google/gemini-2.5-pro| Fornecedor | Entrada, $ por 1M | Saída, $ por 1M | Nos nossos dados desde |
|---|---|---|---|
| Poe | $0,87 | $7 | 31 jul 2026 |
| Jiekou.AI | $1,125 | $9 | 31 jul 2026 |
Databricks
databricks/databricks-gemini-2-5-pro
|
$1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| neon | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| frogbot | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| auriko | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| perplexity-agent | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| modelis | $1,25 | $10 | 2 ago 2026 |
| 302.AI | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| AIHubMix | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Abacus.AI | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| CrossModel | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
Databricks
databricks-gemini-2-5-pro
|
$1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| DeepInfra | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| FastRouter | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| GitHub Copilot | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Google DeepMind | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Google Vertex AI | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Helicone | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Kilo Code | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| LLM Gateway | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Merge Gateway | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| NEAR AI | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| OCI Generative AI | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| OpenRouter | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Requesty | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| SAP AI Core | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Vercel | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| ZenMux | $1,25 | $10 | 31 jul 2026 |
| Cortecs | $1,654 | $11,024 | 31 jul 2026 |
| vercel_ai_gateway | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| NanoGPT | $2,5 | $10 | 31 jul 2026 |
| OrcaRouter | $2,5 | $15 | 31 jul 2026 |
É mostrada apenas a tarifa base e apenas preços por token. Tarifas em lote, reduzidas ou em cache, bem como preços por imagem ou por segundo de vídeo, não entram nesta tabela: não podem ficar na mesma coluna que um preço por milhão de tokens.
Um mesmo fornecedor aparece várias vezes se vende este modelo com identificadores diferentes e a preços diferentes — por exemplo, com precisão de pesos diferente. O identificador é indicado ao lado do nome. As ofertas idênticas vindas de duas fontes com grafias diferentes são reunidas numa única linha.
A data da última coluna é o dia em que este preço entrou pela primeira vez na nossa recolha. O preço pode ser mais antigo: antes desse dia simplesmente não o registávamos. Desde então não mudou — caso contrário, no seu lugar estaria uma linha nova com uma data nova.
| Conjunto de tarefas | Resultado | Condições da execução | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score em francês | 1.470,66 1.456–1.485 | — | — |
| Arena Score em espanhol | 1.469,59 1.457–1.482 | — | — |
| Arena Score em russo | 1.460,7 1.454–1.467 | — | — |
| Arena Score, geral | 1.457,52 1.455–1.460 | — | — |
| Arena Score em inglês | 1.457,33 1.454–1.461 | — | — |
| Arena Score, pedidos difíceis | 1.454,97 1.452–1.458 | — | — |
| Arena Score, perguntas de especialista | 1.454,85 1.448–1.462 | — | — |
| Arena Score, escrita criativa | 1.454,49 1.449–1.460 | — | — |
| Arena Score, programação | 1.452,45 1.448–1.457 | — | — |
| Arena Score, diálogo de vários turnos | 1.452,3 1.448–1.457 | — | — |
| Arena Score, matemática | 1.450,58 1.444–1.458 | — | — |
| Arena Score, pedidos longos | 1.449,35 1.445–1.453 | — | — |
| Arena Score, seguimento de instruções | 1.437,05 1.433–1.441 | — | — |
| Arena Score, compreensão de esquemas | 1.271,93 1.265–1.279 | — | — |
| Arena Score, reconhecimento de texto em imagem | 1.269,27 1.264–1.274 | — | — |
| Arena Score, trabalho com imagens | 1.261,67 1.257–1.266 | — | — |
| Arena Score, desenvolvimento web | 1.224,23 1.208–1.240 | — | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpíada | 84,71 % | · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| Escrita criativa (avaliação de Lech Mazur) | 83,8 % | — | lechmazur/writing Github repository |
| GPQA Diamond — perguntas de nível de pós-graduação | 80,39 % | · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| SWE-bench Verified — correção de erros em repositórios | 57,56 % | · com estrutura ajustada | Epoch evaluations |
| SimpleQA Verified — exatidão factual | 56 % | — | Epoch evaluations |
| WeirdML — tarefas incomuns de aprendizagem automática | 54,03 % | orçamento de raciocínio: 16K | WeirdML Leaderboard |
| DeepResearch Bench — pesquisa aprofundada | 49,71 % | — | DeepResearchBench Leaderboard |
| ARC-AGI — generalização para padrões novos | 41 % | orçamento de raciocínio: 16K · com estrutura ajustada | ARC Prize Leaderboard |
| Terminal-Bench — trabalho na linha de comandos | 32,6 % | · com estrutura ajustada | Terminal-Bench v2 Leaderboard |
| FrontierMath, níveis 1–3 | 24,56 % | — | Epoch evaluations |
| GDPval — tarefas de profissões reais | 23,3 % | — | — |
| Problemas de xadrez | 15,83 % | — | Epoch evaluations |
| APEX-Agents | 6,6 % | — | — |
| ARC-AGI-2 | 4,86 % | orçamento de raciocínio: 32K | — |
| CritPt — problemas de física | 2 % | — | — |
| FrontierMath, nível 4 — problemas de investigação | 0 % | — | Epoch evaluations |