gemini-3-pro-preview
Red Neuronal
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 1 048 576 tokens
- Longitud máxima de respuesta
- 32 000 tokens
- Niveles de razonamiento
- bajo, medio, alto
- Funciones
- razonamiento, llamada a 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: 'gemini-3-pro-preview',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'gemini-3-pro-preview',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Cómo funciona gemini-3-pro-preview?
Preguntas frecuentes sobre gemini-3-pro-preview
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 universal de Google para trabajar con texto, documentos e imágenes: análisis y depuración de código, razonamiento y tareas STEM, análisis de archivos. Un contexto de hasta 1 048 576 tokens permite cargar una base de código completa, un informe o un contrato y obtener un resumen, una verificación o un fragmento de código listo.
Hasta 32 000 tokens de salida en una sola respuesta: suficiente para un artículo largo, documentación técnica o un módulo de código grande. Si necesitas más, pide que continúe: el contexto de 1 048 576 tokens permite mantener toda la conversación y los archivos fuente a mano.
Sí, según nuestros datos, el modelo admite razonamiento y cadena de pensamiento antes de responder. Esto ayuda en tareas donde no es importante una respuesta rápida, sino un análisis paso a paso: matemáticas, lógica, diseño de arquitectura, búsqueda de la causa de un error en el código.
Sí, el modelo puede llamar a funciones y proporcionar una salida estructurada en JSON. A través de la API de BotHub, compatible con OpenAI, puedes conectarlo a tu agente o servicio y, si es necesario, cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.
Según nuestros datos, se admiten imágenes y documentos, incluido el procesamiento nativo de archivos: esquemas, capturas de pantalla, tablas, PDF. No tenemos información sobre audio y video, así que confía en texto, imágenes y documentos: estos son escenarios probados.
Los modelos de la familia Gemini son conocidos por ser multilingües, por lo que el modelo suele manejar bien las consultas en ruso. No tenemos características exactas en nuestros datos, así que pruébalo con tus tareas: el acceso desde la Federación Rusa está abierto sin VPN ni tarjeta extranjera, pago en rublos.