Seviye A — Öncü
Çalıştığı yer:USYapıldığı yer:United States
Google Gemini

Gemini 2.5 Pro

Seviye A — Öncü · 1.048576M token

Tokonomix Editöryel Ekibi·İnceleyen Mes Kalkan··

Gemini 2.5 Pro, Google tarafından geliştirilen ve Gemini model ailesinin bir parçası olarak yayımlanan büyük bir dil modelidir. Soru yanıtlama, içerik oluşturma, özetleme ve kod üretimi gibi genel amaçlı metin üretim görevleri için tasarlanmıştır. Model, önceki Gemini sürümlerine kıyasla yinelemeli bir iyileştirmeyi temsil etmekte olup çeşitli doğal dil anlama ve üretim ölçütlerindeki performansı artırmak için mimari iyileştirmeleri ve genişletilmiş eğitim verisini bünyesinde barındırmaktadır. Gemini 2.5 Pro'nun temel teknik özelliklerinden biri, yaklaşık bir milyon tokena karşılık gelen 1.048.576 tokenlik genişletilmiş bağlam penceresidir. Bu kayda değer bağlam uzunluğu, modelin son derece uzun belgeleri, kapsamlı kod tabanlarını veya çok turlu konuşmaları işleyip analiz ederken etkileşim boyunca tutarlılığı ve konuyla ilgiliği korumasını mümkün kılar. Model, profesyonel ve geliştirici kullanım senaryoları için güvenilir ve tutarlı çıktılar sunmaya odaklanan standart metin üretim yeteneklerini destekler. Google'ın Gemini serisi içinde 2.5 Pro varyantı; hız ve verimlilik için optimize edilmiş daha kompakt Gemini Flash modelleri ile en zorlu görevlerde son teknoloji performansı hedefleyen amiral gemisi Gemini Ultra modelleri arasında bir konumda yer almaktadır. Gemini 2.5 Pro, en üst performans katmanını gerektirmeyen ancak büyük hacimli bilgilerin işlenmesini gerektiren uygulamalar için güçlü akıl yürütme ve üretim yetenekleri ile kayda değer bağlam işleme sunan dengeli bir seçenek olarak konumlandırılmaktadır.

Gemini 2.5 Pro ile kendi sorularını test et

Gemini 2.5 Pro, Google'ın Gemini ailesinde dengeli bir konumda yer alıyor: bir milyon tokenlık devasa bağlam penceresiyle uzun belge ve kod tabanı senaryolarında öne çıkan, A sınıfı bir genel amaçlı model.

— Tokonomix değerlendirme özeti
Bölüm 01

Hız analizi

Tüm benchmark çalıştırmalarında ölçülen gecikme. P50 (medyan) ve P95 (95. yüzdelik) normal ve yoğun yük altında yanıt hızının gerçekçi bir resmini verir.

P50 gecikme (medyan)P95 gecikme104 runs
8653263566280601045809-1410-10ms
Bölüm 02

Kalite puanları

Bu modelin her soru kategorisinde sahanın geri kalanına göre nerede durduğu; aynı sorular üzerinde ikili karşılaştırmayla hesaplanır. Ham jüri puanı her sayının altındadır.

16%
Kod üretimi
jüri ortalaması 35
3%
Yaratıcı
jüri ortalaması 41
28%
Olgusal
jüri ortalaması 60
16%
Çok dilli
jüri ortalaması 16
3%
Akıl yürütme
jüri ortalaması 0
54%
Sağlık
jüri ortalaması 67

Kategori başına kazanma oranı: bu modelin o kategoriden bir soruda ortalama bir modeli ne sıklıkla yendiği. %50 ortalamadır, kalma notu değildir. Doğru cevap yüzdesi de değildir.

Bölüm 03

Fiyatlar

Bu modeli Tokonomix üzerinden kullandığınızda milyon token başına ödediğiniz tutar ve tipik bir konuşma için tahmini maliyet.

