随着Google于2025年推出并完善Gemini 2.5系列模型，其API服务为开发者提供了多种性能和价格选择。本文将全面解析Gemini 2.5 API的最新定价结构，帮助开发者做出最合适的选择，并提供实用的成本优化策略。无论您是刚开始接触AI API还是已经在大规模应用中使用它们，本指南都能帮您更好地规划预算和优化成本。

引言：Gemini 2.5 API价格体系概述

Google的Gemini 2.5 API采用了基于令牌的计费模式，分为输入令牌和输出令牌两种收费类型。相比其竞争对手，Google提供了更加灵活和丰富的模型选择，从高性能的Pro版本到经济实惠的Flash-Lite，满足不同应用场景和预算需求。

在深入了解具体价格之前，我们需要理解一些核心概念：

令牌（Token）计费基础：令牌是AI模型处理文本的基本单位，大约相当于4个字符或3/4个英文单词。Gemini API完全基于令牌计费，而非字符数或API调用次数。
输入与输出令牌差异：输入令牌（用户提供的内容）和输出令牌（模型生成的内容）有不同的计费标准，通常输出令牌价格更高。
多模态内容计费：不同类型的内容（文本、图像、视频、音频）有着不同的令牌计算方式，这会显著影响总体成本。
思考模式定价：Gemini 2.5系列引入了"思考"功能，这将影响输出令牌的计费。

让我们深入探讨Gemini 2.5系列的各个模型及其定价细节。

Gemini 2.5系列模型定价对比

Gemini 2.5 Pro：性能旗舰

Gemini 2.5 Pro是Google最强大的模型，专为需要高级推理能力和复杂任务处理的应用设计。其价格结构如下：

输入令牌：

200K令牌以内：$1.25/百万令牌
超过200K令牌：$2.50/百万令牌

输出令牌（包括思考过程）：

200K令牌以内：$10.00/百万令牌
超过200K令牌：$15.00/百万令牌

上下文缓存：

200K令牌以内：$0.31/百万令牌
超过200K令牌：$0.625/百万令牌
存储费用：$4.50/百万令牌/小时

这一定价使Gemini 2.5 Pro成为市场上最高端的API选择之一，适合需要最高质量推理、复杂编程和多模态理解的应用场景。

Gemini 2.5 Flash：平衡之选

Gemini 2.5 Flash是Google首款混合推理模型，支持100万令牌的上下文窗口和思考预算控制，为大多数应用提供了理想的平衡点：

输入令牌：

文本/图像/视频：$0.30/百万令牌
音频：$1.00/百万令牌

输出令牌：$2.50/百万令牌

上下文缓存：

文本/图像/视频：$0.075/百万令牌
音频：$0.25/百万令牌
存储费用：$1.00/百万令牌/小时

Gemini 2.5 Flash是一个全能型选择，适用于需要平衡性能和成本的生产环境应用。

Gemini 2.5 Flash-Lite：经济之选

Gemini 2.5 Flash-Lite是目前系列中最具成本效益的选项，专为大规模使用场景设计：

输入令牌：

文本/图像/视频：$0.10/百万令牌
音频：$0.50/百万令牌

输出令牌：$0.40/百万令牌

上下文缓存：

文本/图像/视频：$0.025/百万令牌
音频：$0.125/百万令牌
存储费用：$1.00/百万令牌/小时

对于预算有限但需要处理大量数据的应用，Flash-Lite是最经济的选择。

Gemini 2.5系列价格性能对比

模型性能与价格效益分析

为了帮助开发者做出合适选择，我们对三款模型的性能和价格进行了详细对比分析：

模型	输入价格(/M令牌)	输出价格(/M令牌)	推理能力	上下文窗口	最适合场景
Gemini 2.5 Pro	$1.25-$ 2.50	$10.00-$ 15.00	最强	100万令牌	复杂推理、创意生成、专业编程
Gemini 2.5 Flash	$0.30	$2.50	中等	100万令牌	通用AI应用、文档处理、客户服务
Gemini 2.5 Flash-Lite	$0.10	$0.40	基础	100万令牌	大规模分类、摘要、基础问答

