deep-research-max-preview-04-2026
Red Neuronal
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 32 000 tokens
- Funciones
- Batch API
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
import OpenAI from 'openai';
const openai = new OpenAI({
apiKey: '<your bothub access token>',
baseURL: 'https://openai.bothub.chat/v1'
});
// Sync - Text generation
async function main() {
const chatCompletion = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'deep-research-max-preview-04-2026',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'deep-research-max-preview-04-2026',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Cómo funciona deep-research-max-preview-04-2026?
Preguntas frecuentes sobre deep-research-max-preview-04-2026
Puede usar los resultados generados con fines comerciales. Todos los derechos sobre el contenido creado le pertenecen. La única restricción: asegúrese de que la solicitud no incluya material de terceros protegido por derechos de autor. El usuario es responsable de respetar los derechos sobre los datos de entrada.
Es un modelo de texto de Google: acepta texto, documentos e imágenes como entrada y responde con texto. Es adecuado para analizar materiales extensos, tareas de investigación, preparación de informes, trabajo con código y resúmenes de PDF o capturas de pantalla. El contexto es de 65 536 tokens, suficiente para colecciones voluminosas.
El límite de salida es de 32 000 tokens por respuesta. Esto es suficiente para un informe detallado, un artículo extenso o un archivo de código grande completo, sin dividirlo en partes. Si el material aún no cabe, pídale que continúe: el modelo escribirá el siguiente fragmento en el mismo diálogo.
En nuestros datos no se indica un modo de razonamiento separado, pero eso no significa que no exista. En la práctica, un truco sencillo ayuda: pídale al modelo que descomponga la tarea paso a paso y muestre la lógica antes de generar la respuesta; en preguntas complejas, la calidad de las respuestas aumenta notablemente.
La llamada a funciones y la salida estricta en JSON no están marcadas en nuestros datos, por lo que no podemos garantizarlas. Sin embargo, el formato de respuesta se puede definir en el prompt: describa la estructura necesaria y un ejemplo, y luego verifique el resultado en su escenario. El acceso se realiza a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI.
Imágenes y documentos, sí: cargue una captura de pantalla, un esquema, un escaneo o un PDF, y el modelo analizará el contenido y responderá con texto. El audio y el video como formatos de entrada no están marcados en nuestros datos, por lo que no debe contar con ellos; es mejor convertir la pista de audio a texto de antemano.
Los datos del modelo no describen los idiomas admitidos, por lo que no prometeremos nada específico; es más fácil verificarlo con su propio texto y documentos. La interfaz de BotHub está en ruso, el acceso funciona desde Rusia sin VPN ni tarjeta extranjera, y el pago se realiza con tarjetas rusas en rublos.