Gemini 2.5 Pro: precio, contexto y rendimiento

Lo que hay que saber

Lanzado el 17 de junio de 2025, Gemini 2.5 Pro es uno de los 14 modelos de Google DeepMind que seguimos en este sitio. Sus pesos no están publicados: solo funciona en remoto, mediante la API de Google DeepMind o de proveedores asociados (32 listados en models.dev). Dispone de un modo de razonamiento: puede «pensar» antes de responder, lo que ayuda en problemas de varios pasos pero consume más tokens y, por tanto, más dinero. Tiene, por tanto, más de un año: puede que hayan salido sucesores desde entonces.

Lo clasificamos entre los gama media (34 modelos de esta categoría en el sitio).

Resultados en benchmarks

Según los resultados publicados por Epoch AI (consulta del 22 de octubre de 2026), Gemini 2.5 Pro obtiene un índice de capacidad de 57 sobre 100, calculado con 5 pruebas de nuestra cesta.

No figura entre los 30 primeros del ranking semanal.

• GPQA Diamond (preguntas de ciencias de nivel doctorado): 85,3 % — el mejor modelo seguido, Gemini 4 Argon, alcanza 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problemas de matemáticas de competición): 84,7 % — el mejor modelo seguido, GPT-5.5 Pro, alcanza 100 %
• FrontierMath (matemáticas de investigación muy difíciles): 24,6 % — el mejor modelo seguido, GPT-6 Astra, alcanza 93,7 %
• SWE-bench Verified (corrección de errores reales de software): 57,6 % — el mejor modelo seguido, Claude Opus 4.7, alcanza 83,5 %

Contexto y capacidades

Su ventana de contexto alcanza 1.048.576 tokens, unas 1573 páginas de texto a 500 palabras por página: suficiente para cargar un libro entero o una base de código mediana. Una respuesta puede llegar a 65.536 tokens.

Acepta como entrada: texto, imagen, audio, vídeo y PDF. Sus conocimientos llegan hasta enero de 2025: más allá, necesita búsqueda web o sus documentos.

Sabe llamar a herramientas (funciones, API) y devolver una salida estructurada en JSON, lo que lo convierte en una posible base para un agente de IA.

Lo que cuesta

Gemini 2.5 Pro cuesta 1,25 US$ por millón de tokens de entrada y 10 US$ por millón de tokens de salida (tarifa del fabricante, consulta del 22 de octubre de 2026).

En la práctica, una tarea de agente que lee 20 000 tokens y escribe 2000 cuesta unos 0,045 US$, es decir, 45 US$ por 1000 tareas de este tipo.

Son 2,3 veces el precio de salida mediano de los gama media (4,38 US$).

Los tokens leídos desde la caché cuestan 0,13 US$ por millón: útil para un agente que reenvía a menudo el mismo contexto.

Para estimar su propio presupuesto, use la calculadora de coste de un agente.

¿Cuándo elegirlo?

Por su categoría, Gemini 2.5 Pro está pensado sobre todo para un equilibrio entre calidad y coste, para usos cotidianos que no justifican un modelo puntero.

Su enorme ventana de contexto lo hace interesante para analizar grandes volúmenes de documentos en una sola petición.

Antes de adoptarlo, pruébelo con sus propios ejemplos: los benchmarks miden tareas estándar, no su oficio.

Modelos comparables

En la misma categoría, los modelos más cercanos a Gemini 2.5 Pro son:

• Qwen3 Max (Alibaba Cloud (Qwen), índice 55,4)
• Gemini 3.5 Flash Lite (Google DeepMind, índice 53,9)
• Claude Sonnet 4.6 (Anthropic, índice 67,6)
• GPT-5.4 mini (OpenAI, índice 68,4)