GEMINI

Odwiedź Stronę →

Opis

Gemini to rodzina modeli AI od Google, zbudowana do pracy „produkcyjnej”: pisania i redakcji, analizy dokumentów, ekstrakcji danych, rozumowania, kodowania oraz wdrożeń agentowych (narzędzia / funkcje / integracje). W ekosystemie Google Gemini działa w kilku kanałach: jako aplikacja Gemini, jako Google AI Studio oraz jako Gemini API / Vertex AI do zastosowań deweloperskich i firmowych.

Długi kontekst i praca na dużych materiałach

Gemini jest mocno pozycjonowane jako „long-context” – w dokumentacji Google podaje, że Gemini standardowo operuje na kontekście rzędu 1M tokenów, co otwiera zastosowania typu: duże repozytoria kodu, długie PDF-y, logi, wielowątkowe wymagania i rozbudowane analizy.

W warstwie kosztowej warto pamiętać: na Vertex AI powyżej 128k tokenów wchodzą stawki „long context”, a PDF bywa rozliczany jak obrazy (strona ≈ obraz).

Szczegółowe Oceny

Ocena Ogólna
9.0/10
Łatwość Użycia
9.0/10
Funkcje
8.0/10
Stosunek Jakości do Ceny
9.9/10

Główne Funkcje

  • ✓ Multimodal: tekst + obrazy + audio + wideo + PDF (w modelach tekstowych)
  • ✓ Długi kontekst: 1,048,576 tokenów wejścia; do 65,536 tokenów wyjścia (Pro/Flash/Flash-Lite)
  • ✓ Function calling (narzędzia/funkcje jako „ręce” modelu)
  • ✓ Structured outputs (JSON Schema) pod integracje
  • ✓ Code execution i file search (wspierane w Pro/Flash/Flash-Lite)
  • ✓ Caching / context caching
  • ✓ Search grounding (odpowiedzi uziemiane wynikami wyszukiwania)
  • ✓ Generowanie obrazów: gemini-2.5-flash-image oraz Gemini 3 Pro Image Preview

Zalety i Wady

✓ Zalety

  • Bardzo duży kontekst (praktyczne zastosowania przy dużych plikach i repozytoriach)
  • Świetny wybór modeli pod koszt/szybkość/jakość (Pro vs Flash vs Flash-Lite)
  • Wbudowane mechanizmy pod integracje: function calling + structured outputs
  • Wspierane narzędzia typu code execution i file search (mocne pod agentów)
  • Osobne modele do obrazów (łatwe rozdzielenie: „tekst robi swoje, obraz robi swoje”)

✗ Wady

  • Generowanie obrazów nie jest w Pro/Flash – trzeba użyć osobnego modelu image
  • Koszty potrafią rosnąć przy bardzo długim kontekście (stawki long context powyżej 128k)
  • PDF może być rozliczany jak obrazy (np. per strona), co wpływa na koszt analiz dokumentów
  • Część rzeczy jest w preview/eksperymentalnych wariantach modeli, co oznacza zmienne limity i dostępność