แชตGoogle

Gemini 2.5 Flash ผู้ช่วยแชต AI

Gemini 2.5 Flash คือโมเดลแชต Gemini AI ที่รวดเร็วและต้นทุนต่ำกว่าของ Rivya สำหรับค้นคว้าเร็ว คัดแยกภาพหน้าจอ ระดมไอเดีย และงานผู้ช่วยหลายโมดัลในชีวิตประจำวัน

อินพุต
พรอมป์ + รูปภาพเสริม
เอาต์พุต
ผู้ช่วยแชต AI
เครดิต
จ่ายตามการใช้งาน — เครดิตขึ้นอยู่กับการใช้จริง
เหมาะที่สุดสำหรับ
ค้นคว้าเร็วและสรุปรอบแรก
ตัวอย่างผลลัพธ์

ตัวอย่างผลลัพธ์

เหมาะสำหรับทีมสนับสนุน คำตอบที่อ่อนไหวต่อนโยบาย และร่างติดตามผลลูกค้า

แชต

ทดลองออนไลน์

ลอง Gemini 2.5 Flash

ตั้งค่าอินพุต

เตรียมการรันครั้งนี้

เครดิตโดยประมาณ: 1+

ตัวควบคุมแชต

เลือกได้ว่า Rivya ควรค้นหาเว็บเมื่อใด ควรใช้การให้เหตุผลมากแค่ไหน และจะแสดงความคิดของโมเดลเมื่อโมเดลที่เลือกรองรับหรือไม่

ค้นหาเว็บ

อนุญาตให้โมเดลที่รองรับดึงผลลัพธ์เว็บแบบสดระหว่างตอบ

ความคิด

ให้ค่าเริ่มต้นของโมเดลตัดสิน หรือระบุชัดเจนว่าจะรวมหรือซ่อนร่องรอยความคิดเมื่อผู้ให้บริการรองรับ

เริ่มบทสนทนาเพื่อเปลี่ยนการวางแผน การทำพรอมต์ และทิศทางครีเอทีฟให้เป็นเธรดที่นำกลับมาใช้ซ้ำได้

พรอมป์เริ่มต้น

เริ่มใช้ Gemini 2.5 Flash ด้วยพรอมป์ที่ผ่านการพิสูจน์แล้ว

ใช้เทมเพลตที่จับคู่กับ Gemini 2.5 Flash ไว้แล้ว เมื่อคุณต้องการการรันแรกที่ดีกว่าการเริ่มจากพรอมป์ว่าง

เธรดแชต

ลูกค้าบอกว่าการส่งออกล้มเหลวสองครั้งและขอเงินคืน นี่คือบันทึกนโยบายของเรา...

ประเภทปัญหา: การส่งออกล้มเหลวซ้ำและคำขอเงินคืน คำตอบที่ส่งให้ลูกค้า: รับทราบความพยายามที่ล้มเหลว ขอโทษอย่างตรงไปตรงมา และยืนยันว่าจะช่วยกู้เส้นทางการส่งออกก่อน ขอบเขตนโยบาย: อธิบายสิทธิ์การคืนเงินจากบันทึกนโยบายที่ให้มาเท่านั้น ห้ามสัญญาข้อยกเว้น ขั้นตอนถัดไป: ขอรูปแบบการส่งออก เบราว์เซอร์ และเวลาที่เกิดเหตุ จากนั้นส่งต่อให้ฝ่ายบิลลิงหากบัญชีเข้าเกณฑ์คืนเงิน บันทึกภายใน: ติดแท็กเป็นความเสี่ยงด้านความน่าเชื่อถือของผลิตภัณฑ์ เพราะการส่งออกเดียวกันล้มเหลวสองครั้ง

หลักฐานของโมเดล

ผลลัพธ์จาก Gemini 2.5 Flash มีหน้าตาอย่างไร

ใช้การทดลองออนไลน์ด้านบน แล้วเปรียบเทียบตัวอย่างผลลัพธ์เหล่านี้เพื่อประเมินความเรียบร้อย จังหวะ และความเหมาะกับงาน ก่อนใช้เครดิตเพิ่มเติมใน Studio

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างแชตสำหรับพรอมป์ตอบกลับฝ่ายสนับสนุนลูกค้าแบบมีโครงสร้าง

