让日常问答包含规则判断
它的定位不是单纯追求简短回复，而是在响应效率与推理能力之间取得平衡。把用户问题、业务规则和相关材料一起提供，可用于解释条款、比较选项或梳理处理步骤。明确要求依据、结论与待补信息分开呈现，更便于人工复核。
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gemini-2.5-flash
GoogleChatreasoningvision
Input 0.6307 Credits / 1MOutput 5.2562 Credits / 1M
Overview
API
Pricing
规格与接口特性
在选型前明确容量、输入输出与调用方式。
- 模型身份
- Google Gemini 2.5 Flash；调用ID：gemini-2.5-flash
- 图文输入
- 文本消息，或 text 与 image_url 内容块组合
- 回答形式
- 文本输出；可用于JSON结构化结果与函数调用工作流
- 响应方式
- 完整响应或 stream 流式增量响应
- 调用入口
- /gemini/chat/completions；/aichat2/conversations
- 会话与文件
- AI Chat v2 支持有状态续聊、file_url 文件链接与会话管理
Gemini 2.5 Flash 的图文理解与推理能力可用于两个入口，文件读取、会话保存和工具执行则由所选入口及其配置决定。
核心能力
了解 gemini-2.5-flash 能为你的工作带来什么。
把图片纳入同一段分析
文本与图片可以放在同一条消息中，让模型围绕截图、商品照片或图表回答具体问题。相比只要求描述画面，更适合结合文字规则检查属性、解释界面信息和整理可见内容。输出仍是文字分析，而不是生成或修改图片。
从自然语言走向业务结果
对于需要入库或继续处理的任务，可将目标结果设计为明确字段，并使用JSON格式组织回答。函数调用工作流则让模型提出工具名称与参数，由应用执行后回填结果。这样能把信息判断与实际操作分开，保留校验和授权环节。
适用场景
从具体任务出发，找到模型发挥作用的位置。
客服工单与截图辅助
输入用户描述、产品规则及报错截图，让模型归纳问题类型、提取关键现象并生成回复草稿。交付物可包含处理建议、需要追问的信息和升级人工的理由。适合请求频繁、问题有一定判断难度，但不需要长篇研究的客服辅助流程。
商品资料与内容整理
提供商品图片、已有描述和属性字段要求，整理可见特征、检查描述是否一致，并生成便于编辑的文字或JSON记录。对于图片中无法确认的材质、尺寸和性能，要求保留未知值，避免把视觉推测直接写成商品事实。
文档问答与持续追问
使用 AI Chat v2 提交文档链接与问题，通过文件读取流程整理摘要、事项清单或对比结果，再带上会话ID继续追问。需要自行管理上下文时，也可用 Chat Completions 发送文本材料与历史消息，交付可审阅的回答及依据摘录。
如何选择这个模型
结合任务复杂度、输入材料与预期结果选择。
在 Flash、Flash-Lite 与 Pro 之间取舍
常规图文问答、摘要和规则判断可优先评估 Gemini 2.5 Flash。任务主要是简单分类或字段提取、且更重视处理效率时，可比较同系列 Flash-Lite；复杂编码、较深的逻辑分析和多步问题则更适合评估 2.5 Pro。Flash-Lite 也属于多模态模型，不能仅按是否含图片区分。
既有流程保留，新项目规划迁移
已围绕 Gemini 2.5 Flash 建立提示词和验收样例的应用，可用它维持熟悉的工作方式，同时开展替代型号测试。本平台计划于2026年10月20日停止提供本型号服务，新项目应把后续迁移纳入选型。这里的调用ID不是 latest 自动更新别名，也不代表日期后缀预览版本。
开始使用
从一次小规模任务到正式接入。
准备任务与材料
明确目标、必要输入与输出要求，使用真实业务样例作为起点。
在 API 调试区试用
打开试用页，确认此入口支持的参数，再提交小规模任务查看结果。
按 API 文档接入
保留完整模型 ID，使用文档规定的请求格式，并在 Pricing 页确认计费规则。
使用边界
在正式使用前，了解输出质量与能力范围。
- 这是图文理解与文本回答模型，不是 Gemini 2.5 Flash Image、Live 或 TTS。不要用它承担图片生成、实时双向语音或语音合成任务；这些需求应选择相应专用型号，不能因名称相近就视为能力相同。
- Chat Completions 的图文消息与 AI Chat v2 的文件读取是不同输入方式。处理PDF等文件时，应使用文件链接工作流或先提取文本，不要把任意文件地址当成图片地址。图片中的小字、模糊细节也应保留人工检查。
- 结构化结果和函数参数仍需应用校验，尤其要检查必填字段、数值及权限。模型提出调用不等于已经执行操作；涉及查询、写入或发送的动作，需要实际工具执行并返回结果，重要变更宜设置确认步骤。
常见问题
解答使用 gemini-2.5-flash 时的常见疑问。
Gemini 2.5 Flash 和 Flash-Lite 怎么选？
Flash 适合需要一定推理的常规图文业务，Flash-Lite 更偏向速度与成本优先的处理任务。可以用相同的分类、提取和问答样例比较错误率与响应表现。两者都有多模态定位，不应把 Flash-Lite 简单理解成只能处理文本。
它能看图，也能直接画图吗？
Gemini 2.5 Flash 可结合图片与文字进行理解，并以文本回答，例如解释截图或整理商品特征。生成与编辑图片应选择 gemini-2.5-flash-image 等图像型号；把输入图片交给本型号，不会自动得到修改后的图片文件。
怎样让回答逐步显示？
调用 /gemini/chat/completions 时，在请求体设置 stream: true，客户端按流式事件读取并拼接增量内容。普通回答从 choices 中获取，流式回答从 delta 中读取；界面应同时处理正常结束和错误情况，而不是把每个片段当成独立答案。
分析PDF后怎样继续追问？
可通过 /aichat2/conversations 的 message 提交 file_url 文件链接和文本问题，并使用有状态会话。收到回答及会话ID后，后续请求带回同一个ID继续提问。文件读取属于会话工作流，不等于 Chat Completions 可直接接收任意PDF附件。
gemini-2.5-flash 会自动变成新版 Flash 吗？
这个ID与 gemini-flash-latest 不同，也不等同于带日期的预览版本，不会因新版 Flash 发布就自动切换。本平台计划于2026年10月20日停止提供本型号服务，建议提前准备代表性测试集，验证替代型号的图文理解、结构化结果和工具参数，再安排业务切换。
模型资料 · 更新日期：2026-10-01。调用参数与计费规则请查看 API 和定价栏目。
Input
$0.06per 1M tokens
Official $0.30
Output
$0.50per 1M tokens
Official $2.50
−79%vs official
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