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Agnes 2.5 Pro 是 Agnes 2.5 Pro Alpha 打榜模型的商业化稳定版本,适用于高级编码、科学推理、长上下文分析、智能体工作流和多模态理解。该模型通过 OpenAI 兼容的 Chat Completions API 接入。

模型名称

agnes-2.5-pro

API Endpoints

Chat Completions:POST /v1/chat/completions
Responses:POST /v1/responses

模型类型

付费推理模型,支持文本和图像输入。

榜单参考

基于 Agnes 2.5 Pro Alpha 的 Artificial Analysis 打榜参考。

概述

Agnes 2.5 Pro 面向需要更强推理深度的生产任务,包括复杂代码任务、科学与数学推理、长上下文理解、知识密集型问答,以及智能体终端或工作流任务。 它与 Agnes 其他文本模型保持一致的基础接入方式:
Artificial Analysis 将 Agnes 2.5 Pro Alpha 打榜模型标记为 proprietary reasoning model,并显示发布时间为 2026 年 7 月 24 日。Agnes 2.5 Pro 是该打榜模型的商业化稳定版本。外部评测数据属于第三方参考,可能随 Artificial Analysis 的方法或榜单更新而变化。

核心能力

高级推理

适合科学推理、知识密集型问题和多步骤分析。

编码与终端任务

适用于代码生成、调试、重构、测试生成和智能体编码工作流。

长上下文分析

支持长文档、结构化上下文和多轮推理任务。

图像理解

支持图像 URL 输入,可用于视觉分析和多模态推理。

工具调用

支持 OpenAI 兼容的函数调用和外部工具编排。

流式输出

支持流式响应,适合交互式产品体验。

Artificial Analysis 结果

以下指标基于 Agnes 2.5 Pro Alpha 打榜模型的 Artificial Analysis 数据。

Artificial Analysis 模型页

查看打榜模型介绍、摘要和价格分析。

Artificial Analysis 榜单

将 Agnes 2.5 Pro Alpha 打榜模型与其他上榜模型对比。

API Reference

Endpoint

请求头

请求参数

图像 URL 输入

Agnes 2.5 Pro 支持在同一个 messages 请求中传入文本和图像 URL。

请求示例

响应格式

响应字段

Responses API

除 Chat Completions 外,该模型还支持 OpenAI Responses API。使用 input 代替 messages 传递输入。

Responses Endpoint

Responses 请求参数

Responses 输出格式

当前响应不包含顶层 output_text 便捷字段。请从 output[].typemessage、且 output[].content[].typeoutput_text 的内容块中读取生成文本。
Reasoning 输出是可选项,可能位于 content[].reasoning_text,也可能位于 summary[].summary_text。不同模型的 Token 字段命名也可能不同,客户端应同时兼容 input_tokens / output_tokensprompt_tokens / completion_tokens
如果 statusincomplete,请检查 incomplete_details,并使用更大的 max_output_tokens 重试。推理模型可能在输出回答正文前消耗一部分输出预算。

限制与价格

Agnes 2.5 Pro 是付费商业化稳定模型,按输入缓存命中、输入缓存未命中和输出 Token 计费。
价格和可用性可能受账户、地区、计费配置或后续价格更新影响。请以 Agnes AI 平台控制台中展示的账户价格为准。

最佳实践

当任务更关注正确性和多步骤推理,而不是极低延迟时,建议使用 Agnes 2.5 Pro,例如科学推理、复杂策略分析和长篇技术规划。
提供目标语言、框架、已有代码、错误信息、期望行为和约束条件。复杂问题建议先要求模型分析根因,再给出修复补丁。
在 Prompt 中使用结构化章节、文件名或文档标签,帮助模型引用来源并生成可追踪的结论。

接入检查清单

使用 agnes-2.5-pro 作为模型名称。
确认你的账户已开通 Agnes 2.5 Pro 付费商业化稳定模型访问权限。
基础聊天补全请求必须包含 modelmessages
图像输入需要使用公开可访问的 image_url
该模型为付费模型,请跟踪输入缓存命中、输入缓存未命中和输出 Token 使用量。