gemini-2.0-flash-lite-001
Réseau Neuronal
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 32 000 tokens
- Fonctionnalités
- appel de fonctions, Batch API
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Invite d'image
(par 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-2.0-flash-lite-001',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'gemini-2.0-flash-lite-001',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Comment ça marche gemini-2.0-flash-lite-001?
Questions fréquentes sur gemini-2.0-flash-lite-001
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.
Il s'agit d'un modèle rapide de Google pour les tâches textuelles : résumé, extraction de données, réponses basées sur des documents, aide au codage et traitement en flux de grands volumes de texte. Il accepte des images et des documents en entrée et peut appeler des fonctions. Le contexte est de 1 048 576 jetons, ce qui permet d'inclure un rapport complet ou une base de code entière dans une seule requête.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 32 000 jetons, ce qui suffit pour un article volumineux, une instruction détaillée, un grand JSON ou un important fragment de code. Si vous avez besoin de plus, demandez-lui de continuer : l'énorme contexte d'entrée permet de conserver tout le texte précédent dans le dialogue sans perdre le fil.
Dans nos données, le mode de raisonnement n'est pas indiqué, mais cela ne signifie pas qu'il n'existe pas. Le modèle répond rapidement et va à l'essentiel. Si vous avez besoin d'un raisonnement étape par étape, demandez-le directement dans le prompt, ou basculez vers un modèle avec raisonnement dans la même fenêtre.
Oui. L'appel de fonctions (function calling) et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle peut être intégré à des agents, connecté à des services externes et fournir des réponses prévisibles selon un schéma. Dans BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible avec OpenAI, donc changer de modèle ne nécessitera pas de réécrire l'intégration.
Selon nos données, les images et les documents sont acceptés en entrée : téléchargez un scan, une photo, un PDF ou un tableau et demandez d'analyser le contenu, d'extraire les champs nécessaires ou de faire un résumé. Le traitement de l'audio et de la vidéo n'est pas indiqué dans nos données ; il vaut mieux le vérifier avec votre propre fichier.
Nous n'avons pas de données sur la prise en charge de langues spécifiques, nous ne ferons donc pas de promesses ; il est plus simple de vérifier la qualité sur votre propre tâche. Dans BotHub, cela prend une minute : paiement à l'utilisation pour les jetons, sans abonnement, sans VPN et sans carte étrangère. Si cela ne convient pas, basculez vers un autre modèle dans la même fenêtre.