gemini-3-pro-preview
Réseau Neuronal
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 048 576 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 32 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- faible, moyen, élevé
- Fonctionnalités
- raisonnement, 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-3-pro-preview',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'gemini-3-pro-preview',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Comment ça marche gemini-3-pro-preview?
Questions fréquentes sur gemini-3-pro-preview
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 Google polyvalent pour travailler avec du texte, des documents et des images : analyse et débogage de code, raisonnement et tâches STEM, analyse de fichiers. Un contexte allant jusqu'à 1 048 576 jetons permet de charger une base de code entière, un rapport ou un contrat et d'obtenir un résumé, une vérification ou un fragment de code prêt à l'emploi.
Jusqu'à 32 000 jetons de sortie par réponse — suffisant pour un long article, une documentation technique ou un grand module de code. Si vous avez besoin de plus, demandez-lui de continuer : le contexte de 1 048 576 jetons permet de garder toute la conversation et les fichiers sources à portée de main.
Oui, selon nos données, le modèle prend en charge le raisonnement et la chaîne de pensée avant de répondre. Cela aide pour les tâches où une réponse rapide n'est pas primordiale, mais plutôt une analyse étape par étape : mathématiques, logique, conception d'architecture, recherche de la cause d'une erreur dans le code.
Oui, le modèle peut appeler des fonctions et fournir une sortie structurée en JSON. Via l'API unique compatible OpenAI de BotHub, vous le connectez à votre agent ou service, et si nécessaire, vous passez à un autre modèle sans réécrire l'intégration.
Selon nos données, les images et les documents sont confirmés en entrée, y compris le traitement natif des fichiers : schémas, captures d'écran, tableaux, PDF. Nous n'avons aucune information sur l'audio et la vidéo, fiez-vous donc au texte, aux images et aux documents — ce sont des scénarios éprouvés.
Les modèles de la famille Gemini sont connus pour être multilingues, le modèle gère donc généralement bien les requêtes en russe. Nous n'avons pas de caractéristiques précises dans nos données, alors testez-le sur vos tâches : l'accès depuis la Fédération de Russie est ouvert sans VPN ni carte étrangère, paiement en roubles.