Характеристики
Контекстное окно 1M
Дата релиза 25 сентября 2025
Мультимодальность
Входящие данные:
- Изображения
- Файл
- Текст
- Аудио
- Видео
Исходящие данные:
- Текст
Цены
Оплата производится по факту за использованные токены. Цены зависят от размера контекста в промпте.
Тип
Стоимость
Входящие токены
Токены, полученные и обработанные моделью при анализе пользовательского запроса и контекста. Включают текст сообщения, предыдущую историю диалога и все передаваемые данные.
30 ₽
/ 1M токенов
Исходящие токены
Токены, генерируемые моделью в виде ответа пользователю. Каждый символ, слово или часть ответа, созданные моделью, включаются в подсчёт выходных токенов.
252 ₽
/ 1M токенов
Чтение кеша
Повторное использование кэшированного контента снижает затраты благодаря применению пониженного тарифа на эти токены.
7 ₽
/ 1M токенов
Запись кеша
Токены, сохраняемые в промежуточной памяти для последующего переиспользования в рамках одной сессии или нескольких запросов.
38 ₽
/ 1M токенов
Входящие изображения
Токены, соответствующие обработке визуального контента, передаваемого в качестве входных данных. Изображения преобразуются в токены на основе их разрешения, размера и формата.
125,04 ₽
/ 1K токенов
Входящие аудио
Токены, соответствующие обработке аудиоконтента, передаваемого в качестве входных данных. Аудиофайлы преобразуются в токены на основе их продолжительности и качества.
101 ₽
/ 1M токенов
Цены указаны в рублях и могут меняться в зависимости от курса валют
Описание модели
Gemini 2.5 Flash Preview Сентябрь 2025 Checkpoint — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности “мышления”, что позволяет ей давать ответы с большей точностью и более тонким учетом контекста.
API и примеры кода
Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный в личном кабинете.
from openai import OpenAI
client = OpenAI(
api_key="YOUR_API_KEY",
base_url="https://routerai.ru/api/v1"
)
response = client.chat.completions.create(
model="google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025",
messages=[
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
)
print(response.choices[0].message.content)
import requests
import json
url = "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions"
headers = {
"Authorization": "Bearer YOUR_API_KEY",
"Content-Type": "application/json"
}
data = {
"model": "google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
result = response.json()
print(json.dumps(result, indent=2))
curl -X POST "https://routerai.ru/api/v1/chat/completions" \
-H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"model": "google/gemini-2.5-flash-preview-09-2025",
"messages": [
{"role": "user", "content": "Hello, how are you?"}
]
}'