gemini-1.5-pro-002
Réseau Neuronal
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 65 536 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 32 000 tokens
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 1K tokens)
Comment ça marche gemini-1.5-pro-002?
Questions fréquentes sur gemini-1.5-pro-002
Vous pouvez utiliser les résultats générés à des fins commerciales. Tous les droits sur le contenu créé vous appartiennent. Seule restriction : vérifiez que la requête ne contient pas de contenus protégés par le droit d'auteur appartenant à des tiers. Le respect des droits sur les données d'entrée relève de votre responsabilité.
Le modèle traite le texte, les documents et les images : il analyse de longs documents, écrit et corrige du code, explique les erreurs et aide à l'analyse et aux tâches STEM. Un contexte de 65 536 jetons permet de conserver dans une même discussion un rapport volumineux, un cahier des charges ou plusieurs fichiers à la fois.
Jusqu'à 32 000 jetons par réponse, soit des dizaines de pages. C'est suffisant pour un article volumineux, une documentation détaillée ou un grand module de code sans avoir à le diviser. Si vous avez besoin de plus, continuez simplement dans la même discussion : le contexte est conservé.
Aucun mode de raisonnement spécifique n'est indiqué dans nos données, mais une analyse étape par étape peut être demandée via un prompt : demandez de décomposer la tâche et de montrer les conclusions intermédiaires. Pour la logique, les mathématiques et le débogage de code, cela améliore considérablement la qualité du résultat.
Cette mention n'apparaît pas dans nos données, nous ne pouvons donc pas le garantir à l'avance — testez-le avec votre scénario. Demander une structure directement dans le prompt fonctionne généralement : décrivez le schéma et demandez de ne renvoyer que du JSON. L'API BotHub est compatible avec OpenAI, le format des requêtes est standard.
Les images et les documents sont acceptés en entrée : demandez de décrire une capture d'écran, d'extraire des chiffres d'un tableau, d'analyser un contrat ou une présentation. La réception d'audio et de vidéo n'est pas indiquée dans nos données — si vous avez besoin de travailler avec du son, passez à un modèle approprié dans la même fenêtre.
La famille Gemini est multilingue et le modèle fonctionne de manière fiable avec les requêtes en russe : il gère les formulations complexes, la terminologie et le contexte d'un long document. Nous ne pouvons pas garantir chaque nuance de style — testez-le sur vos tâches et, si vous le souhaitez, comparez-le avec un autre modèle dans la même fenêtre.