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.

GigaChat-Max-preview es un modelo de texto: entrada de texto, salida de texto. Es adecuado para escribir y editar materiales, resumir documentos largos, análisis, trabajar con código y responder preguntas. El contexto de 128 000 tokens permite cargar un documento voluminoso o una correspondencia completa y discutirlos.

Hasta 128 000 tokens en una sola respuesta: el límite superior de salida coincide aquí con el tamaño de la ventana de contexto. Esto es suficiente para un informe extenso, documentación detallada o un análisis exhaustivo. Tenga en cuenta que el texto enviado y la respuesta comparten la misma ventana, así que deje un margen.

No hay una marca específica sobre el modo de razonamiento en nuestros datos, por lo que no podemos prometerlo de antemano. Sin embargo, puede solicitar un análisis directamente en el prompt: «desglosa la tarea paso a paso», «primero el razonamiento, luego la conclusión». Pruebe este escenario con su tarea.

No hay indicaciones sobre la llamada a funciones (function calling) ni sobre un modo JSON estricto en nuestros datos; esto no es una negación, simplemente no hay confirmación. Si necesita una respuesta estructurada garantizada, describa el esquema directamente en la solicitud y valide el resultado, o cambie en BotHub a un modelo con soporte confirmado.

Según nuestros datos, el modelo está marcado como de texto: entrada y salida de texto, no hay indicaciones sobre la recepción de imágenes, audio o video. Para tales tareas, cambie en la misma ventana de BotHub a un modelo multimodal: la API es única, no tendrá que reescribir la integración.

Es un modelo de desarrollo ruso, y el ruso es su lengua materna: los casos gramaticales, la estilística, las formulaciones comerciales y coloquiales se le dan con seguridad. No hay mediciones de calidad separadas en nuestros datos, por lo que es más fácil comprobarlo usted mismo: envíe su texto típico y compare la respuesta con otro modelo.