今天如何免费访问和试用 Google 的 Gemini 2.5 Pro

自从我分享了对 Google Gemini 2.5 Pro 的初步看法后，我又深入研究并收集了许多像我们这样的开发者可能遇到的常见问题的答案。这款 AI 模型正在引起轰动，所以让我们来分解你需要知道的一切——从其突破性功能到成本和限制等实用信息。

Gemini 2.5 Pro 究竟是什么？

将 Gemini 2.5 Pro 视为 Google 最先进的公开可用 AI 模型（截至我 2025 年初的研究）。它专为复杂的推理任务而设计，擅长理解和生成各种格式的内容。Google 将其称为“思维模型”，强调其改进的逻辑能力。

好的，但它对开发者来说有什么特别之处？

这不仅仅是另一个聊天机器人。以下是针对开发者的详细介绍：

• 巨大的上下文窗口： 它可以在单个提示中处理多达 100 万个令牌。Google 甚至正在测试 200 万个令牌！（相比之下，像 GPT-4 Turbo 这样的模型提供大约 128K，Claude 3.5 Sonnet 提供 200K）。你可以向它输入整个代码库（约 30,000 行！）、冗长的技术文档、数小时的视频或大型数据集，而无需复杂的变通方法，如分块或针对大多数任务的复杂检索增强生成 (RAG)。它能理解全局。
• 真正的原生多模态： 它固有地理解并同时处理 文本、代码、图像、音频和视频 输入。你可以使用错误消息截图调试代码，分析 UI 模型和需求文档，从图表中生成代码，甚至从视频演练中获取洞察力。某些版本（预览版）甚至可能提供图像和语音生成作为输出。
• 增强的推理和编码： 它在编码基准（如 SWE-Bench、LiveCodeBench）和复杂推理任务中表现出色。期望可能更好的代码生成（更少的错误，更好的架构），更深入的调试帮助，对复杂需求的更好理解，以及更好的函数调用（允许 AI 通过你的代码使用外部工具/API）。
• 基础： 可以连接到 Google 搜索，获取其响应中的最新信息。
• 代码执行： 可以运行代码（如 Python）来执行计算或测试逻辑。
• 受控生成： 提供参数以更好地控制输出格式和样式。
• 等等

开发者用例：超越简单的代码生成

这个 AI 有许多用例；以下是其中一些：

• 完整的代码库分析与重构： 分析结构、依赖关系和潜在错误，并获取大规模改进建议。
• 复杂应用程序支架： 生成多文件、多语言项目结构。
• 多模态调试： 提供代码片段、错误日志和故障 UI 的屏幕截图。
• 文档强手： 根据代码生成全面的 README、API 文档（例如，OpenAPI 规范）或教程。
• 数据分析和可视化洞察： 向其输入数据（例如，CSV），并请求分析、趋势，甚至使用 Python 代码（使用 Pandas/Matplotlib 等库）进行可视化。（注意：需要适当的设置/SDK 使用）
• 学习和解释： 通过提供内容和提出具体问题来理解复杂的算法、设计模式或研究论文。

Gemini 2.5 Pro 费用是多少？（访问与定价）

1. Google AI Studio： 通常是试用新模型的第一站。它通常拥有一个 慷慨的免费层级 （受速率限制），用于实验。非常适合测试提示和功能。（外部链接：Google AI Studio）
2. Gemini Advanced： Google One AI Premium 订阅的一部分（约 每月 19.99 美元）。它将 Gemini 集成到 Google Workspace（Docs、Gmail 等）中，并提供更大的上下文窗口等功能。（外部链接：Google One AI Premium）

3. Vertex AI (Google Cloud)： 企业平台。您可以在此构建可扩展的生产应用程序。定价通常是按输入/输出令牌的用量付费。Gemini 2.5 Pro 正在此处推出，可能最初为“实验”或“预览”状态。预计会有标准云服务费用。（外部链接：Google Cloud Vertex AI — Gemini 页面）

来源：https://ai.google.dev/gemini-api/docs/pricing

它与 GPT-4 或 Claude 等模型相比如何？

与其他模型如 ChatGPT-4o、Grok-3 和 GPT-4.5 相比，Gemini 2.5 Pro 是唯一一个始终排名第一的模型，这表明它目前在各项任务中是功能最全面、最强大的模型。

• Gemini 2.5 Pro 的 1M 令牌窗口明显大于 GPT-4 Turbo 的约 128K 或 Claude 3.5 Sonnet 的 200K（截至 2025 年初），这使得它可以处理不同类型的任务。
• 虽然其他模型也处理多模态输入，但 Gemini 2.5 Pro 的架构是为原生多模态构建的，这可能在跨类型集成推理方面提供优势。
• 基准测试显示其性能强劲，尤其是在编码（SWE-Bench、LiveCodeBench）方面，但实际效果在很大程度上取决于具体任务和提示。直接比较复杂且变化迅速。
• Gemini 2.5 Pro (exp-03–25) 在 所有类别 中都超越了所有其他模型，在所有子类别中排名 第一，例如：

Gemini 2.5 Pro (exp-03–25)

• 难题提示
• 风格控制
• 编程
• 数学
• 创意写作
• 指令遵循
• 更长的查询
• 多轮对话

如何在 Google AI Studio 中试用 Gemini

1. 访问：https://aistudio.google.com 并使用您的 Google 账户登录。
2. 点击左侧导航栏中的 “创建提示”。
3. 在右侧边栏中，从模型下拉菜单中选择 Gemini 2.5 Pro 或最新可用版本。
4. 输入您的提示。
5. 点击“运行” 或按下 Ctrl + Enter。
6. （可选）上传文件或图片。 Gemini 2.5 Pro 支持 多模态输入——您可以上传图片并提问！

如何在 https://gemini.google.com/ 中试用 Gemini

1. 前往 gemini.google.com。
2. 使用您的 Google 账号登录。如果您没有，则需要创建一个。
3. 点击模型下拉菜单（左上角，“Gemini”下方），选择“2.5 Pro (实验版)”。
4. 在底部聊天框中输入您的问题或任务。
5. 按下 Enter 键。

如何在 https://gemini.google.com/ 中试用 Gemini

访问和使用 Gemini 2.5 API

对于寻求以编程方式访问 Gemini 2.5 的开发者，Gemini API 提供了一个强大的解决方案。Google 提供了针对 Python 和 JavaScript 等流行编程语言的客户端库，这极大地简化了集成过程。

第一步是从 Google AI Studio 获取 API 密钥。

对于 Python 用户，下一步是使用 pip 包管理器安装 google-generativeai 库，命令如下：

pip install google-generativeai

以下是向 Gemini 2.5 Pro 实验模型发送基于文本提示的 Python 代码基本示例：

import google.generativeai as genai  
  
genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")  
  
model = genai.GenerativeModel('gemini-2.5-pro-exp-03-25')  
  
prompt = "Explain how neural networks work in simple terms."  
  
response = model.generate_content(prompt)  
  
print(response.text)

我还有一个使用 Google API 的简单 Node.JS 应用程序。你可以在 我的 GitHub 上找到该存储库。

视频教程

我还有一个包含许多不同用例的视频教程。

在 YouTube 上观看： Gemini 2.5 Pro 教程

结论

Gemini 2.5 Pro 允许您同时处理更多数据（例如大型项目），并理解不同的输入，这非常有用。虽然您需要谨慎并审查其建议，但它是一种强大的创新、解决难题和加快开发速度的方式。请尝试一下，并在下面的评论区分享您的反馈。

祝好！;)

来源：Gemini 2.5 Pro