虽然在纯价格对比中，Flash-Lite每百万令牌的成本仅为Pro版本的约8-10%，但在复杂任务上其表现可能不尽如人意。因此，选择最适合的模型应综合考虑性能需求和预算限制。

多模态内容计费详解

Gemini 2.5系列支持多种输入类型，每种类型的计费方式不同：

1. 文本内容

文本是最基本的输入类型，大约4个字符等于1个令牌。例如，一个1000字的中文文档大约消耗500-600个令牌。

2. 图像内容

每张图像无论大小和分辨率，统一计为258个令牌。值得注意的是：

图像会被自动缩放至适合处理的尺寸
提高图像分辨率不会提升性能，但会增加带宽使用
每次请求最多支持3,000张图像

3. 视频内容

视频以每秒258个令牌计算（基于每秒1帧的采样率）。例如：

30秒视频：约7,740令牌
5分钟视频：约77,400令牌

4. 音频内容

音频内容以每秒25个令牌计费（无时间戳）。例如：

1分钟音频：约1,500令牌
1小时播客：约90,000令牌

了解这些计费标准有助于更准确地估算API使用成本，特别是在构建多模态应用时。

Google Search集成与额外功能定价

除了基础API调用外，Gemini 2.5还提供了一些额外功能，这些功能有单独的计费标准：

Google Search集成

Gemini与Google搜索的集成使AI回复能够引用最新网络数据，定价如下：

免费额度：
- Gemini 2.5 Flash和Flash-Lite共享每天1,500次请求
- Gemini 2.5 Pro每天10,000次请求
超出免费额度：每1,000次集成搜索请求$35

只有当响应中包含至少一个来自网络的支持URL时，才会计为一次集成搜索请求。

企业版网络集成

针对需要更高级企业级搜索功能的用户，Google提供了企业版网络集成：

定价：每1,000次集成请求$45

数据集成

从2025年6月16日起，使用自有数据进行集成的请求将按以下标准计费：

每1,000次请求$2.5

Gemini API额外功能价格表

成本优化策略

了解了Gemini 2.5系列的定价结构后，以下是一些有效的成本优化策略：

1. 选择合适的模型

根据任务复杂性选择合适的模型可以显著节约成本：

简单任务（分类、摘要、基本问答）：使用Flash-Lite
中等复杂度任务（内容生成、文档理解）：使用Flash
复杂任务（专业编程、复杂推理、创意写作）：使用Pro

2. 优化提示工程

良好的提示设计可以减少所需的令牌数量：

使用清晰、简洁的提示语言
避免不必要的上下文和冗余信息
使用结构化的提示模板提高效率

3. 合理使用上下文缓存

上下文缓存可以在会话中保存信息，减少重复输入：

对于长对话场景，利用上下文缓存可以避免重复发送相同信息
注意合理管理缓存生命周期，避免不必要的存储费用

4. 批处理请求

使用批处理API可以显著降低成本，特别是对于大量相似请求：

Gemini 2.5 Flash批处理价格可降低50%（输入 $0.15/M，输出$ 1.25/M）
将多个单独请求合并为批处理请求

5. 控制输出令牌数量

由于输出令牌价格通常高于输入令牌，控制输出长度尤为重要：

设置合理的最大输出令牌限制
在提示中明确要求简洁回答
考虑使用结构化输出格式（如JSON）增加信息密度

实际应用场景成本计算示例

以下是几个常见应用场景的成本计算示例，帮助您更直观地了解实际使用成本：

场景1：客服聊天机器人

使用模型：Gemini 2.5 Flash-Lite 平均对话：

用户输入：200令牌/次
AI回复：300令牌/次
每日对话：1,000次

每日成本计算：

输入：200令牌 × 1,000次 = 200,000令牌 = 0.2M令牌 × $0.10 =$ 0.02
输出：300令牌 × 1,000次 = 300,000令牌 = 0.3M令牌 × $0.40 =$ 0.12
总成本： $0.14/天或$ 4.20/月

场景2：内容生成平台

使用模型：Gemini 2.5 Flash 平均使用：

用户提示：500令牌/次
生成内容：2,000令牌/次
每日生成：200篇

每日成本计算：

输入：500令牌 × 200次 = 100,000令牌 = 0.1M令牌 × $0.30 =$ 0.03
输出：2,000令牌 × 200次 = 400,000令牌 = 0.4M令牌 × $2.50 =$ 1.00
总成本： $1.03/天或$ 30.90/月

