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Gemini 2.5 Pro (>200K)

在线实时测算 Gemini 2.5 Pro (>200K) 在 gemini 分词器下的 Token 数量。对比官方原价（输入 $2.50 / 输出 $15.00 每百万）与 Kie.ai 优惠折后价（输入 $1.50 / 输出 $9.00），立省 40% 的 API 费用。

获取 Kie.ai 网关专属密钥
上下文窗口限制2,000K Tokens
分词器编码规则gemini
单次最大输出8.192K Tokens

官方 API 原价

美金每百万 Token

官方输入:$2.500
官方输出:$15.000

Kie.ai 聚合折后价

KIE.AI 推荐

美金每百万 Token

Kie.ai 输入:$1.500
Kie.ai 输出:$9.000

节省幅度

Estimated Discount

Input Saving:40% Off
Output Saving:40% Off
文本 Token 计算器
输入或粘贴您的提示词，实时估算不同分词器（Tokenizer）下的 Token 数量

Token ↔ 单词与费用即时换算器

估算指定 Token 数量在不同模型下对应的字数、排版页数以及官方 vs Kie.ai 折扣费用

750,000
英文单词数
500,000
中日韩汉字
1,500
A4 排版页数
官方 API 费用$2.50 / $15.00
Kie.ai 聚合优惠价$1.50 / $9.00
输入单价 (Input): $2.50 | 输出单价 (Output): $15.00省 40% ($3.50)
注册 Kie.ai 统一 API 网关，立省 30%-50%
总字数 (Words)0
字符数 (Chars)0
估算汉字数0
英文单词占比0%
分词器 (Tokenizer)Token 数量
GPT-5.5 / GPT-4o / o3 o200k_base最新 OpenAI 模型专用分词器
0
DeepSeek V3 / V4 / R1 deepseekDeepSeek 模型专用高效分词器
0
Claude 3.7 / 3.5 / Opus claudeAnthropic Claude 系列分词器近似估算
0
Gemini 3.5 / 3.1 / 2.5 geminiGoogle 旗舰系列 SentencePiece 分词器估算
0
GPT-4 / GPT-3.5 cl100k_base老一代 OpenAI 模型通用分词器
0

开发接入与 SDK 代码示例

Kie.ai 完全兼容标准 OpenAI SDK。切换仅需更改 Base URL 和 API 密钥，完全无需重构您的业务逻辑代码。

Kie.ai Integration Code
from openai import OpenAI # 初始化 Kie.ai 聚合 API 客户端 client = OpenAI( base_url="https://api.kie.ai/gemini-2.5-pro-long/v1", # 对应模型的专属 Base URL api_key="your_kie_api_key_here" # 您的 KIE API Key ) response = client.chat.completions.create( model="gemini-2.5-pro-long", # 模型 ID messages=[ {"role": "user", "content": "你好！请用一句话解释什么是大模型的分词器。"} ] ) print(response.choices[0].message.content)
为什么选择 Kie.ai 统一 API 网关？
Kie.ai 提供稳定、高并发、价格极具杀伤力的全模态 AI API 服务，免去多平台绑卡对账烦恼。
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极其优惠的价格

大模型（GPT-5.5, Claude, DeepSeek）调用成本较官方直降 30% - 50%。多模态（Veo 3.1, Flux Pro）调用费用直降 60%+！

全模态支持

单密钥聚合文字、图像生成、视频生成（Runway, Veo 3.1, Kling）、音乐生成（Suno）以及语音识别。无需申请各种开发者账号。

标准兼容

完全兼容 OpenAI / Anthropic 官方请求格式。现有代码仅需修改 base_url 和 api_key，即可无缝迁移。

开发者集成指南 (Cursor, Claude Code, SDK)

关于 Gemini 2.5 Pro (>200K) 的常见问题 (FAQ)

Q: Gemini 2.5 Pro (>200K) 使用什么分词器 (Tokenizer)？它对中英文的分词效率如何？

Gemini 2.5 Pro (>200K) 主要采用 gemini 编码规则。对于标准英文，1个 Token 约对应 4 个英文字符或 0.75 个英文单词。而对于中文，根据词汇组合不同，单个汉字平均消耗约 1.2 至 1.8 个 Token。由于该分词器进行了词表扩充优化，相较早期分词器（如 cl100k_base）能节省 15% 以上的中文 Token 消耗。

Q: Gemini 2.5 Pro (>200K) 的上下文窗口 (Context Window) 限制是多少？

该模型的单次最大上下文限制为 2,000,000 Token，最大单次输出 Token 数量为 8,192。请注意，上下文限制包含输入提示词 (Prompt) 和输出回复的总和，超出该限制的历史对话会被自动截断。

Q: 如何降低调用 Gemini 2.5 Pro (>200K) API 的成本？

要降低费用，您可以：（1）通过提示词优化工具压缩冗余文本，缩减 20%-40% 输入 Token；（2）充分利用提示词缓存 (Prompt Caching) 技术，在多轮对话或系统指令固定的场景中，可节省高达 90% 的输入成本；（3）使用 Kie.ai 统一 API 聚合网关，Kie.ai 提供的聚合单价比原厂通常便宜 30% 至 50%。