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 polyvalent : il accepte du texte, des images et des documents, raisonne avant de répondre, appelle des fonctions externes et sait non seulement écrire, mais aussi vocaliser la réponse — la génération audio est indiquée dans nos données. Il convient aux assistants vocaux, aux scénarios de dialogue, à l'analyse de fichiers et à la synthèse vocale.

La génération audio est confirmée dans nos données, mais les paramètres précis — format de fichier, fréquence d'échantillonnage, débit binaire — ne sont pas indiqués, nous ne les inventerons donc pas. Ce qui est certain : une fenêtre contextuelle de 200 000 jetons et jusqu'à 32 000 jetons par réponse.

Oui, le mode de raisonnement est confirmé par nos données : avant la réponse finale, le modèle construit une chaîne interne d'étapes. Cela aide là où la logique est importante — analyse de documents, instructions en plusieurs étapes, calculs, choix de l'outil approprié. Pour les requêtes complexes, il faudra attendre un peu plus longtemps pour la réponse.

Oui, l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée sont pris en charge. Le modèle décide lui-même quel outil appeler et renvoie une réponse selon le schéma défini — c'est pratique pour les intégrations. Sur BotHub, tout fonctionne via une API unique compatible OpenAI, il n'est pas nécessaire de réécrire le code pour un autre modèle.

Images et documents — oui, c'est confirmé : envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un PDF et demandez d'analyser le contenu. L'entrée audio et vidéo n'est pas indiquée dans nos données, il est donc plus simple de le vérifier avec votre propre fichier directement dans l'interface.

Nos données ne contiennent pas d'évaluation par langue, nous ne donnerons donc pas de chiffres précis. Les modèles Google Gemini ont été conçus comme multilingues, mais il est plus fiable de vérifier en pratique : envoyez votre requête type et comparez le résultat avec un autre modèle — le basculement dans une même fenêtre BotHub ne prend que quelques secondes.