ผลลัพธ์

เหมาะสำหรับทีมสนับสนุน คำตอบที่อ่อนไหวต่อนโยบาย และร่างติดตามผลลูกค้า

ตัวอย่างหลัก

เหมาะสำหรับทีมสนับสนุน คำตอบที่อ่อนไหวต่อนโยบาย และร่างติดตามผลลูกค้า

ตัวอย่างแชตสำหรับพรอมป์ตอบกลับฝ่ายสนับสนุนลูกค้าแบบมีโครงสร้าง

อินพุต

พรอมป์ + รูปภาพเสริม

สิ่งที่ควรสังเกต

ตัวอย่างแชตสำหรับพรอมป์ตอบกลับฝ่ายสนับสนุนลูกค้าแบบมีโครงสร้าง

เครดิตต่อการใช้งาน

จ่ายตามการใช้งาน — เครดิตขึ้นอยู่กับการใช้จริง

ทำไมโมเดลนี้จึงใช้ได้ผล

ทำไมโมเดลนี้จึงใช้ได้ผล

โมเดลแชตต้นทุนต่ำที่สุดที่ 1 เครดิต

ตอบสนองเร็วสำหรับบทสนทนาแบบเรียลไทม์

รองรับการมองเห็นภาพ — วิเคราะห์ได้สูงสุด 6 รูป

งานที่เหมาะที่สุด

งานที่เหมาะที่สุด

ค้นคว้าเร็วและสรุปรอบแรกคัดแยกหลายโมดัลจากภาพหน้าจอหรืออินพุตภาพระดมไอเดียปริมาณมากและเก็บโน้ตให้เรียบร้อยร่างคำตอบฝ่ายสนับสนุนลูกค้าและข้อเสนอแนะการตอบกลับ

หลักฐานของโมเดล

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมต์แชตของ Rivya: Onboarding Email Sequence Chat

ตัวอย่างบทสนทนาแบบมีโครงสร้างสำหรับ Onboarding Email Sequence Chat

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมต์แชตของ Rivya: Onboarding Email Sequence Chat

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตตอบคอมเมนต์โซเชียล

ตัวอย่างบทสนทนาแบบมีโครงสร้างสำหรับแชตตอบคอมเมนต์โซเชียล

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตตอบคอมเมนต์โซเชียล

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตสรุปแอ็กชันจาก Sprint Retro

ตัวอย่างบทสนทนาแบบมีโครงสร้างสำหรับแชตสรุปแอ็กชันจาก Sprint Retro

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตสรุปแอ็กชันจาก Sprint Retro

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างบทสนทนาสำหรับแชตแปลงโน้ต CRM เป็นการติดตามผล

เปลี่ยนโน้ต CRM ที่ยังหลวมให้เป็นการติดตามผล โดยแยกความต้องการของลูกค้าออกจากความเสี่ยงภายใน

ตัวอย่างบทสนทนาสำหรับแชตแปลงโน้ต CRM เป็นการติดตามผล

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

พรีวิวบทสนทนาสำหรับ Policy Answer Draft Chat

ช่วยทีม support ตอบคำถามด้านนโยบายโดยไม่แต่งกฎขึ้นเอง

พรีวิวบทสนทนาสำหรับ Policy Answer Draft Chat

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมต์แชตของ Rivya: Onboarding Email Sequence Chat

ตัวอย่างบทสนทนาแบบมีโครงสร้างสำหรับ Onboarding Email Sequence Chat

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมต์แชตของ Rivya: Onboarding Email Sequence Chat

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตตอบคอมเมนต์โซเชียล

ตัวอย่างบทสนทนาแบบมีโครงสร้างสำหรับแชตตอบคอมเมนต์โซเชียล

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตตอบคอมเมนต์โซเชียล

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตสรุปแอ็กชันจาก Sprint Retro

ตัวอย่างบทสนทนาแบบมีโครงสร้างสำหรับแชตสรุปแอ็กชันจาก Sprint Retro

ตัวอย่างเธรดสำหรับเทมเพลตพรอมป์ต์แชต Rivya: แชตสรุปแอ็กชันจาก Sprint Retro

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

ตัวอย่างบทสนทนาสำหรับแชตแปลงโน้ต CRM เป็นการติดตามผล

เปลี่ยนโน้ต CRM ที่ยังหลวมให้เป็นการติดตามผล โดยแยกความต้องการของลูกค้าออกจากความเสี่ยงภายใน

ตัวอย่างบทสนทนาสำหรับแชตแปลงโน้ต CRM เป็นการติดตามผล

เธรดแชต

ขอให้ Rivya ช่วยวางแผน เขียนพรอมป์ วิเคราะห์ หรือทำงานโค้ด

พรีวิวบทสนทนาสำหรับ Policy Answer Draft Chat

ช่วยทีม support ตอบคำถามด้านนโยบายโดยไม่แต่งกฎขึ้นเอง

พรีวิวบทสนทนาสำหรับ Policy Answer Draft Chat

ความเหมาะสมสำหรับการตัดสินใจ

เมื่อใดที่โมเดลนี้เป็นตัวเลือกที่เหมาะ

ความเหมาะสมสำหรับการตัดสินใจ

สัญญาณความเหมาะสม

โมเดลแชตต้นทุนต่ำที่สุดที่ 1 เครดิต
ตอบสนองเร็วสำหรับบทสนทนาแบบเรียลไทม์
รองรับการมองเห็นภาพ — วิเคราะห์ได้สูงสุด 6 รูป
เหมาะกับถามตอบเร็วและการระดมไอเดีย
ราคาโทเค็นมีประสิทธิภาพสำหรับการใช้งานปริมาณมาก

