google/gemini-2.5-pro| Proveedor | Entrada, $ por 1M | Salida, $ por 1M | En nuestros datos 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 |
Se muestra solo la tarifa base y solo precios por token. Las tarifas por lotes, reducidas o en caché, así como los precios por imagen o por segundo de vídeo, no entran en esta tabla: no se pueden poner en la misma columna que un precio por millón de tokens.
Un mismo proveedor aparece varias veces si vende este modelo con identificadores distintos y a precios distintos, por ejemplo con distinta precisión de pesos. El identificador se indica junto al nombre. Las ofertas idénticas llegadas de dos fuentes con grafías distintas se unen en una sola fila.
La fecha de la última columna es el día en que este precio entró por primera vez en nuestra recogida. El precio puede ser más antiguo: antes de ese día simplemente no lo registrábamos. Desde entonces no ha cambiado; si no, en su lugar habría una fila nueva con una fecha nueva.
| Conjunto de tareas | Resultado | Condiciones de ejecución | Medido por |
|---|---|---|---|
| Arena Score en francés | 1.470,66 1.456–1.485 | — | — |
| Arena Score en español | 1.469,59 1.457–1.482 | — | — |
| Arena Score en ruso | 1.460,7 1.454–1.467 | — | — |
| Arena Score, general | 1.457,52 1.455–1.460 | — | — |
| Arena Score en inglés | 1.457,33 1.454–1.461 | — | — |
| Arena Score, consultas difíciles | 1.454,97 1.452–1.458 | — | — |
| Arena Score, preguntas expertas | 1.454,85 1.448–1.462 | — | — |
| Arena Score, escritura creativa | 1.454,49 1.449–1.460 | — | — |
| Arena Score, programación | 1.452,45 1.448–1.457 | — | — |
| Arena Score, diálogo de varios turnos | 1.452,3 1.448–1.457 | — | — |
| Arena Score, matemáticas | 1.450,58 1.444–1.458 | — | — |
| Arena Score, consultas largas | 1.449,35 1.445–1.453 | — | — |
| Arena Score, seguimiento de instrucciones | 1.437,05 1.433–1.441 | — | — |
| Arena Score, comprensión de esquemas | 1.271,93 1.265–1.279 | — | — |
| Arena Score, reconocimiento de texto en imagen | 1.269,27 1.264–1.274 | — | — |
| Arena Score, trabajo con imágenes | 1.261,67 1.257–1.266 | — | — |
| Arena Score, desarrollo web | 1.224,23 1.208–1.240 | — | — |
| Mock AIME 2024–2025 — problemas de olimpiada | 84,71 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| Escritura creativa (evaluación de Lech Mazur) | 83,8 % | — | lechmazur/writing Github repository |
| GPQA Diamond — preguntas de nivel de posgrado | 80,39 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| SWE-bench Verified — corrección de errores en repositorios | 57,56 % | · con andamiaje ajustado | Epoch evaluations |
| SimpleQA Verified — exactitud factual | 56 % | — | Epoch evaluations |
| WeirdML — tareas inusuales de aprendizaje automático | 54,03 % | presupuesto de razonamiento: 16K | WeirdML Leaderboard |
| DeepResearch Bench — investigación profunda | 49,71 % | — | DeepResearchBench Leaderboard |
| ARC-AGI — generalización a patrones nuevos | 41 % | presupuesto de razonamiento: 16K · con andamiaje ajustado | ARC Prize Leaderboard |
| Terminal-Bench — trabajo en la línea de comandos | 32,6 % | · con andamiaje ajustado | Terminal-Bench v2 Leaderboard |
| FrontierMath, niveles 1–3 | 24,56 % | — | Epoch evaluations |
| GDPval — tareas de profesiones reales | 23,3 % | — | — |
| Problemas de ajedrez | 15,83 % | — | Epoch evaluations |
| APEX-Agents | 6,6 % | — | — |
| ARC-AGI-2 | 4,86 % | presupuesto de razonamiento: 32K | — |
| CritPt — problemas de física | 2 % | — | — |
| FrontierMath, nivel 4 — problemas de investigación | 0 % | — | Epoch evaluations |