Gemini 2.5 Pro · Google
Gemini 2.5 Pro ของ Google บริบทสูงสุด 1 ล้านโทเค็น คุณวางหนังสือทั้งเล่มได้เลย การให้เหตุผลระดับยอด เก่งเป็นพิเศษด้าน STEM และการวิเคราะห์
เกี่ยวกับ Gemini 2.5 Pro
Gemini 2.5 Pro ของ Google บริบทสูงสุด 1 ล้านโทเค็น คุณวางหนังสือทั้งเล่มได้เลย การให้เหตุผลระดับยอด เก่งเป็นพิเศษด้าน STEM และการวิเคราะห์
จุดเด่น: บริบทมหาศาล (1M) · STEM และคณิตศาสตร์ · การวิเคราะห์เชิงลึก.
วิธีใช้งาน Gemini 2.5 Pro
-
1
พิมพ์หรืออัปโหลด
พิมพ์สิ่งที่คุณต้องการในกล่องด้านบน หรืออัปโหลดไฟล์หากเครื่องมือขอ
-
2
สร้าง
กดปุ่มหลัก รอ 2-30 วินาที ขึ้นอยู่กับโมเดลและขนาดของอินพุต
-
3
ดาวน์โหลดหรือแชร์
ดาวน์โหลดผลลัพธ์หรือแชร์ลิงก์โดยตรง ไม่มีลายน้ำ พร้อมใช้งาน
คำถามที่พบบ่อย
ใช้ Gemini 2.5 Pro ราคาเท่าไหร่?
Gemini 2.5 Pro เป็นโมเดล Premium: ใช้ 49 tokens ต่อครั้ง (ต้นทุนจริงของผู้ให้บริการ ~$0.24). ต้องมีแพ็กเกจ Premium ($18/เดือน → 45.000 tokens) หรือแพ็กครั้งเดียวขนาดใหญ่ เหมาะกับการใช้งานระดับมืออาชีพเป็นครั้งคราว แพ็กเกจ Pro ไม่ปลดล็อกโมเดล Premium
Gemini 2.5 Pro ใช้ได้กี่ครั้งในแพ็กเกจ Premium?
Premium ($18/เดือน) ให้ 45.000 tokens ที่เติมให้ทุกรอบบิล โมเดล Gemini 2.5 Pro ใช้ 49 tokens ต่อการใช้งาน นั่นคือประมาณ 918 ครั้งเต็มต่อรอบ สำหรับการใช้งานเป็นครั้งคราว แพ็กซื้อครั้งเดียวอาจคุ้มกว่า และใช้ได้นานถึงหนึ่งปีนับจากวันที่ซื้อ
Gemini 2.5 Pro มีอะไรพิเศษ?
Google ฝึกโมเดลระดับแนวหน้าสำหรับแชท (Gemini), ภาพ (Imagen), วิดีโอ (Veo) และดนตรี (Lyria) โดยเน้นการประมวลผลหลายรูปแบบและการให้เหตุผลด้าน STEM จุดแข็งเฉพาะของมันคือ: บริบทขนาดมหึมา (1M), stem และคณิตศาสตร์ และการวิเคราะห์เชิงลึก รับรูปภาพเป็นอินพุตได้ (multimodal) นอกเหนือจากข้อความ มีประโยชน์สำหรับอธิบายภาพหน้าจอ อ่านกราฟ หรือแก้โจทย์จากภาพถ่าย
Gemini 2.5 Pro ตอบสนองเร็วแค่ไหน?
Gemini 2.5 Pro มีความเร็วสมดุล: ตอบกลับใช้เวลา 5-15 วินาทีต่อคำตอบ ไม่เร็วที่สุดและไม่ช้าที่สุดในแคตตาล็อก เวลาจริงยังขึ้นอยู่กับความยาวของพรอมต์และโหลดของดาต้าเซ็นเตอร์ด้วย โมเดลที่มีบริบทใหญ่มากจะใช้เวลานานขึ้นเมื่อใส่ข้อความที่ยาวมาก.
ใช้ Gemini 2.5 Pro บน ia.gratis ได้อย่างไร?
คุณใช้ Gemini 2.5 Pro ได้จาก /chat/ โดยเลือก Gemini 2.5 Pro ในตัวเลือกโมเดล หรือผ่าน REST API โดยใส่ `model=gemini-2-5-pro` ในเนื้อหา POST สรุปโดยย่อ: บริบทขนาดใหญ่มาก (1M tokens) ดีที่สุดด้าน STEM ตัวระบุภายในของโมเดลคือ `gemini-2-5-pro` ซึ่งมีประโยชน์เมื่อคุณเชื่อมต่อผ่าน API