💰
API tarifeleri — Gemini 2.5 Pro
$1.63 1M giriş token başına
$13.00 1M çıkış token başına
≈ $0.0036 tipik konuşma başına (800 token)
Giriş vs çıkış fiyatı (1M token başına)
1M giriş token başına$1.63
1M çıkış token başına$13.00
Bölüm 04

Saniye başına token

Ölçülen P50 gecikmesinden türetilen saniye başına token verimi. Yüksek daha iyidir; dalgalanmalar sağlayıcı tarafındaki yükü yansıtır.

Verim (token / s)95 / avg 162
22942

P50 gecikme × 200 çıkış token tahmininden hesaplandı — mutlak rakam bu varsayıma bağlıdır; önemli olan eğilimdir.

Bölüm 05

Güçlü & zayıf yönler

Benchmark sonuçları ve gerçek kullanım senaryolarına dair toplu topluluk geri bildirimine dayanır.

Güçlü yönler

1M tokenlık geniş bağlam penceresiGüçlü genel amaçlı muhakemeKod üretimi ve analizinde başarıUzun belge özetleme yeteneğiÇok dilli içerikte tutarlılıkGoogle ekosistemiyle entegrasyonHız ve kalite arasında dengeKurumsal kullanım için olgun altyapı

Zayıf yönler

Bazı bölgelerde erişim kısıtlamalarıÇok uzun bağlamlarda gecikme artışıBilgi kesim tarihi sınırlamasıEn uç görevlerde Ultra seviyesine ulaşamaz
Bölüm 06

Yetenekler

toolssource: litellmvisionjson modepdf inputreasoningaudio inputjson schemaprompt cachingoutputTokenLimit: 65536max output tokens: 65535
Bölüm 07

Sık sorulan sorular

Evet, model 1.048.576 tokenlık bağlam penceresini destekliyor. Bu sayede büyük kod tabanları, kapsamlı raporlar veya uzun konuşma geçmişleri tek bir istemde işlenebiliyor.

Geniş bağlam ihtiyacı olan kurumsal ekipler için Gemini 2.5 Pro, güvenilir bir varsayılan seçenek olmaya devam ediyor; ancak en uç performans gerektiren işlerde alternatifleri de masada tutmakta fayda var.

— Tokonomix model değerlendirmesi
Bölüm 08

Kullanılabilirlik

Kullanılabilirlik

Bu modelin çağrıldığında ne sıklıkla yanıt verdiği — son 30 gün içindeki gerçek API istekleri ve canlı testler üzerinden ölçülmüştür. Bu kaliteden bağımsızdır: bu sayılar yalnızca modelin yanıt verip vermediğini gösterir, yanıtın ne kadar iyi olduğunu değil.

Son 7 gün

100.0%

n=207

Son 30 gün

98.0%

n=346

Medyan yanıt süresi

9,018ms

n=339

Baz alınan 726 ölçüm son 30 gün içinde.

Teknik detaylar

Yalnızca gerçek API çağrıları ve canlı test istekleri sayılır — dahili yoklamalar ve kıyaslama çalıştırmaları hariçtir.

Özel API anahtarıyla (BYOK) yapılan çağrılar hariçtir: bu hatalar anahtara özgüdür, model kesintisinin işareti değildir.

Başarısız çağrılar kalite puanlarına DAHİL EDİLMEZ — kalite yalnızca başarılı yanıtlar üzerinden ölçülür. Kullanılabilirlik ve kalite bağımsız sinyallerdir.

Kaydedilmiş süreye sahip başarılı çağrılarda medyan yanıt süresi (p50). Aykırı değerler medyanı ortalamadan daha az etkiler.

Toplam çağrı (30d)

346

OK yanıtlar (30d)

339

Toplam çağrı (7d)

207

OK yanıtlar (7d)

207

Görüntü kalite kontrolü pilotu (2026-06-10)

