Google

Gemini 2.5 Computer Use

GetInfoUs রিসার্চ টিম দ্বারা পরীক্ষিতসর্বশেষ পর্যালোচনা: October 2026সম্পাদকীয় নীতিমালা
65
ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স

বিশেষায়িত Gemini variant এর জন্য বিশেষভাবে তৈরি browser navigation, GUI interactions, এবং desktop অটোমেশন.

টেকনিক্যাল স্পেসিফিকেশন

প্রোভাইডার
Google
ক্যাটাগরি
flagship
রিলিজ তারিখ
2025-10
নলেজ কাটঅফ
June 2025
আর্কিটেকচার
Action-grounded vision-language agent model
প্যারামিটার
Confidential
কনটেক্সট উইন্ডো
128K tokens
সর্বোচ্চ আউটপুট
16K tokens
ক্যাশড ইনপুট রেট
$0.375 / 1M tokens
ব্যাচ এপিআই ডিসকাউন্ট
50% off async batch
কনজিউমার সাবস্ক্রিপশন
$20 / month
রিজনিং মোড
Yes (Chain-of-Thought)
রিজনিং এফোর্ট কন্ট্রোল
Configurable (Low / Med / High)
টুল ও ফাংশন কলিং
Yes
স্ট্রাকচার্ড আউটপুট
Yes
ওপেন-ওয়েটস
No (Proprietary Cloud)
ইনপুট মোডালিটি
text, vision
আউটপুট মোডালিটি
text
অফিশিয়াল ডকুমেন্টেশন
প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন দেখুন ↗

ডেটা প্রাইভেসি, লাইসেন্স ও ডিপ্লয়মেন্ট নীতিমালা

API ডেটা ট্রেইনিং পলিসি
ডিফল্টভাবে API ডেটা দিয়ে মডেল ট্রেইন করা হয় না (Enterprise DPA)
মডেল লাইসেন্স ও কমার্শিয়াল রাইটস
Proprietary Commercial API (Google Terms)
ডিপ্লয়মেন্ট ও ক্লাউড এন্ডপয়েন্ট
Google AI Studio API, Google Cloud Vertex AI
আউটপুট কপিরাইট ও মালিকানা
জেনারেটেড আউটপুটের পূর্ণ বাণিজ্যিক মালিকানা ব্যবহারকারীর

অফিশিয়াল প্রোভাইডার রিলিজ স্পেক্স, API কোটা ও এজেন্টিক সক্ষমতা

একই পেজে একাধিক মডেলের সাথে তুলনা করুন →
অফিশিয়াল API মডেল আইডি (SDK String)
models/gemini-2-5-computer-use
সাপোর্টেড SDK ও API প্রোটোকল
Google Gemini API (generateContent) + OpenAI-Compatible SDK
রিলিজ লাইফসাইকেল ও ডেপ্রিকেশন স্ট্যাটাস
সক্রিয় প্রোডাকশন রিলিজ (কমপক্ষে 2027 সাল পর্যন্ত সাপোর্ট নিশ্চিত)
প্রোডাকশন রেট লিমিট (RPM ও TPM কোটা)
10,000 – 30,000 RPM (Tier 5 Enterprise) · 800,000 – 2,000,000 TPM
লং-কনটেক্সট প্রাইসিং টিয়ার (>128K / >200K)
পূর্ণ 128K কনটেক্সট জুড়ে একই ফ্ল্যাট রেট ($1.5/1M)
প্রম্পট ক্যাশিং ও TTL পলিসি
ইমপ্লিসিট ও এক্সপ্লিসিট কনটেক্সট ক্যাশিং ($0.375/1M, কাস্টম TTL সহ)
কম্পিউটার ইউজ ও ব্রাউজার GUI এজেন্ট
সমর্থিত (স্ক্রিন কোঅর্ডিনেট গ্রাউন্ডিং, ব্রাউজার ও ডেস্কটপ GUI অটোমেশন)
MCP প্রোটোকল ও প্যারালাল টুল কলিং
নেটিভ MCP সাপোর্ট · প্যারালাল ফাংশন কলিং · ১০০% স্ট্রিক্ট JSON স্কিমা
বিল্ট-ইন ওয়েব সার্চ ও কোড স্যান্ডবক্স
বিল্ট-ইন গুগল সার্চ গ্রাউন্ডিং + ম্যানেজড পাইথন কোড এক্সিকিউশন স্যান্ডবক্স
ফাইন-টিউনিং ও ডিস্টিলেশন সুবিধা
Vertex AI সুপারভাইজড অ্যাডাপ্টার টিউনিং ও ডিস্টিলেশন
মাল্টিমোডাল টোকেনাইজেশন হিসাব
টেক্সট BPE (~৪ অক্ষর/টোকেন) · ইমেজ (~২৫৮–৭৬৫ টোকেন/ছবি)
ওয়েটস প্রিসিশন ও কোয়ান্টাইজেশন ফরম্যাট
Cloud-Hosted Proprietary (FP8 / BF16 Tensor Core Cluster)
ন্যূনতম GPU VRAM রিকোয়ারমেন্ট
লোকাল জিপিইউ প্রয়োজন নেই (১০০% ক্লাউড API)
সেলফ-হোস্টেড ইনফারেন্স ইঞ্জিন
Managed Google Cloud API
সিস্টেম কার্ড ও সেফটি ক্লাসিফিকেশন
Google DeepMind Frontier Safety Framework Verified
এন্টারপ্রাইজ কমপ্লায়েন্স (SOC2 / HIPAA / ZDR)
SOC2 Type II · GDPR · এন্টারপ্রাইজ টিয়ারে Zero Data Retention (ZDR) ও HIPAA BAA সুবিধা
ইঞ্জিনিয়ারিং ও প্রাইসিং ওয়ার্কবেঞ্চ

