素材が存在しない、または空の場合、POST の前に準備を停止します。
パラメータserialization_order仕様endpoint, model, provider(指定されている場合), completion_window(指定されている場合), requests を最後に配置
パラメータoptional_controls仕様provider.only, provider.allow_fallbacks, completion_window
パラメータschema_scope仕様ドキュメントに記載されたインラインの Batch エンベロープに格納する、テキスト Chat Completions のリクエストボディ。

ライフサイクル: asynchronous

GET /v1/batches/{operation_id} · 元の作成レスポンスに実際に含まれる response.id。同じユーザー/キー/グループを使用します

料金

料金情報はリクエストの機能を追加しません。対応するパラメーターは選択したメソッドに記載されています。

高速モード
未指定 高速モードが選択されている場合
Flex モード
未指定 flex モードが選択されている場合
最大推論量
未指定 推論量が最大で、調整に既定値(default)を使用する場合
明示的キャッシュの料金
無効 明示的キャッシュを要求した場合

Ailootの料金

設定別の価格

各料金を表示された条件と照合してください。選択肢となる設定の各組には、いずれか1つの料金を適用します。

設定料金表コンテキストトークン数が次の値を超える場合コンテキストトークン数が次の値以下の場合料金
設定トークンの基本単価料金表基本料金コンテキストトークン数が次の値を超える場合—コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.00125 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.01 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00025 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 1料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合0コンテキストトークン数が次の値以下の場合200,000料金
入力 · 入力トークン $0.00125 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.01 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.00025 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン
設定リクエスト長に応じた料金区分 2料金表—コンテキストトークン数が次の値を超える場合200,000コンテキストトークン数が次の値以下の場合上限なし料金
入力 · 入力トークン $0.0025 / 1K トークン
出力 · 出力トークン $0.015 / 1K トークン
入力 · キャッシュ読み取り $0.0005 / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み — / 1K トークン
入力 · キャッシュ書き込み、1時間 — / 1K トークン

Ailootはリクエスト前に見積額を確保します。結果の取得後、実測使用量に基づいて最終料金を精算します。ストリーミング時の精算には最終の使用量記録を使用します。金額の確保と精算の仕組み →

リクエスト例

Ailoot Ultra · バッチ

curl · 保存済みフィクスチャPython HTTP · 実際の顧客の JSONLPython · 完了した結果をすべて保存する
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.

結果を受け取って保存

Ailoot Ultra · バッチ

インラインの results[].response.body JSON

  • GET /v1/batches/{operation_id}
ジョブのステータスを確認
curl · 元の処理のステータス
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
完了した結果をすべて保存

返された完全なレスポンス、ファイル、コンテンツ部分をすべて保存してください。

元のステータス JSON の全体、各結果と custom_id、レスポンスまたはエラーボディの全体を保存してください。完了済みの results[] は、絞り込まずに JSONL として保存してください。

元のレスポンスを確認する場合

元の操作 ID を保存してください。503 result_pending_check には X-Should-Retry:false が設定されています。結果が不明な元のバッチを決して再送しないでください。

レスポンスのフィールド
フィールド種類
フィールドresults[].custom_id種類string
フィールドresults[].response.body.choices[].message.content種類string|null
フィールドresults[].error種類object|null
フィールドusage種類object|null
フィールドid種類string
フィールドmodel種類string
フィールドendpoint種類string
フィールドstatus種類string
フィールドrequest_counts種類object
フィールドresults[].id種類string
フィールドresults[].response.status_code種類integer
フィールドresults[].response.request_id種類string
エラーと次の手順
レスポンス条件次の手順
レスポンス400 · invalid_request_error条件ドキュメントに記載されたインラインエンベロープが無効、キーが重複、項目の識別情報が不正、または設定されたモデル機能に矛盾があります。次の手順新しく送信する前に、指摘されたフィールドを修正してください。
レスポンス401 · authentication_error条件無効な API キーです。次の手順利用を許可された Ailoot キーを使用してください。
レスポンス403 · permission_error条件バッチグループを利用できません。次の手順キー/グループの利用権限を確認してください。
レスポンス422 · invalid_request_error条件バッチは残高課金を使用します。サブスクリプションでのバッチ作成は拒否されます。次の手順利用を許可された残高課金グループを使用してください。
レスポンス422 · price_unavailable条件バッチ入力の料金を見積もれません。次の手順レスポンスを保存し、対象 API ファミリーのドキュメントに記載された入力を使用してください。
レスポンス402 · billing_error条件バッチの予約額を確保できません。次の手順新しいリクエストの前に、受付条件の問題を解決してください。
レスポンス503 · price_unavailable条件Batch メソッドの価格/ネイティブ料金を利用できません。次の手順レスポンスを保存してください。価格を別の値に置き換えないでください。
レスポンス503 · api_error条件指定どおりのサプライヤールートを利用できません。次の手順ルートを修復するためにレスポンスを保存してください。
レスポンス503 · result_pending_check条件元の結果の確認が必要です。X-Should-Retry:false。次の手順元の operation_id/id を保存し、そのステータスを読み取ってください。元の POST を決して繰り返さないでください。
レスポンス404 · not_found条件バッチのステータス操作が存在しないか、別の識別主体が所有しています。次の手順元の正確な id と、同じユーザー/キー/グループを使用してください。

エイリアス

モデルのエイリアス

Ailoot Ultra google/gemini-2.5-pro:batch

メソッドパスのエイリアス

上記に表示されたメソッドパスを使用してください。

関連する呼び出し用ID

google/gemini-2.5-pro:batch

FAQ · Google: Gemini 2.5 Pro (batch)
利用できる入力と結果は何ですか?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: text → text

リクエストはどの項目を使用しますか?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: endpoint, model, requests, completion_window, provider

どの制限が適用されますか?

POST /v1/batches · google/gemini-2.5-pro:batch: requests.min_items: 1

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