Geri çağırma

60.6%

n=300

Yanlış alarm

3.6%

n=300

Tam sonuçlar →
Bölüm 09

Tokonomix kıyaslama kararları

⚖️
Endorsed by 2 judges
Independent LLM judges evaluated this model on our weekly intelligence tests
cohere/command-a100/100 · 1 runs
1 correct0 partial0 wrong100% accuracy
claude-sonnet-4-532/100 · 133 runs
29 correct2 partial102 wrong22% accuracy
🏟️
Arena etkinliği
Günlük model arenası — karşılıklı değerlendirilir
Bu ay
Yarışmacı olarak
0Oynanan oyunlar
0 / 0Kazanılan / kaybedilen
0Beğeniler ▲
Jüri olarak
0Jüri olduğu turlar
—Yakalanan kör noktalar
Tüm zamanlar
Yarışmacı olarak
3Oynanan oyunlar
3 / 0Kazanılan / kaybedilen
8Beğeniler ▲
Jüri olarak
0Jüri olduğu turlar
—Yakalanan kör noktalar

Kör nokta tespiti, jüriler yaklaşan arena turlarında atlanan noktaları işaretledikçe etkinleşir.

Aylık geçmiş (1)
AyOynanan oyunlarKazanılan / kaybedilenBeğeniler ▲Jüri olduğu turlar
2026-0633 / 080
Oyun geçmişi →
● 2026-10-04

Gemini 2.5 Pro shows quality decline and slower response times

Gemini 2.5 Pro has recorded a notable decline in performance metrics during the current benchmark window. The overall quality score dropped from a perfect 100.0 to 91.0, representing a 9-point decrease. This change coincided with a shift in test focus from multilingual capabilities, where the model previously scored perfectly, to factual accuracy tasks where it now scores 91. Response latency has increased significantly, with the median response time rising from 3,603 milliseconds to 5,986 milliseconds, a 66% increase that makes the model substantially slower for real-time applications. The limited sample size of single test runs in each window means these results should be interpreted with caution, as more extensive testing would provide greater confidence in the observed trends. Users should be aware that while the model maintains strong performance in the factual category with a 91 score, the combination of reduced quality scores and increased latency suggests potential performance degradation. The transition between test categories makes direct comparison challenging, but the slower response times represent a clear regression that may impact user experience in latency-sensitive applications.

Kalite

91.0

Gecikme p50

5,986 ms

Test çalıştırmaları

1

✗ Quality dropped 9 points✗ Latency increased 66%✗ Slower response times✓ Strong factual accuracy maintained
Bölüm 10

Tam model profili

Gemini 2.5 Pro — illustration 1
Gemini 2.5 Pro: Gemini serisinin prodüksiyon üst katmanı

Gemini 2.5 Pro (gemini-2.5-pro), Google'ın genel amaçlı Gemini ailesinin prodüksiyon üst katmanı. 1.048.576 token context window. Metin ve görüntü girişi. Anthropic Opus serisi ve OpenAI'nin büyük GPT-5 varyantlarıyla rekabet eden akıl yürütme derinliği.

2025 sonu itibarıyla "prodüksiyonda zor akıl yürütme çalışmaları için doğru Gemini hangisi" diye bir Google çözüm ekibiyle konuştunuzsa, işaret ettiği model bu. Pro katmanı iş atı ve yüksek kaliteli Gemini dağıtımlarının büyük bölümünü 2026'ya taşıdı.

Onu öne çıkaran şey

Kombinasyon özgül:

  • Derinlikte korunan dikkat kalitesiyle milyon token context window. Yalnızca bir özellik listesi rakamı değil — uzun pencere, çok uzun girişler genelinde sentez için gerçekten kullanılabilir.
  • Çok adımlı görevlerde, yapılandırılmış çıktıda ve karmaşık çıkarma çalışmalarında üst katman akıl yürütme kalitesi.
  • Güçlü görüntü kalitesiyle yerel çok modalite işleme. Belgeler, grafikler, diyagramlar, ekran görüntüleri — Pro katmanın getirmesi gereken özenle işleniyor.
  • Savunmacı parsing katmanı yazmaksızın prodüksiyon ajan döngüsü inşa edecek kadar güçlü tool-use güvenilirliği.
  • En iyi değil ama o context penceresine sahip üst katman bir model için makul olan gecikme.

2.5 Pro'yu rakiplerinden ayıran özgün avantaj: Pro katmanında uzun context dikkat kalitesinin ve yerel çok modalite işlemenin birleşimi. Bazı rakipler bunlardan birini eşliyor; ikisini birden eşleyenler az.

