gemini-3.5-transcribe
Red Neuronal
Características
- Entrada
- texto, imágenes, documentos
- Salida
- texto
- Tamaño del contexto
- 98 304 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-3.5-transcribe',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'gemini-3.5-transcribe',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Cómo funciona gemini-3.5-transcribe?
Preguntas frecuentes sobre gemini-3.5-transcribe
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.
gemini-3.5-transcribe de Google trabaja con texto, documentos e imágenes, convirtiéndolos en texto estructurado. El modelo razona antes de responder, llama a funciones y mantiene un contexto de hasta 65 536 tokens, por lo que es adecuado para transcribir el contenido de archivos, extraer datos y realizar análisis. Acceso a BotHub desde la Federación Rusa sin VPN.
En una sola respuesta, el modelo genera hasta 32 000 tokens, lo que equivale aproximadamente a un artículo largo o una transcripción detallada de decenas de páginas. Si el material es más extenso, divida el trabajo en partes y envíelas secuencialmente: el contexto general de 65 536 tokens lo permite.
Sí, el razonamiento antes de responder está confirmado: el modelo desglosa la tarea paso a paso antes de dar un resultado. Esto es notable en documentos complejos, instrucciones de varios pasos y tareas donde es importante conectar fragmentos de texto dispersos y llegar a una conclusión fundamentada.
Sí, ambos. El modelo llama a funciones y devuelve un JSON estructurado, que es fácil de guardar en una base de datos o transmitir a través de un pipeline. BotHub utiliza una API única compatible con OpenAI: se conecta una vez y se cambian los modelos sin necesidad de reescribir la integración.
Imágenes y documentos, sí, están confirmados en nuestros datos: puede enviar un escaneo, PDF o fotografía y obtener un análisis de texto. No tenemos notas sobre audio y video, así que verifique los formatos disponibles en la interfaz antes de establecer el proceso.
En nuestros datos no se especifican las características por idioma, por lo que no podemos prometer nada. La forma más fácil de comprobarlo es en la práctica: envíe su documento o tarea típica a BotHub y compare el resultado con otros modelos; el cambio toma un par de segundos, pago con tarjetas rusas.