Google a officiellement retiré Gemini 2.5 Pro et Gemini 2.5 Flash le 2 novembre 2026. Selon le journal des modifications de l'API Gemini, aucun des deux modèles ne peut plus être sélectionné dans Google AI Studio, et à partir du 1er décembre, les requêtes API adressées aux anciens noms de modèles seront automatiquement redirigées vers de nouveaux modèles et facturées à leurs tarifs. Pour les développeurs qui utilisent encore la série 2.5, il ne s'agit pas d'une simple note de version, mais d'un changement incompatible qui doit être migré avant décembre.
Après la redirection, la destination et la facture changent toutes les deux
Le journal des modifications décrit deux itinéraires différents. gemini-2.5-pro sera automatiquement redirigé vers gemini-3.8-flash et facturé aux tarifs de Gemini 3.8 Flash ; gemini-2.5-flash sera redirigé vers gemini-3.5-flash-lite et facturé aux tarifs de ce dernier. Google demande aux développeurs de remplacer la chaîne du modèle par le nouveau nom avant le 1er décembre et de vérifier chaque guide de migration. La redirection automatique garantit la continuité des requêtes, pas un comportement identique, et la base de facturation change elle aussi. Le passage de Pro à Flash mérite une attention particulière : le positionnement du modèle a changé, il faut donc mesurer à nouveau la qualité des sorties, la vitesse et le coût, au lieu de supposer que les évaluations précédentes restent valables.
La migration ne se limite pas au nom du modèle
Les deux modèles partagent la même liste de changements incompatibles : appels de fonctions et validation de thought_signature, thinking_level qui remplace thinking_budget, ainsi que la suppression de certains paramètres d'échantillonnage et de tours de modèle préremplis. Se contenter de changer la chaîne du modèle avant de déployer risque de provoquer des erreurs immédiates sur les appels de fonctions ou la configuration de réflexion, ou de modifier silencieusement le comportement du modèle. L'ordre le plus sûr consiste à tester d'abord en environnement de test les trois catégories de cas — appels de fonctions, niveau de réflexion et configuration d'échantillonnage —, à vérifier que les sorties et les coûts correspondent aux attentes, puis à basculer le trafic de production.
Qui doit agir en premier, avant décembre
Les équipes qui ont inscrit les noms de modèles en dur dans des constantes de code ou des fichiers de configuration, les services de longue durée et les équipes qui dépendent des capacités de 2.5 Pro doivent passer en premier. Les utilisateurs individuels qui choisissent les modèles manuellement dans AI Studio doivent aussi vérifier si la sélection par défaut a changé. Après le 1er décembre, le fait qu'un ancien nom fonctionne encore ne signifie pas que l'ancien modèle fonctionne encore : la facturation et le comportement suivent le nouveau modèle, et un problème découvert le jour de la bascule coûtera encore plus cher.