Gemini 2.5 Computer Use: খরচ, কনটেক্সট, হার্ডওয়্যার ও কোড ইন্টিগ্রেশন

500 / দিন
4,000 tok
1,000 tok
মাল্টি-টার্ন চ্যাট ডেপথ (কনটেক্সট রি-বিলিং):১ টার্ন (সিঙ্গেল প্রম্পট)
50%
আনুমানিক মাসিক API খরচ (৩০ দিন)
$176.25$210.00
মাসিক সাশ্রয়: $33.75 (Caching/Batch)
সাবস্ক্রিপশন ($20/মাস) বনাম API

ব্যক্তিগত চ্যাট ব্যবহারের জন্য $20/মাস সাবস্ক্রিপশন প্ল্যান বেশি সাশ্রয়ী।

ব্রেক-ইভেন পয়েন্ট: দৈনিক ~57 টি মেসেজে API খরচ $20/মাস এর সমান হয়।

একই কাজের ভলিউমে শীর্ষ বিকল্প মডেলগুলোর মাসিক খরচ তুলনা

Gemini 2.5 Computer Use (Active)
$176.25
প্রতি মাসে
Gemini 2.5 Flash
$18.00
প্রতি মাসে
DeepSeek V3
$32.70
প্রতি মাসে
GPT-4o
$300.00
প্রতি মাসে
Claude 3.7 Sonnet
$405.00
প্রতি মাসে

লাইভ প্রম্পট টোকেন কাউন্টার (BPE Tokenizer)

আপনার সিস্টেম প্রম্পট, JSON বা কোড পেস্ট করে তাৎক্ষণিক টোকেন সংখ্যা ও খরচ দেখুন।

Chars / Words
175 / 24
OpenAI o200k
~46 tok
Claude BPE
~49 tok
Llama / DeepSeek
~51 tok

হাইব্রিড মডেল রাউটিং ক্যাসকেড সাশ্রয় (Cascade Router)

সাধারণ প্রশ্নগুলো ফাস্ট রাউটার মডেলে (Gemini 2.5 Flash / GPT-4.1 Nano) পাঠিয়ে শুধুমাত্র জটিল টাস্ক Gemini 2.5 Computer Use-এ পাঠালে মাসিক খরচ কত কমে দেখুন:

ক্যাসকেড মাসিক বিল:$57.56/mo
১০০% Gemini 2.5 Computer Use ব্যবহারের তুলনায় মাসে $118.69 (67%) সাশ্রয় হয়।

বেঞ্চমার্ক ফলাফল ও ৬-অক্ষের সক্ষমতা রাডার

বেঞ্চমার্ক এনসাইক্লোপিডিয়া
কোডিং (65)রিজনিং (65)জ্ঞান (MMLU) (65)স্পিড (57)কনটেক্সট (75)সাশ্রয় (72)
Gemini 2.5 Computer Useফ্রন্টিয়ার গড় (Median)
Terminal-Bench
45.2%
Chatbot Arena Elo
1365pts

