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 entiende texto, imágenes y documentos, sabe razonar antes de responder y llamar a funciones. Un contexto de hasta 1 050 000 tokens permite cargar materiales grandes: código, informes, tablas. Es adecuado para análisis, desarrollo, análisis de documentación y extracción de datos, y puede cambiar a otro modelo sin reescribir la integración.

En una sola respuesta, el modelo genera hasta 128 000 tokens; esto es suficiente para materiales largos: capítulos, informes voluminosos, fragmentos de código grandes. Si necesita más, divida la tarea en partes y pase el resultado anterior en la siguiente solicitud: el contexto de 1 050 000 tokens lo permite.

Sí, el razonamiento antes de responder está marcado como una capacidad confirmada del modelo: sigue pasos antes de dar un resultado. Esto ayuda donde la lógica y la verificación de condiciones son importantes: en cálculos, análisis de código, búsqueda de causas de errores. Usted obtiene una respuesta lista, no un borrador.

Sí, la llamada a funciones y la salida estructurada en JSON son capacidades confirmadas del modelo. Es conveniente integrarlo en escenarios donde se necesita una respuesta en un formato rígido o acceso a servicios externos, incluso a través de la API única de BotHub compatible con OpenAI: no tendrá que reescribir la integración al cambiar de modelo.

Imágenes y documentos, sí, el modelo los acepta. No hay notas sobre audio y video en nuestros datos, por lo que no podemos prometerlo: si es crítico para su escenario, consulte con el soporte. Es conveniente enviar una imagen como referencia y un documento como fuente de hechos para analizar.

No hay una evaluación separada para el idioma ruso en nuestros datos, por lo que no daremos cifras concretas. Es más fiable probarlo con sus propias tareas: dé al modelo una solicitud típica con su terminología y vea si el resultado le satisface. El pago se realiza por uso de tokens, sin suscripción.