Сколько стоит Gemini Pro?

Gemini Pro тарифицируется за генерацию, а не за токен. Актуальный тариф см. на странице цен.

Каков размер контекстного окна Gemini Pro?

Gemini Pro поддерживает контекстное окно до 1M токенов. За один ответ можно получить до 66K токенов.

Можно ли использовать Gemini Pro бесплатно?

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

Как использовать Gemini Pro через API?

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

Кто создал Gemini Pro?

Gemini Pro — это чат-модель от Google, доступная через единый шлюз Api.Airforce вместе с 65+ другими моделями.

GoogleПлатныйРаботает

Gemini Pro

Имя модели в API: gemini-pro

Gemini Pro — это чат-модель от Google, доступная через единый API Api.Airforce. У неё контекстное окно на 1M токенов. Помимо текста, она принимает на вход audio, file, image, video. В число возможностей входят Зрение, Вызов инструментов, Рассуждение, Документы, Кэширование промптов. Получите к ней доступ через OpenAI-совместимый API с одним ключом, наряду с более чем 65 другими моделями на Api.Airforce.

Получить API-ключ Посмотреть цены

Цены

Ввод / 1M токенов

—

Вывод / 1M токенов

—

Характеристики

Провайдер: Google
Тип: чат-модель
Контекстное окно: 1M токенов
Макс. вывод: 66K токенов
Ввод: audio, file, image, text, video
Вывод: text
Кэширование промптов: Поддерживается

Возможности

ЗрениеВызов инструментовРассуждениеДокументыКэширование промптовПотоковая передача

Для чего используется Gemini Pro?

Чат-боты и ассистенты — диалоговый ИИ, черновики, резюмирование и Q&A.
Анализ изображений — обработка фотографий, скриншотов, графиков и сканированных документов.
Агенты и автоматизация — вызов функций и инструментов для многоэтапных рабочих процессов.
Сложные рассуждения — математика, программирование и пошаговое решение задач.
Анализ документов — резюмирование и ответы на вопросы по длинным файлам.
Задачи с большим контекстом — обработка целых документов или кодовых баз в одном промпте.
Работа в реальном времени — стриминг токенов для отзывчивых чатов и приложений.

Gemini Pro в сравнении с похожими моделями

Модель	Контекст	Входные / 1M	Выходные / 1M
Gemini Pro	1M	—	—
Gemini 2.5 Flash	1M	28,97 ₽	181,05 ₽
Gemini 2.5 Pro	1M	50,69 ₽	159,32 ₽
Gemini 3 Flash	1M	10,86 ₽	57,93 ₽

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

Gemini Pro — часто задаваемые вопросы

Сколько стоит Gemini Pro?: Gemini Pro тарифицируется за генерацию, а не за токен. Актуальный тариф см. на странице цен.
Каков размер контекстного окна Gemini Pro?: Gemini Pro поддерживает контекстное окно до 1M токенов. За один ответ можно получить до 66K токенов.
Что умеет Gemini Pro?: Gemini Pro поддерживает Зрение, Вызов инструментов, Рассуждение, Документы, Кэширование промптов.
Можно ли использовать Gemini Pro бесплатно?: Gemini Pro — платная модель по схеме pay-as-you-go: подписка не нужна, оплата только за использование.
Как использовать Gemini Pro через API?: Gemini Pro совместима с OpenAI. Направьте любой OpenAI SDK на https://api.airforce/v1 и передайте идентификатор модели gemini-pro вместе с вашим API-ключом Api.Airforce.
Кто создал Gemini Pro?: Gemini Pro — это чат-модель от Google, доступная через единый шлюз Api.Airforce вместе с 65+ другими моделями.

Все модели·Быстрый старт·Справочник Chat API

Использовать Gemini Pro через API

Совместимо с OpenAI — укажите любому OpenAI SDK адрес https://api.airforce/v1 и передайте gemini-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-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);