শক্তিশালী দিকসমূহ

  • উচ্চ নির্ভুলতা UI coordinates এবং element গ্রাউন্ডিং
  • স্বায়ত্তশাসিত মাল্টি-স্টেপ browser ওয়ার্কফ্লো
  • বিশেষায়িত action error recovery

সীমাবদ্ধতা ও বিবেচ্য বিষয়

  • Restricted 128K কনটেক্সট উইন্ডো
  • উচ্চতর ইনফারেন্স লেটেন্সি during screen parsing লুপ

সম্পাদকীয় মূল্যায়ন

Google-এর নিবেদিত browser এবং OS action এজেন্ট, এর জন্য অপ্টিমাইজড UI navigation.

সবচেয়ে উপযুক্ত: স্বায়ত্তশাসিত web scraping, QA test অটোমেশন, এবং RPA desktop ওয়ার্কফ্লো

Gemini 2.5 Computer Use সম্পর্কে সচরাচর জিজ্ঞাসিত প্রশ্নাবলী

Gemini 2.5 Computer Use-এর API প্রাইসিং ও প্রম্পট ক্যাশিং খরচ কত?+

Google-এর Gemini 2.5 Computer Use ব্যবহারের খরচ প্রতি ১০ লক্ষ (1M) ইনপুট টোকেনে $1.5 এবং প্রতি ১০ লক্ষ আউটপুট টোকেনে $8। প্রম্পট ক্যাশিং ব্যবহার করলে ইনপুট খরচ কমে প্রতি ১M টোকেনে $0.375 হয় এবং অ্যাসিঙ্ক্রোনাস ব্যাচ API-তে 50% পর্যন্ত ছাড় পাওয়া যায়।

Gemini 2.5 Computer Use-এর জন্য $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ভালো নাকি Pay-As-You-Go API?+

আপনি যদি শুধুমাত্র ব্যক্তিগত চ্যাট, রিসার্চ বা কোডিং অ্যাসিস্ট্যান্ট হিসেবে ব্যবহার করেন, তবে ফিক্সড $20/মাস সাবস্ক্রিপশন ঝুঁকিমুক্ত। কিন্তু আপনি যদি অ্যাপ্লিকেশন তৈরি করেন বা কম ভলিউমে (মাসে $20-এর কম টোকেন) ব্যবহার করেন, তবে প্রম্পট ক্যাশিংসহ API পে-অ্যাজ-ইউ-গো অনেক বেশি সাশ্রয়ী।

Gemini 2.5 Computer Use-এর কনটেক্সট উইন্ডোতে কত শব্দ বা পৃষ্ঠা ধরে?+

Gemini 2.5 Computer Use-এর কনটেক্সট উইন্ডো হলো 128K tokens, যা প্রায় 96,000টি ইংরেজি শব্দ বা প্রায় 256 পৃষ্ঠার স্ট্যান্ডার্ড ডকুমেন্টের সমান। এক বারে এর সর্বোচ্চ আউটপুট সীমা 16,384 টোকেন।

Gemini 2.5 Computer Use কি ওপেন-ওয়েটস এবং নিজের GPU-তে লোকালি চালানো যাবে?+

না, Gemini 2.5 Computer Use একটি প্রোপ্রাইটরি ক্লাউড মডেল। এর ওয়েট ডাউনলোড করা যায় না; এটি শুধুমাত্র Google-এর অফিশিয়াল ক্লাউড API বা এন্টারপ্রাইজ এন্ডপয়েন্টের মাধ্যমে ব্যবহারযোগ্য।

Gemini 2.5 Computer Use API-তে পাঠানো ডেটা কি মডেল ট্রেইনিংয়ে ব্যবহার করা হয়?+

ডিফল্টভাবে API ডেটা দিয়ে মডেল ট্রেইন করা হয় না (Enterprise DPA)। লাইসেন্সের ধরন: Proprietary Commercial API (Google Terms)। ডেভেলপাররা জেনারেটেড আউটপুট বাণিজ্যিক কাজে ব্যবহার করতে পারেন।

কোডিং ও রিজনিং বেঞ্চমার্কে Gemini 2.5 Computer Use-এর স্কোর কত?+

Gemini 2.5 Computer Use-এর কম্পোজিট ইন্টেলিজেন্স ইনডেক্স 65/100। বেঞ্চমার্কের মধ্যে SWE-bench Verified-এ N/A%, GPQA Diamond-এ N/A%, MMLU-Pro-তে N/A% এবং Arena Elo-তে 1365 স্কোর অর্জন করেছে।

