Gemini 2.5 Pro : prix, contexte et performances

Ce qu'il faut savoir

Sorti le 17 juin 2025, Gemini 2.5 Pro fait partie des 14 modèles de Google DeepMind suivis sur ce site. Ses poids ne sont pas publiés : il s'utilise uniquement à distance, par l'API de Google DeepMind ou d'hébergeurs partenaires (32 référencés sur models.dev). Il dispose d'un mode raisonnement : il peut « réfléchir » avant de répondre, ce qui aide sur les problèmes en plusieurs étapes mais consomme plus de tokens, donc plus d'argent. Il a donc plus d'un an : des successeurs ont pu sortir depuis.

Nous le rangeons parmi les milieu de gamme (34 modèles dans cette catégorie sur le site).

Résultats aux benchmarks

Selon les résultats publiés par Epoch AI (relevé du 22 octobre 2026), Gemini 2.5 Pro obtient un indice de capacité de 57 sur 100, calculé sur 5 tests de notre panier.

Il ne figure pas parmi les 30 premiers du classement hebdomadaire.

• GPQA Diamond (questions de sciences de niveau doctorat) : 85,3 % — le meilleur modèle suivi, Gemini 4 Argon, atteint 96,4 %
• OTIS Mock AIME (problèmes de mathématiques de compétition) : 84,7 % — le meilleur modèle suivi, GPT-5.5 Pro, atteint 100 %
• FrontierMath (mathématiques de recherche très difficiles) : 24,6 % — le meilleur modèle suivi, GPT-6 Astra, atteint 93,7 %
• SWE-bench Verified (correction de vrais bugs logiciels) : 57,6 % — le meilleur modèle suivi, Claude Opus 4.7, atteint 83,5 %

Contexte et capacités

Sa fenêtre de contexte atteint 1 048 576 tokens, soit environ 1 573 pages de texte à 500 mots par page : de quoi charger un livre entier ou une base de code de taille moyenne. Une réponse peut compter jusqu'à 65 536 tokens.

Il accepte en entrée : texte, image, audio, vidéo et PDF. Ses connaissances s'arrêtent à janvier 2025 : au-delà, il lui faut une recherche web ou vos documents.

Il sait appeler des outils (fonctions, API) et produire une sortie structurée en JSON, ce qui en fait une base possible pour un agent IA.

Ce que ça coûte

Gemini 2.5 Pro est facturé 1,25 $US par million de tokens en entrée et 10 $US en sortie (tarif du fabricant, relevé du 22 octobre 2026).

Concrètement, une tâche d'agent qui lit 20 000 tokens et en écrit 2 000 revient à environ 0,045 $US, soit 45 $US pour 1 000 tâches de ce type.

C'est 2,3 fois le prix de sortie médian des milieu de gamme (4,38 $US).

Les tokens relus depuis le cache sont facturés 0,13 $US par million : utile pour un agent qui renvoie souvent le même contexte.

Pour estimer votre propre budget, utilisez le calculateur de coût d'un agent.

Quand le choisir ?

Par sa catégorie, Gemini 2.5 Pro vise d'abord un compromis entre qualité et coût, pour des usages quotidiens qui ne justifient pas un modèle de pointe.

Sa très grande fenêtre de contexte le rend intéressant pour analyser de gros volumes de documents en une seule requête.

Avant de l'adopter, testez-le sur vos propres exemples : les benchmarks mesurent des tâches standard, pas votre métier.

Modèles comparables

Dans la même catégorie, les modèles les plus proches de Gemini 2.5 Pro sont :

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