场景3：高级代码助手

使用模型：Gemini 2.5 Pro 平均使用：

代码提交：2,000令牌/次
代码生成：1,500令牌/次
每日使用：50次

每日成本计算：

输入：2,000令牌 × 50次 = 100,000令牌 = 0.1M令牌 × $1.25 =$ 0.125
输出：1,500令牌 × 50次 = 75,000令牌 = 0.075M令牌 × $10.00 =$ 0.75
总成本： $0.875/天或$ 26.25/月

不同应用场景的成本比较

与竞争对手的价格对比

为了帮助开发者做出更全面的决策，我们将Gemini 2.5 API与其他主要大语言模型API进行了价格对比：

模型	输入价格(/M令牌)	输出价格(/M令牌)	上下文窗口	相对性能
Gemini 2.5 Flash-Lite	$0.10	$0.40	100万	中等
Gemini 2.5 Flash	$0.30	$2.50	100万	良好
Gemini 2.5 Pro	$1.25-$ 2.50	$10.00-$ 15.00	100万	极佳
GPT-4o	$5.00	$15.00	12.8万	极佳
Claude 3.5 Sonnet	$3.00	$15.00	20万	极佳
Mistral Large	$2.00	$6.00	3.2万	良好

从价格效益比来看，Gemini 2.5系列提供了更丰富的选择范围，特别是Flash和Flash-Lite版本在性价比上具有明显优势。此外，所有Gemini 2.5模型都支持100万令牌的上下文窗口，这在处理长文本和复杂场景时具有显著优势。

免费层级与API密钥

Google为开发者提供了免费使用Gemini API的机会：

免费层级权益

Google AI Studio：所有可用地区均可免费使用
Gemini 2.5 Flash和Flash-Lite：提供免费的输入和输出令牌配额
Google Search集成：每天500次免费请求（Flash和Flash-Lite共享）

API密钥获取

要开始使用Gemini API，您可以通过以下方式获取API密钥：

访问Google AI Studio
注册或登录Google账户
创建新项目并生成API密钥
配置API使用权限和配额

免费层级非常适合初学者和小型项目，随着项目规模增长，可以无缝过渡到付费层级。

开发者接入最佳实践

以下是使用Gemini 2.5 API的一些最佳实践，可以帮助您获得更好的开发体验：

1. 令牌计数工具

在发送请求前使用令牌计数工具估算成本。Google提供了countTokens API和SDK tokenizer工具来帮助开发者计算令牌数：

import google.generativeai as genai

# 配置API密钥
genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

# 计算文本的令牌数
result = genai.count_tokens(model="gemini-2.5-flash", contents="要计算的文本内容")
print(f"令牌数量: {result.total_tokens}")

2. 批处理API使用

对于需要处理大量类似请求的场景，使用批处理API可以显著降低成本：

import google.generativeai as genai

# 配置API和批处理请求
genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

# 准备批量请求
contents = [
    "第一个问题",
    "第二个问题",
    "第三个问题"
]

# 发送批处理请求
responses = genai.generate_content_batch(
    model="gemini-2.5-flash",
    contents=contents,
    generation_config={"max_output_tokens": 500}
)

# 处理结果
for i, response in enumerate(responses):
    print(f"问题 {i+1} 回答: {response.text}")

3. 思考模式控制

Gemini 2.5系列引入的"思考"功能可以提高复杂任务的处理质量，但也会影响成本：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

# 启用思考模式
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-flash')
response = model.generate_content(
    "分析以下代码的时间复杂度：\n```python\ndef find_duplicate(nums):\n    for i in range(len(nums)):\n        for j in range(i+1, len(nums)):\n            if nums[i] == nums[j]:\n                return nums[i]\n    return -1\n```",
    generation_config={
        "thinking": True,  # 启用思考模式
        "thinking_budget": 0.5  # 设置思考预算（0-1之间）
    }
)
print(response.text)

