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Il s'agit d'un modèle textuel de Google doté d'une fenêtre de contexte d'un million de jetons. Il accepte du texte, des images et des documents en entrée, raisonne avant de répondre et sait appeler des fonctions. Il est adapté au travail sur le code, à l'analyse de rapports volumineux et aux tâches analytiques où le volume de contexte est important.

Jusqu'à 32 000 jetons par réponse, ce qui correspond à un grand module de code, une analyse détaillée de document ou une longue note analytique. Si le contenu ne tient pas, demandez simplement la suite dans le message suivant : le contexte d'un million de jetons conservera l'intégralité de la conversation précédente.

Oui, le mode de raisonnement est confirmé. Le modèle construit une chaîne d'étapes intermédiaires avant la réponse finale, ce qui le rend plus précis en mathématiques, en logique et en débogage de code. Pour les tâches complexes, le résultat est plus précis, mais il faudra attendre un peu plus longtemps que d'habitude pour obtenir la réponse.

Oui, l'appel de fonctions et la sortie structurée en JSON sont pris en charge, ce qui permet au modèle de s'intégrer dans des scénarios d'agents et le traitement de données. Dans BotHub, cela fonctionne via une API unique compatible avec OpenAI : vous vous connectez une fois et changez de modèle sans réécrire l'intégration.

Selon nos données, le modèle accepte du texte, des images et des documents : envoyez une capture d'écran, un schéma, un PDF ou un tableau et demandez d'analyser le contenu. Nous n'avons pas d'informations concernant l'audio et la vidéo, il est donc préférable de tester ces fichiers avec un petit exemple.

La gamme Gemini est multilingue et le modèle fonctionne de manière fiable avec les requêtes en russe : il conserve le sens et la terminologie même dans les longs documents. Pour savoir si cela convient à votre tâche, le plus simple est de tester en pratique — dans BotHub, vous payez pour les jetons réellement consommés, sans abonnement.