Gemini 2.5 Computer Use কোন কাজের জন্য সবচেয়ে উপযুক্ত?+

Gemini 2.5 Computer Use মূলত স্বায়ত্তশাসিত web scraping, QA test অটোমেশন, এবং RPA desktop ওয়ার্কফ্লো-এর জন্য সবচেয়ে কার্যকর। সম্পাদকীয় মূল্যায়ন: Google-এর নিবেদিত browser এবং OS action এজেন্ট, এর জন্য অপ্টিমাইজড UI navigation.

সম্পর্কিত এআই পরিভাষা ও গ্লোসারি

সব পরিভাষা দেখুন →

Gemini 2.5 Computer Use-এর আর্কিটেকচার ও বৈশিষ্ট্যের সাথে সম্পর্কিত মূল পরিভাষাসমূহ:

টোকেন (Token)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেল যে ক্ষুদ্রতম টেক্সট এককে ডেটা প্রসেস করে, যা সাধারণত ৩ থেকে ৪টি ইংরেজি অক্ষর বা প্রায় ০.৭৫ শব্দের সমান। উদাহরণস্বরূপ: "Artificial intelligence is fast" বাক্যটি প্রায় ৫টি টোকেনে বিভক্ত হয়।

বেঞ্চমার্ক (Benchmark)

একটি প্রমিত ও নিয়ন্ত্রিত টেস্ট স্যুট যার মাধ্যমে বিভিন্ন এআই মডেলের কর্মক্ষমতা বস্তুনিষ্ঠভাবে পরিমাপ ও তুলনা করা হয়; যেমন কোডিংয়ের জন্য SWE-bench, গণিতের জন্য AIME এবং সাধারণ জ্ঞানের জন্য MMLU।

কনটেক্সট উইন্ডো (Context Window)

একটি এআই মডেল একক অনুরোধে যে সর্বোচ্চ সংখ্যক টোকেন ইনপুট হিসেবে পড়তে এবং আউটপুট হিসেবে লিখতে পারে। ১,০০০,০০০ টোকেনের কনটেক্সট উইন্ডো একবারে প্রায় ৭৫০,০০০ ইংরেজি শব্দ ধারণ করতে সক্ষম।

রিজনিং মডেল (Reasoning Model)

রিইনফোর্সমেন্ট লার্নিংয়ের মাধ্যমে বিশেষভাবে প্রশিক্ষিত এআই মডেল, যা দ্রুত অনুমানের বদলে সময় নিয়ে গভীরভাবে যুক্তি বিশ্লেষণ করে জটিল গণিত, বিজ্ঞান ও সফটওয়্যার আর্কিটেকচার সমস্যা সমাধান করে। যেমন: OpenAI o3 ও DeepSeek R1।

চেইন অব থট (Chain-of-Thought / CoT)

একটি ধারাবাহিক চিন্তন কৌশল যেখানে এআই মডেল চূড়ান্ত উত্তর দেওয়ার পূর্বে ধাপে ধাপে অন্তর্বর্তী যুক্তি ও গণনা প্রদর্শন করে। OpenAI o3 এবং DeepSeek R1 জটিল গণিত ও কোডিং সমাধানে এই পদ্ধতি প্রয়োগ করে।

টুল কলিং (Tool Calling)

একটি ল্যাঙ্গুয়েজ মডেলের এমন সক্ষমতা যার মাধ্যমে এটি বুঝতে পারে কখন বাইরের তথ্য বা ক্রিয়া প্রয়োজন এবং কাঠামোগত JSON আর্গুমেন্ট তৈরি করে ক্যালকুলেটর, ওয়েব সার্চ বা ডেটাবেস ফাংশন আহ্বান করে।

এআই ল্যাবগুলোর নতুন রিলিজের সাথে সাথে বেঞ্চমার্ক স্কোর, টোকেন প্রাইসিং এবং রেট লিমিট নিয়মিত পরিবর্তিত হয়। প্রোডাকশনে ব্যবহারের পূর্বে সর্বদা অফিশিয়াল প্রোভাইডার ডকুমেন্টেশন যাচাই করুন।

তথ্যসূত্র: Google DeepMind Agent Research & API Specs↗