gemini-1.5-pro-002
Red Neuronal
Longitud máxima de respuesta
(en tokens)
Tamaño del contexto
(en tokens)
Costo del prompt
(por 1M tokens)
Costo de la respuesta
(por 1M tokens)
Prompt de imagen
(por 1K tokens)
Cómo funciona gemini-1.5-pro-002?
Preguntas frecuentes sobre gemini-1.5-pro-002
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.
El modelo trabaja con texto, documentos e imágenes: analiza materiales extensos, escribe y corrige código, explica errores y ayuda con análisis y tareas STEM. El contexto de 65 536 tokens permite mantener en un mismo diálogo un informe extenso, especificaciones técnicas o varios archivos a la vez.
Hasta 32 000 tokens por respuesta, lo que equivale a decenas de páginas. Es suficiente para un artículo extenso, documentación detallada o un gran módulo de código sin necesidad de dividirlo. Si necesitas más, simplemente continúa en el mismo diálogo: el contexto se mantiene.
No se indica un modo de razonamiento específico en nuestros datos, pero puedes solicitar un análisis paso a paso mediante un prompt: pide que descomponga la tarea en pasos y muestre las conclusiones intermedias. Para lógica, matemáticas y depuración de código, esto mejora notablemente la calidad del resultado.
No tenemos esa indicación en nuestros datos, por lo que no podemos garantizarlo de antemano; pruébalo en tu escenario. Solicitar la estructura directamente en el prompt suele funcionar: describe el esquema y pide que devuelva solo JSON. La API de BotHub es compatible con OpenAI, el formato de solicitud es estándar.
Se aceptan imágenes y documentos como entrada: pide que describa una captura de pantalla, extraiga números de una tabla, analice un contrato o una presentación. La recepción de audio y video no está indicada en nuestros datos; si necesitas trabajar con sonido, cambia a un modelo adecuado en la misma ventana.
La familia Gemini es multilingüe y el modelo trabaja con confianza en las solicitudes en ruso: maneja formulaciones complejas, terminología y el contexto de documentos largos. No podemos garantizar cada matiz de estilo, así que pruébalo con tus tareas y, si lo deseas, compáralo con otro modelo en la misma ventana.