google/gemini-2.5-pro| Fornitore | Ingresso ($ per 1M) | Uscita ($ per 1M) | Nei nostri dati dal |
|---|---|---|---|
| Poe | $0,87 | $7 | 31 lug 2026 |
| Jiekou.AI | $1,125 | $9 | 31 lug 2026 |
Databricks
databricks/databricks-gemini-2-5-pro
|
$1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| neon | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| frogbot | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| auriko | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| perplexity-agent | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| modelis | $1,25 | $10 | 2 ago 2026 |
| 302.AI | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| AIHubMix | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Abacus.AI | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| CrossModel | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
Databricks
databricks-gemini-2-5-pro
|
$1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| DeepInfra | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| FastRouter | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| GitHub Copilot | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Google DeepMind | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Google Vertex AI | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Helicone | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Kilo Code | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| LLM Gateway | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Merge Gateway | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| NEAR AI | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| OCI Generative AI | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| OpenRouter | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Requesty | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| SAP AI Core | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Vercel | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| ZenMux | $1,25 | $10 | 31 lug 2026 |
| Cortecs | $1,654 | $11,024 | 31 lug 2026 |
| vercel_ai_gateway | $2,5 | $10 | 31 lug 2026 |
| NanoGPT | $2,5 | $10 | 31 lug 2026 |
| OrcaRouter | $2,5 | $15 | 31 lug 2026 |
È mostrata solo la tariffa base e solo i prezzi a token. Le tariffe batch, agevolate o in cache, così come i prezzi per immagine o per secondo di video, non entrano in questa tabella: non possono stare nella stessa colonna di un prezzo per milione di token.
Uno stesso fornitore compare più volte se vende questo modello con identificatori diversi e a prezzi diversi — per esempio con precisione dei pesi diversa. L'identificatore è indicato accanto al nome. Le offerte identiche arrivate da due fonti con grafie diverse sono unite in un'unica riga.
La data nell'ultima colonna è il giorno in cui questo prezzo è entrato per la prima volta nella nostra raccolta. Il prezzo può essere più vecchio: prima di quel giorno semplicemente non lo registravamo. Da allora non è cambiato — altrimenti al suo posto ci sarebbe una riga nuova con una data nuova.
| Insieme di compiti | Risultato | Condizioni della prova | Misurato da |
|---|---|---|---|
| Arena Score in francese | 1.470,66 1.456–1.485 | — | — |
| Arena Score in spagnolo | 1.469,59 1.457–1.482 | — | — |
| Arena Score in russo | 1.460,7 1.454–1.467 | — | — |
| Arena Score, generale | 1.457,52 1.455–1.460 | — | — |
| Arena Score in inglese | 1.457,33 1.454–1.461 | — | — |
| Arena Score, richieste difficili | 1.454,97 1.452–1.458 | — | — |
| Arena Score, domande da esperto | 1.454,85 1.448–1.462 | — | — |
| Arena Score, scrittura creativa | 1.454,49 1.449–1.460 | — | — |
| Arena Score, programmazione | 1.452,45 1.448–1.457 | — | — |
| Arena Score, dialogo a più turni | 1.452,3 1.448–1.457 | — | — |
| Arena Score, matematica | 1.450,58 1.444–1.458 | — | — |
| Arena Score, richieste lunghe | 1.449,35 1.445–1.453 | — | — |
| Arena Score, rispetto delle istruzioni | 1.437,05 1.433–1.441 | — | — |
| Arena Score, comprensione degli schemi | 1.271,93 1.265–1.279 | — | — |
| Arena Score, riconoscimento del testo nell'immagine | 1.269,27 1.264–1.274 | — | — |
| Arena Score, lavoro con le immagini | 1.261,67 1.257–1.266 | — | — |
| Arena Score, sviluppo web | 1.224,23 1.208–1.240 | — | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemi da olimpiadi | 84,71 % | · con impalcatura calibrata | Epoch evaluations |
| Scrittura creativa (valutazione di Lech Mazur) | 83,8 % | — | lechmazur/writing Github repository |
| GPQA Diamond — domande di livello dottorale | 80,39 % | · con impalcatura calibrata | Epoch evaluations |
| SWE-bench Verified — correzione di bug nei repository | 57,56 % | · con impalcatura calibrata | Epoch evaluations |
| SimpleQA Verified — accuratezza fattuale | 56 % | — | Epoch evaluations |
| WeirdML — compiti insoliti di apprendimento automatico | 54,03 % | budget di ragionamento: 16K | WeirdML Leaderboard |
| DeepResearch Bench — ricerca approfondita | 49,71 % | — | DeepResearchBench Leaderboard |
| ARC-AGI — generalizzazione su schemi nuovi | 41 % | budget di ragionamento: 16K · con impalcatura calibrata | ARC Prize Leaderboard |
| Terminal-Bench — lavoro da riga di comando | 32,6 % | · con impalcatura calibrata | Terminal-Bench v2 Leaderboard |
| FrontierMath, livelli 1–3 | 24,56 % | — | Epoch evaluations |
| GDPval — compiti di professioni reali | 23,3 % | — | — |
| Problemi di scacchi | 15,83 % | — | Epoch evaluations |
| APEX-Agents | 6,6 % | — | — |
| ARC-AGI-2 | 4,86 % | budget di ragionamento: 32K | — |
| CritPt — problemi di fisica | 2 % | — | — |
| FrontierMath, livello 4 — problemi di ricerca | 0 % | — | Epoch evaluations |