GPT 4o 2024 05 13
Réseau Neuronal
GPT-4o d'OpenAI : modèle acceptant texte et images, répondant par texte — GPT-4o pour le code, l'analyse et le raisonnement complexe.
Longueur maximale de la réponse
(en tokens)
Taille du contexte
(en tokens)
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 4o 2024 05 13?
GPT-4o est un modèle multimodal d'OpenAI : il accepte du texte et des images en entrée et produit du texte en sortie, tout en conservant le niveau d'intelligence de GPT-4 Turbo avec une vitesse accrue. La version 2024-05-13 est un instantané fixe : le comportement du modèle ne change pas avec le temps, ce qui est crucial pour les flux de travail établis. Sur BotHub, ce modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère ; le paiement s'effectue en roubles avec des cartes russes, à l'usage, pour les jetons consommés qui n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans la même fenêtre, permettant de basculer facilement et de comparer les réponses sur une même tâche. Une API unique compatible OpenAI permet de changer de modèle sans réécrire l'intégration. Les échanges sont chiffrés via AES-GCM, et pour les entreprises, nous proposons contrats, factures, GED et un panneau d'administration avec limites. Pour les développeurs, le modèle aide à analyser le code, écrire des fonctions et déboguer via des logs. Pour les analystes, il extrait le sens de graphiques et tableaux. Pour les marketeurs, il génère des textes et variantes. Pour les étudiants et chercheurs, il résout étape par étape des problèmes de mathématiques et de sciences.Questions fréquentes sur GPT 4o 2024 05 13
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.
C'est un modèle OpenAI polyvalent pour le traitement de texte : analyse de longs documents, écriture et refactorisation de code, débogage, analytique, tâches STEM, préparation de données structurées. Le contexte de 128 000 jetons permet de conserver un projet entier, une correspondance ou une documentation technique dans une seule discussion sans perdre de détails.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 4096 jetons, soit plusieurs pages de texte. Si vous avez besoin d'un contenu volumineux, divisez la tâche en parties et demandez de continuer : le contexte de 128 000 jetons conservera tout ce qui a été écrit précédemment, assurant la cohérence de la suite.
Aucun mode de réflexion distinct n'est indiqué dans nos données ; la réponse est générée immédiatement. Cependant, une analyse étape par étape est possible via un prompt : demandez de raisonner par étapes, de vérifier la solution et de montrer les conclusions intermédiaires, ce qui augmentera considérablement la précision sur les tâches complexes.
Oui, l'appel de fonctions (function calling) et la sortie structurée en JSON sont pris en charge. Cela facilite l'intégration du modèle dans des agents, des chatbots et la logique métier. Sur BotHub, il fonctionne via une API unique compatible OpenAI, donc le remplacement du modèle ne nécessite pas de réécrire l'intégration.
En plus du texte, des images et des documents sont acceptés en entrée : envoyez une capture d'écran, un schéma, un tableau ou un fichier pour obtenir une analyse textuelle. L'audio et la vidéo ne sont pas indiqués dans nos données ; pour ces tâches, BotHub propose des modèles dédiés accessibles dans la même fenêtre.
Le modèle travaille avec assurance en russe : il respecte scrupuleusement la terminologie, le style et le sens, et analyse de longs documents en russe ainsi que les commentaires de code. Aucun réglage particulier n'est nécessaire : formulez votre demande normalement et précisez séparément le format et le volume de réponse souhaités.