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 versátil: acepta texto, imágenes y documentos, razona antes de responder, invoca funciones externas y no solo sabe escribir, sino también dar voz a la respuesta; en nuestros datos se ha registrado la generación de audio. Es adecuado para asistentes de voz, escenarios de diálogo, análisis de archivos y locución de textos.

En nuestros datos se ha registrado la generación de audio, pero no se especifican los parámetros exactos (formato de archivo, frecuencia de muestreo, tasa de bits), por lo que no los inventaremos. Lo que sí se sabe con certeza: una ventana de contexto de 200 000 tokens y hasta 32 000 tokens en una sola respuesta.

Sí, el modo de razonamiento está confirmado por nuestros datos: antes de la respuesta final, el modelo construye una cadena interna de pasos. Esto ayuda donde la lógica es importante: análisis de documentos, instrucciones de varios pasos, cálculos, selección de la herramienta adecuada. En consultas complejas, habrá que esperar un poco más para obtener la respuesta.

Sí, se admiten tanto la llamada a funciones como la salida estructurada en JSON. El modelo decide por sí mismo qué herramienta invocar y devuelve la respuesta según el esquema dado, lo cual es conveniente para integraciones. En BotHub, todo funciona a través de una API única compatible con OpenAI, por lo que no es necesario reescribir el código para otro modelo.

Imágenes y documentos, sí, está confirmado: envíe una captura de pantalla, un esquema, una tabla o un PDF y pida que analice el contenido. La entrada de audio y video no está registrada en nuestros datos, por lo que es más fácil comprobarlo con su propio archivo directamente en la interfaz.

En nuestros datos no hay una evaluación por idiomas individuales, por lo que no proporcionaremos cifras concretas. Los modelos Google Gemini fueron creados como multilingües, pero es más fiable comprobarlo en la práctica: envíe su consulta típica y compare el resultado con otro modelo; cambiar en una misma ventana de BotHub toma un par de segundos.