Milyon token context, iyi kullanılmış

1M pencere, ihtiyaç duyan iş yüklerinde hakkını kazanıyor. Çapraz belge durum tespiti, tam kod tabanı analizi, uzun-sohbet konuşma durumu, çok belgeli sentez — tümü 2.5 Pro'ya iyi oturuyor.

Dikkat kalitesi, 200k token girişinin çok ötesinde ve yüz binlerce tokenin daha içinde korunuyor. Yaklaşık 600k tokenin ötesinde gecikme uzuyor ve çağrı başı maliyet anlamlı biçimde artıyor. Güncel hız tablosu /benchmarks/speed sayfasında.

Bu context boyutunda iki pratik kalıp önemli:

  • Prompt önbellekleme, aynı büyük corpus'a yönelik tekrarlayan sorgular için doğru kalıp. API çağrısı başarılı olsa bile her çağrıda 800k token context yeniden yüklemek gerçek zamanlı süre açısından pahalı.
  • Uzun girişi net bölüm başlıklarıyla yapılandırmak modelin önemli olanı bulmasına yardımcı oluyor. Model uzun context dikkatinde iyi, sihirli değil; net yapı, kullanılabilir yanıt ile bağı kopan yanıt arasındaki farkı yapıyor.

Pro katmanında görüntü girişi

2.5 Pro'daki görüntü kalitesi gerçekten güçlü. Belge ekran görüntüleri, taranmış PDF'ler, pano yakaları, grafikler, diyagramlar. Tablo çıkarımı karmaşık çok satırlı düzenlerde güvenilir. Grafik tanımı eksen birimlerini, ölçeği ve doğru büyüklük tahminlerini içeriyor. Diyagram akıl yürütme — görsel bir temsilde akışları ve ilişkileri anlama — daha düşük Gemini katmanlarının yaklaştığı ama eşleyemediği bir düzeyde çalışıyor.

El yazısı hâlâ zayıf nokta. Çok küçük UI elemanları da öyle. Tam çözünürlükte okumakta bir insanın zorlanacağı her şey, doğrulama adımından yararlanıyor.

Görüntü üzerinde akıl yürütme de gerektiren görüntü ağırlıklı iş yükleri için 2.5 Pro, alandaki en güçlü güncel seçimlerden biri. Claude ailesindeki Opus katmanı kalitede rekabetçi, ama görüntü artı metin birleşik girişleri için 1M context penceresini eşlemiyor.

Sahada ne durumda

Anthropic üst katmanına karşı: Claude Opus 4.5 ve 4.6, akıl yürütme kalitesinde rekabetçi. Opus 4.7, aynı 1M context penceresini taşıyor. Ayrıştıkları yer: Opus reddetme tutumunda daha temkinli, Avrupalı dillerde idari düzyazıda daha güçlü; 2.5 Pro çoğu iş yükünde daha hızlı ve yerel çok modalite işlemede daha güçlü.

OpenAI üst katmanına karşı: GPT-5 akıl yürütmede rekabet ediyor ve kısa prompt'larda çoğunlukla daha hızlı. 2.5 Pro, görüntülerin ötesinde yerel çok modalitede ve 1M context penceresinin anlamlı biçimde kullanılabilir olmasında kazanıyor.

Daha yeni Gemini anlık görüntülerine karşı: Gemini 3 Pro Preview, en yeni yetenekler için üst seçenek; istek sınırları ve davranış kararlılığı konusundaki olağan önizleme çekinceleriyle. Prodüksiyon kararlılığı ve iyi anlaşılmış davranış için 2.5 Pro hâlâ doğru başlangıç noktası.

Kategori bazındaki tablo /benchmarks/leaderboard ve kategori bazındaki puanlar /benchmarks/intelligence sayfasında.

Yanlış araç olduğu durumlar

Yüksek hacimli ucuz sınıflandırma. Üst katman hesaplama, milyonlarca kısa prompt göndermek için yanlış bütçe kullanımı. Bu iş yükleri için 2.5 Flash veya Flash-Lite'a inin.

