Сколько стоит Gemini 1.5 Pro?

Gemini 1.5 Pro тарифицируется по схеме pay-as-you-go: 140,57 ₽ за 1M входных токенов и 560,55 ₽ за 1M выходных токенов. Подписка не нужна — платите только за использование.

Что умеет Gemini 1.5 Pro?

Gemini 1.5 Pro — это чат-модель от Google, доступная через API Api.Airforce.

Можно ли использовать Gemini 1.5 Pro бесплатно?

Gemini 1.5 Pro — платная модель по схеме pay-as-you-go: подписка не нужна, оплата только за использование.

Как использовать Gemini 1.5 Pro через API?

Gemini 1.5 Pro совместима с OpenAI. Направьте любой OpenAI SDK на https://api.airforce/v1 и передайте идентификатор модели gemini-1.5-pro вместе с вашим API-ключом Api.Airforce.

Кто создал Gemini 1.5 Pro?

Gemini 1.5 Pro — это чат-модель от Google, доступная через единый шлюз Api.Airforce вместе с 100+ другими моделями.

GoogleПлатныйРаботает

Gemini 1.5 Pro

Имя модели в API: gemini-1.5-pro

Gemini 1.5 Pro — это чат-модель от Google, доступная через единый API Api.Airforce. Её стоимость составляет 140,57 ₽ за миллион входных токенов и 560,55 ₽ за миллион выходных токенов. Получите к ней доступ через OpenAI-совместимый API с одним ключом, наряду с более чем 100 другими моделями на Api.Airforce.

Получить API-ключ Посмотреть цены

Цены

Ввод / 1M токенов

≈ 140,57 ₽

Вывод / 1M токенов

≈ 560,55 ₽

Чтение из кэша / 1M токенов

≈ 34,50 ₽

Характеристики

Провайдер: Google
Тип: чат-модель

Бенчмарки

Независимые оценки и измеренная скорость от Artificial Analysis.

Индекс интеллекта

4.3/100

Индекс кодирования

23.6/100

MMLU-Pro75%

GPQA Diamond59%

Humanity's Last Exam5%

LiveCodeBench32%

MATH-50088%

AIME23%

Gemini 1.5 Pro (Sep '24)

Источник: Benchmark data by Artificial Analysis (artificialanalysis.ai)

Для чего используется Gemini 1.5 Pro?

Чат-боты и ассистенты — диалоговый ИИ, черновики, резюмирование и Q&A.

Gemini 1.5 Pro в сравнении с похожими моделями

Модель	Интеллект	Контекст	Входные / 1M	Выходные / 1M
Gemini 1.5 Pro	4.3	—	140,57 ₽	560,55 ₽
Aqa	—	—	4 950,97 ₽	4 950,97 ₽
Gemini 1.5 Flash	2.4	—	8,62 ₽	33,63 ₽
Gemini 2.0 Flash Lite	3.0	—	6,90 ₽	25,01 ₽

Цены — тарифы Api.Airforce по схеме pay-as-you-go за 1M токенов. Контекст — максимальная длина входных данных.

Gemini 1.5 Pro — часто задаваемые вопросы

Сколько стоит Gemini 1.5 Pro?: Gemini 1.5 Pro тарифицируется по схеме pay-as-you-go: 140,57 ₽ за 1M входных токенов и 560,55 ₽ за 1M выходных токенов. Подписка не нужна — платите только за использование.
Что умеет Gemini 1.5 Pro?: Gemini 1.5 Pro — это чат-модель от Google, доступная через API Api.Airforce.
Можно ли использовать Gemini 1.5 Pro бесплатно?: Gemini 1.5 Pro — платная модель по схеме pay-as-you-go: подписка не нужна, оплата только за использование.
Как использовать Gemini 1.5 Pro через API?: Gemini 1.5 Pro совместима с OpenAI. Направьте любой OpenAI SDK на https://api.airforce/v1 и передайте идентификатор модели gemini-1.5-pro вместе с вашим API-ключом Api.Airforce.
Кто создал Gemini 1.5 Pro?: Gemini 1.5 Pro — это чат-модель от Google, доступная через единый шлюз Api.Airforce вместе с 100+ другими моделями.

Все модели·Быстрый старт·Справочник Chat API

Использовать Gemini 1.5 Pro через API

Совместимо с OpenAI — укажите любому OpenAI SDK адрес https://api.airforce/v1 и передайте gemini-1.5-pro в качестве модели.

cURL

curl https://api.airforce/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $AIRFORCE_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "gemini-1.5-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-1.5-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-1.5-pro",
  messages: [{ role: "user", content: "Hello!" }],
});
console.log(r.choices[0].message.content);