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 fue creado para trabajar con interfaces: analiza la captura de pantalla de una página y sugiere la siguiente acción: clic, entrada de texto, desplazamiento, navegación. Además de las tareas habituales: texto, análisis de documentos, llamada a herramientas externas. Es adecuado para agentes, automatización de escenarios web y pruebas de interfaces.

El máximo por respuesta es de 32 000 tokens, lo que equivale aproximadamente a varias decenas de páginas de texto. La ventana de contexto es de 200 000 tokens, por lo que una larga correspondencia, documentación o una serie de capturas de pantalla caben fácilmente en la solicitud, y el modelo mantiene todo esto en cuenta en su totalidad.

Sí, el modo de razonamiento está confirmado: antes de responder, el modelo construye una cadena de pasos. Para trabajar con interfaces, esto es clave: es necesario entender qué hay en la pantalla y elegir la siguiente acción. En tareas complejas de varios pasos, el resultado es más preciso, aunque un poco más lento.

Sí, ambas cosas. El modelo llama a funciones y devuelve un JSON estructurado según su esquema; es conveniente conectarlo a su código y servicios externos. En BotHub, esto funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que puede sustituir otro modelo sin tener que reescribir la integración.

Imágenes y documentos, sí, esto está confirmado: el modelo analiza capturas de pantalla, fotografías, PDF y otros archivos junto con el texto de la solicitud. No hay notas sobre audio y video en nuestros datos, por lo que no podemos prometerlo; es más fácil verificarlo directamente en la interfaz de BotHub con su propio archivo.

En nuestros datos no se han registrado los idiomas de los prompts y las respuestas, por lo que no haremos promesas. La forma más fiable es probarlo con su propia tarea: en BotHub envía una solicitud y compara inmediatamente el resultado con otro modelo, pagando solo por los tokens utilizados.