Was kostet Gemini Pro?

Gemini Pro wird pro Generierung und nicht pro Token abgerechnet. Den aktuellen Preis findest du auf der Preisseite.

Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini Pro?

Gemini Pro unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 1M Token. Es können bis zu 66K Token in einer einzigen Antwort zurückgegeben werden.

Gemini Pro unterstützt Vision, Tool Calling, Reasoning, Dokumente, Prompt-Caching.

Ist Gemini Pro kostenlos nutzbar?

Gemini Pro ist ein kostenpflichtiges Pay-as-you-go-Modell — kein Abonnement, du wirst nur für die tatsächliche Nutzung berechnet.

Wie verwende ich Gemini Pro über die API?

Gemini Pro ist OpenAI-kompatibel. Richte ein beliebiges OpenAI SDK auf https://api.airforce/v1 aus und übergib die Modell-ID gemini-pro zusammen mit deinem Api.Airforce API-Key.

Von wem stammt Gemini Pro?

Gemini Pro ist das Chat-Modell von Google, bereitgestellt über das einheitliche Api.Airforce-Gateway neben 65+ weiteren Modellen.

GoogleBezahltBetriebsbereit

Gemini Pro

API-Modellname: gemini-pro

Gemini Pro ist das Chat-Modell von Google, bereitgestellt über die einheitliche API von Api.Airforce. Es verfügt über ein Kontextfenster von 1M Tokens. Neben Text akzeptiert es audio, file, image, video als Eingabe. Zu den Funktionen gehören Vision, Tool Calling, Reasoning, Dokumente, Prompt-Caching. Greife über die OpenAI-kompatible API mit einem einzigen Schlüssel darauf zu — zusammen mit über 65 weiteren Modellen auf Api.Airforce.

API-Schlüssel anfordern Preise ansehen

Preise

Eingabe / 1M Tokens

—

Ausgabe / 1M Tokens

—

Spezifikationen

Anbieter: Google
Typ: Chat-Modell
Kontextfenster: 1M Tokens
Maximale Ausgabe: 66K Tokens
Eingabe: audio, file, image, text, video
Ausgabe: text
Prompt-Caching: Unterstützt

Funktionen

VisionTool CallingReasoningDokumentePrompt-CachingStreaming

Wofür wird Gemini Pro verwendet?

Chatbots & Assistenten — konversationelle KI, Textentwürfe, Zusammenfassungen und Q&A.
Bildverständnis — Fotos, Screenshots, Diagramme und gescannte Dokumente analysieren.
Agenten & Automatisierung — Function Calling und Tool Use für mehrstufige Workflows.
Komplexes Schlussfolgern — Mathematik, Coding und schrittweises Problemlösen.
Dokumentenanalyse — lange Dateien zusammenfassen und Fragen dazu beantworten.
Long-Context-Aufgaben — ganze Dokumente oder Codebasen in einem einzigen Prompt verarbeiten.
Echtzeit-Erlebnisse — Token streamen für reaktionsschnelle Chats und Apps.

Gemini Pro vs. ähnliche Modelle

Modell	Kontext	Input / 1M	Output / 1M
Gemini Pro	1M	—	—
Gemini 2.5 Flash	1M	0,35 €	2,16 €
Gemini 2.5 Pro	1M	0,61 €	1,90 €
Gemini 3 Flash	1M	0,13 €	0,69 €

Preise sind Api.Airforce Pay-as-you-go-Tarife pro 1M Token. Der Kontext ist die maximale Eingabelänge.

Gemini Pro — häufig gestellte Fragen

Was kostet Gemini Pro?: Gemini Pro wird pro Generierung und nicht pro Token abgerechnet. Den aktuellen Preis findest du auf der Preisseite.
Wie groß ist das Kontextfenster von Gemini Pro?: Gemini Pro unterstützt ein Kontextfenster von bis zu 1M Token. Es können bis zu 66K Token in einer einzigen Antwort zurückgegeben werden.
Was kann Gemini Pro?: Gemini Pro unterstützt Vision, Tool Calling, Reasoning, Dokumente, Prompt-Caching.
Ist Gemini Pro kostenlos nutzbar?: Gemini Pro ist ein kostenpflichtiges Pay-as-you-go-Modell — kein Abonnement, du wirst nur für die tatsächliche Nutzung berechnet.
Wie verwende ich Gemini Pro über die API?: Gemini Pro ist OpenAI-kompatibel. Richte ein beliebiges OpenAI SDK auf https://api.airforce/v1 aus und übergib die Modell-ID gemini-pro zusammen mit deinem Api.Airforce API-Key.
Von wem stammt Gemini Pro?: Gemini Pro ist das Chat-Modell von Google, bereitgestellt über das einheitliche Api.Airforce-Gateway neben 65+ weiteren Modellen.

Alle Modelle·Schnellstart·Chat-API-Referenz

Gemini Pro über die API nutzen

OpenAI-kompatibel — richte ein beliebiges OpenAI-SDK auf https://api.airforce/v1 und übergib gemini-pro als Modell.

cURL

curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-pro",
    "messages": [{ "role": "user", "content": "Hello!" }]
  }'

Python

from openai import OpenAI
client = OpenAI(base_url="https://api.airforce/v1", api_key="$AIRFORCE_API_KEY")
r = client.chat.completions.create(
    model="gemini-pro",
    messages=[{"role": "user", "content": "Hello!"}],
)
print(r.choices[0].message.content)

JavaScript

import OpenAI from "openai";
const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.airforce/v1", apiKey: process.env.AIRFORCE_API_KEY });
const r = await client.chat.completions.create({
  model: "gemini-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);