Gerçek zamanlı konuşmalı ses. Yerel audio girişi yok. /usecases/voice sayfasındaki ses hattı kılavuzu doğru mimariyi kapsıyor.

Akıl yürütme derinliğinden çok birinci sınıf IDE uyumunun önemli olduğu kod üretimi. 2.5 Pro kodda yeterli ama uzmanlaşmamış. /usecases/code sayfasındaki model anketi alternatifleri kapsıyor.

Kendi kendine barındırma. Google Gemini ağırlıklarını dağıtmıyor. Şirket içi dağıtım gerektiren iş yükleri için /usecases/local sayfasındaki açık ağırlıklı anket doğru başlangıç noktası.

Çok büyük girişlerde saniye altı yanıt gerektiren her şey. Context penceresinde derinlikte gecikme gerçek; zaman-duyarlı uygulamalar için, prompt-önbellekleme stratejileriyle küçük bir model daha iyi uyabilir.

Dağıtım notları

Standart Google Gemini API. REST, streaming, tool-use, yapılandırılmış çıktı — hepsi üst katman model için beklenen biçimde çalışıyor. İzleme, kayıt tutma ve güvenlik kontrolleri için daha geniş Vertex AI araçlarıyla entegrasyon temiz.

Bölgesel kullanılabilirlik Google'ın Vertex AI kalıbını izliyor. AB bölgeleri kurumsal sözleşmelerde mevcut. Hazır tüketici API erişimi bölge sabitlemiyor. Zorunlu yerleşim kısıtlamaları için Vertex AI bölgesel belgeleri doğru başvuru kaynağı.

Fiyatlandırma Gemini ailesinin üst katmanında. Yüksek hacimli iş yükleri için çağrı başı maliyet anlamlı — belirli iş yüküünüz gerçekten üst katman kalitesine ihtiyaç duyup duymadığına bağlı olarak 2.5 Pro'da kalma ile yukarı veya aşağı geçme arasındaki değerlendirme.

Güvenlik ve içerik filtrelemesi Google'ın daha geniş politikalarını izliyor. Filtre davranışı kurumsal sözleşmeler için yapılandırılabilir; ama varsayılan ayarlar hazır API erişimine uygulanıyor.

Tercih kriteri

Gemini 2.5 Pro'ya şu durumlarda uzanın:

  • 1M context penceresiyle birlikte üst katman akıl yürütme gerektiğinde.
  • İş yükü dikkatli okuma gerektiren belgeler, grafikler veya diyagramlarda görüntü girişi içeriyorsa.
  • Yerel çok modalite işleme, Claude tarzı reddetme tutumundan daha önemse.
  • Halihazırda Google yığınındasınız ve genel amaçlı Pro katman modele ihtiyacınız var.

Başka bir şey seçin:

  • İş yükü Flash katmanı modele sığıyorsa. Maliyet için aşağıya inin.
  • En yeni yetenekler gerekiyor ve önizleme davranışını tolere edebiliyorsanız. 3 Pro Preview'e çıkın.
  • Reddetme tutarlılığı ve Avrupalı dillerde idari düzyazı baskınsa. Claude Opus'a geçin.
  • Çalışma audio-native, ses-native veya video-native ise.

Özet. Gemini 2.5 Pro, gerçek akıl yürütme ve gerçek uzun context işleme gerektiren Google dağıtımları için prodüksiyon üst katman tercih. Daha yeni 3.x önizlemeleri belirli benchmark'larda daha yetenekli olabilir; ama prodüksiyon yüzeyi genelinde kararlılık, istek sınırları ve iyi anlaşılmış davranış için 2.5 Pro doğru başlangıç noktası.

/live-test sayfasında kendi prompt'larınızla alternatiflere karşı çalıştırın.

Son teknik inceleme: 2026-05-22 — Tokonomix.ai

Gemini 2.5 Pro — illustration 2Gemini 2.5 Pro — illustration 3
Son otomatik test
10 Eki 2026 · 02:04 UTC · Hız testi
P50 gecikme
2109 ms
P95 gecikme
2456 ms
Hatalar
0 / 6 çalıştırma
Son inceleyen Tokonomix Ekibi·10 Haziran 2026