งานที่เหมาะที่สุด

ใช้เมื่อโจทย์มีลักษณะเช่นนี้

ค้นคว้าเร็วและสรุปรอบแรกคัดแยกหลายโมดัลจากภาพหน้าจอหรืออินพุตภาพระดมไอเดียปริมาณมากและเก็บโน้ตให้เรียบร้อยร่างคำตอบฝ่ายสนับสนุนลูกค้าและข้อเสนอแนะการตอบกลับผู้ช่วย AI ประจำวันที่ไวต่อต้นทุน

ข้อเท็จจริงแบบไม่ปรุงแต่ง

อินพุต เอาต์พุต และเครดิตที่ต้องยืนยัน

ผู้ให้บริการ

Google

หมวดหมู่

แชต

ความสามารถ

แชต

โมเดลเครดิต

จ่ายตามการใช้งาน — เครดิตขึ้นอยู่กับการใช้จริง

เส้นทางอินพุต

พรอมป์ + รูปภาพเสริม

การตั้งค่าพรอมป์

สูงสุด 20,000 ตัวอักษร

การเข้าถึงสำหรับนักพัฒนา

ใช้งานผ่าน API ได้

เรียกใช้ Gemini 2.5 Flash จาก Public API v1 หลังจากตรวจฟิลด์ของโมเดล กฎของสื่ออ้างอิง และพฤติกรรมเครดิตแล้ว

FAQ

Gemini 2.5 Flash FAQ

เปรียบเทียบทางเลือกอื่น

โมเดลอื่นที่ควรพิจารณาต่อ

แชต

GPT-5.5

โมเดลแชต GPT ขั้นสูงของ OpenAI บน Rivya สำหรับการให้เหตุผลซับซ้อน การวิเคราะห์ที่รับรู้ภาพ การสังเคราะห์งานวิจัย และงานเขียนแบบมีโครงสร้างเมื่อบรีฟต้องการพื้นที่มากขึ้น

ทำไมควรพิจารณา

พิจารณาเมื่อหมายเหตุเครดิตเหมาะกับการรันถัดไปของคุณ: จ่ายตามการใช้งาน - เครดิตขึ้นอยู่กับการใช้จริง

อินพุตพรอมป์ + รูปภาพเสริม
เครดิตจ่ายตามการใช้งาน - เครดิตขึ้นอยู่กับการใช้จริง
เหมาะที่สุดสำหรับการสังเคราะห์งานวิจัยจากชุดแหล่งข้อมูลยาวหรือกระจัดกระจาย
แชต

GPT-5.4

โมเดลแชต AI ระดับสูงขึ้นของ OpenAI บน Rivya พร้อมการจัดการอินพุตแบบมีโครงสร้างที่แข็งแรงขึ้น การควบคุมการให้เหตุผล และโปรเจกต์สนทนาที่เน้นเครื่องมือ สำหรับงานวิเคราะห์และงานเขียนที่ซับซ้อนกว่า

ทำไมควรพิจารณา

พิจารณาสำหรับความเหมาะกับงานนี้: บรีฟกลยุทธ์ยาวและบันทึกการตัดสินใจ

อินพุตพรอมป์ + รูปภาพเสริม
เครดิตจ่ายตามการใช้งาน — เครดิตขึ้นอยู่กับการใช้จริง
เหมาะที่สุดสำหรับบรีฟกลยุทธ์ยาวและบันทึกการตัดสินใจ
แชต

GPT-5.4 Codex

โมเดล Codex ระดับสูงขึ้นของ OpenAI บน Rivya พร้อมความสามารถเขียนโค้ดที่แข็งแรงขึ้น การให้เหตุผลแบบมีโครงสร้าง และการทำงานร่วมกันที่เน้นเครื่องมือ สำหรับโปรเจกต์พัฒนาระดับคลังโค้ดที่ต้องการมาก

ทำไมควรพิจารณา

พิจารณาสำหรับความเหมาะกับงานนี้: การดีบักระดับคลังโค้ดและการทบทวนสถาปัตยกรรม

อินพุตพรอมป์ + รูปภาพเสริม
เครดิตจ่ายตามการใช้งาน — เครดิตขึ้นอยู่กับการใช้จริง
เหมาะที่สุดสำหรับการดีบักระดับคลังโค้ดและการทบทวนสถาปัตยกรรม