4. 上下文缓存优化

对于多轮对话场景，合理使用上下文缓存可以提高效率并优化成本：

import google.generativeai as genai

genai.configure(api_key='YOUR_API_KEY')

# 创建聊天会话
chat = genai.chat(model='gemini-2.5-flash')

# 第一轮对话，将信息缓存到上下文中
response = chat.send_message("我是一名Python开发者，需要学习异步编程")
print(response.text)

# 后续对话不需要重复之前的上下文
response = chat.send_message("请给我一个简单的asyncio例子")
print(response.text)

常见问题解答

以下是开发者经常提问的关于Gemini 2.5 API定价的问题：

Q1: Gemini 2.5 API是否有免费层级？

是的，Google AI Studio提供完全免费的Gemini API使用体验，而通过API服务的免费层级则有更低的速率限制，适合测试目的。但需要注意，免费层级不提供某些高级功能，如Gemini 2.5 Pro的访问。

Q2: 如何计算图像和PDF的令牌消耗？

无论图像大小和分辨率如何，每张图像固定消耗258个令牌。PDF则按页计费，每页相当于一张图像（258令牌）。例如，10页的PDF文档将消耗2,580个令牌。

Q3: 什么是"思考"功能，它如何影响价格？

"思考"是Gemini 2.5系列的新功能，允许模型进行更深入的推理。启用此功能会增加输出令牌的使用量，因为思考过程中产生的所有令牌都计入输出费用。对于Flash和Pro模型，默认启用思考功能，而Flash-Lite则默认关闭。

Q4: 上下文缓存存储费用如何计算？

上下文缓存存储费用基于保存在缓存中的令牌数量和持续时间，例如Gemini 2.5 Flash每小时每百万令牌收费 $1.00。这意味着如果您在缓存中存储了50万令牌并保留2小时，费用将为$ 1.00。

Q5: 批处理API如何节省成本？

批处理API允许您一次发送多个请求，价格比单独请求降低约50%。这对于需要处理大量相似查询的应用场景特别有利，如批量内容分类或摘要生成。

总结与建议

Gemini 2.5 API提供了一系列从高性能到经济实惠的模型选择，使开发者能够根据具体需求和预算做出最合适的选择。基于我们的分析，以下是针对不同场景的建议：

预算有限的初创公司：从Flash-Lite开始，逐步测试是否满足您的质量需求
中等规模应用：Flash模型提供了很好的性能与成本平衡
企业级应用：结合使用Pro（复杂任务）和Flash（常规任务）可以优化整体成本
大规模部署：考虑使用批处理API和自定义功能优化令牌使用

无论您选择哪种模型，理解令牌计费机制、优化提示工程、合理使用批处理和上下文缓存都是控制成本的有效策略。随着AI技术的快速发展和更多模型的推出，定期评估您的API使用策略也是必要的。

本文将持续更新以反映Google Gemini API的最新定价变化和功能。最后更新于2025年6月20日。

引言：Gemini 2.5 API价格体系概述

Gemini 2.5系列模型定价对比

Gemini 2.5 Pro：性能旗舰

Gemini 2.5 Flash：平衡之选

Gemini 2.5 Flash-Lite：经济之选

模型性能与价格效益分析

多模态内容计费详解

1. 文本内容

2. 图像内容

3. 视频内容

4. 音频内容

Google Search集成与额外功能定价

Google Search集成

企业版网络集成

数据集成

成本优化策略

1. 选择合适的模型

2. 优化提示工程

3. 合理使用上下文缓存

4. 批处理请求

5. 控制输出令牌数量

实际应用场景成本计算示例

场景1：客服聊天机器人

场景2：内容生成平台

场景3：高级代码助手

与竞争对手的价格对比

免费层级与API密钥

免费层级权益

API密钥获取

开发者接入最佳实践

1. 令牌计数工具

2. 批处理API使用

3. 思考模式控制

4. 上下文缓存优化

常见问题解答

Q1: Gemini 2.5 API是否有免费层级？

Q2: 如何计算图像和PDF的令牌消耗？

Q3: 什么是"思考"功能，它如何影响价格？

Q4: 上下文缓存存储费用如何计算？

Q5: 批处理API如何节省成本？

总结与建议

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