GPT 6.1 Terra
Réseau Neuronal
GPT 6.1 Terra d'OpenAI : modèle intermédiaire pour les scénarios d'agent quotidiens, la programmation et les textes.
Caractéristiques
- Entrée
- texte, images, documents
- Sortie
- texte
- Taille du contexte
- 1 050 000 tokens
- Longueur maximale de la réponse
- 128 000 tokens
- Niveaux de raisonnement
- aucun, faible, moyen, élevé, très élevé, max
- Fonctionnalités
- raisonnement, appel de fonctions
Coût du prompt
(par 1M tokens)
Coût de la réponse
(par 1M tokens)
Comment ça marche GPT 6.1 Terra?
GPT 6.1 Terra est un modèle intermédiaire de la série GPT 6.1 d'OpenAI. Il excelle dans les scénarios d'agent quotidiens, la programmation et le traitement de texte, et analyse particulièrement bien les captures d'écran : interfaces, tableaux, graphiques, erreurs à l'écran. Sur BotHub, le modèle est accessible sans VPN ni carte étrangère, le paiement s'effectue en roubles à l'usage et les jetons n'expirent pas. Plus de 250 modèles sont disponibles dans une seule fenêtre : comparez facilement les réponses et changez de modèle sans réécrire l'intégration. Les développeurs apprécieront l'API unique compatible OpenAI, tandis que les équipes bénéficieront de contrats, factures, gestion électronique de documents, panneau d'administration et limites. Les données sont protégées par chiffrement AES-GCM et ne sont pas conservées. Avec Terra, il est facile d'écrire et de refactoriser du code, de le déboguer via une capture d'écran d'erreur, de créer des agents, d'automatiser des tâches routinières, de rédiger des courriers professionnels et des articles, d'analyser des tableaux et des maquettes d'interface, et de comparer des données d'images avec des rapports.Questions fréquentes sur GPT 6.1 Terra
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.
Le modèle est conçu pour des tâches longues et volumineuses : un contexte allant jusqu'à 1 050 000 jetons permet de charger un document entier ou une base de code. Il accepte des images et des documents, sait raisonner et appeler des fonctions. Le format batch est pratique pour le traitement en flux de grands ensembles de requêtes similaires.
En une seule réponse, le modèle génère jusqu'à 128 000 jetons, un volume important suffisant pour une analyse détaillée, un long document ou un fragment de code substantiel. Si vous avez besoin de plus, il est préférable de diviser la tâche en parties et de les soumettre séquentiellement pour ne pas perdre la cohérence.
Oui, le mode de raisonnement fait partie des capacités confirmées du modèle. Avant la réponse finale, il élabore les étapes de la solution, ce qui est utile pour les mathématiques, la logique, l'analyse de données et l'analyse de code complexe. Pour les requêtes simples, ce n'est pas nécessaire, mais cela améliore généralement la précision.
Oui, les deux capacités sont annoncées : le modèle prend en charge l'appel de fonctions et la sortie JSON structurée. Cela signifie qu'il peut être intégré dans une application où il accède à des outils externes et renvoie le résultat sous une forme lisible par machine, ce qui est pratique pour les intégrations, l'analyse et l'automatisation des processus.
Vous pouvez transmettre des images et des documents en entrée, ce qui est confirmé selon nos données. L'audio et la vidéo ne sont pas répertoriés parmi les formats d'entrée, il ne faut donc pas compter dessus. Si vous devez reconnaître de la parole ou analyser un enregistrement vidéo, il vaut mieux utiliser un modèle distinct pour cette tâche.
Nous ne disposons pas d'évaluation spécifique de la qualité en russe, nous ne promettons donc pas une précision record. Le modèle traite du texte dans différentes langues, mais pour les tâches complexes (juridiques, techniques, stylistiques), il est préférable de tester avec vos propres exemples et de comparer le résultat avec un autre modèle dans la même fenêtre.