Modèles de réseaux de neurones disponibles

ELITE

Afficher le coût en majuscules

			Coût en dollars
Modèle	Longueur max. de la réponse (en jetons)	Taille du contexte (en jetons)	Coût du prompt (par 1M jetons)	Coût de la réponse (par 1M jetons)
gpt-4.5-preview	16 384	128 000	75	150
o3-mini-high	100 000	200 000	1,1	4,4
o3-mini	100 000	200 000	1,1	4,4
o1	100 000	200 000	15	60
o1-mini	65 536	128 000	1,1	4,4
gpt-4o:extended	64 000	128 000	6	18
gpt-4o	4 096	128 000	2,5	10
gpt-4o-mini	16 384	128 000	0,15	0,6

* Notre majoration sur ces prix est de 5%, qui est incluse dans le coût des forfaits sauf Basic (Premium et supérieur)

Demande à LLM

Coût d'une seule demande dans le tableau de bord

Tous les tarifs

Jetons utilisés + 0.01 USDpar 1 demande

Attention particulière : l'utilisation de Easy Writer est facturée différemment. Chaque génération de texte Easy Writer déduit 10 fois plus de Caps que spécifié ci-dessus pour une demande régulière à LLM.

Génération d'Images

Coût d'une seule génération par modèles

Dall-E

0,04 USD / 20 000 CAPSPour 1 génération

Flux

0,08 USD / 40 000 CAPSPour 1 génération

Stable Diffusion

0,053 USD / 26 250 CAPSPour 1 génération

Recherche Web

Coût d'une seule utilisation de recherche web

Tous les tarifs

Jetons utilisés + 0.01 USDpar 1 demande

Analyse des Liens

0.01 Capspar 1 caractère

Synthèse Vocale

Coût d'une seule synthèse vocale

TTS

7.5 CapsPar 1 caractère

TTS HD

15 CapsPar 1 caractère

Transcription

Le coût d'une transcription

Whisper

3,000 CapsPar 1 minute

Incorporations

Incorporations de modèles disponibles via notre API.

		Coût en Caps	Coût en dollars
Modèle	Dimension de l'incorporation	Coût de l'invite (par 1 jeton)	Coût de l'invite (pour 100 000 jetons)
text-embedding-3-largeLe modèle d'incorporation le plus efficace	3 072	0,098	0,13
text-embedding-3-smallPerformance accrue par rapport au modèle d'incorporation ada de deuxième génération	1 536	0,015	0,02
text-embedding-ada-002Le modèle d'incorporation de deuxième génération le plus puissant, remplaçant 16 modèles de première génération	1 536	0,075	0,1

text-embedding-3-largeLe modèle d'incorporation le plus efficace

3 072Dimension de l'incorporation

0,098Coût de l'invite (pour 100 000 jetons)

0,13Coût de l'invite (pour 100 000 jetons)

text-embedding-3-smallPerformance accrue par rapport au modèle d'incorporation ada de deuxième génération

1 536Dimension de l'incorporation

0,015Coût de l'invite (pour 100 000 jetons)

0,02Coût de l'invite (pour 100 000 jetons)

text-embedding-ada-002Le modèle d'incorporation de deuxième génération le plus puissant, remplaçant 16 modèles de première génération

1 536Dimension de l'incorporation

0,075Coût de l'invite (pour 100 000 jetons)

0,1Coût de l'invite (pour 100 000 jetons)

Coût des Caps

Nous allons expliquer comment convertir le coût des jetons en Caps

Les Caps sont la monnaie interne du service. Le coût de tous les modèles est mesuré en caps. Pour les modèles bon marché, le coût d'un jeton est approximativement égal à un cap, tandis que pour les plus chers, il peut atteindre plusieurs centaines de caps par jeton. Le prix d'un million de caps dépend du tarif : les tarifs élites ont des caps à un prix inférieur à celui des basiques.

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Qu'est-ce que les jetons?

Les jetons sont des unités de traitement de texte par le réseau neuronal, représentant des parties de mots, des mots entiers ou des signes de ponctuation qui déterminent le coût des requêtes.

Combien de temps dure 1 million de jetons?

Un million de jetons du modèle GPT-4o suffisent pour réécrire 'Les Frères Karamazov' de F. M. Dostoïevski.

Que faire si je n'ai plus de jetons?

Achetez des Caps supplémentaires dans votre compte personnel — https://bothub.chat/profile

Pourquoi le réseau neuronal prétend-il être un autre?

Le réseau neuronal ne sait pas quel modèle il est si cela n'est pas spécifié dans l'invite système. L'auto-identification du modèle sans instruction est influencée par de nombreux facteurs, l'un d'eux étant l'ensemble de données d'entraînement du modèle.

Qu'est-ce que le contexte dans un réseau neuronal?

Le contexte est la quantité d'informations que le réseau neuronal retient en mémoire pendant un dialogue, affectant la cohérence des réponses et la compréhension des requêtes précédentes.

Quel est le contexte des différents modèles de réseaux neuronaux?

GPT o1 Pro et Claude 3.7 Sonnet supportent jusqu'à 200K jetons, Gemini 2.5 Pro fonctionne avec 1KK, tandis que Gemini 2.0 Pro supporte jusqu'à 2KK jetons.

Quels formats de fichiers les modèles lisent-ils?

Les réseaux neuronaux traitent TXT, PDF, DOCX, XLSX, CSV, JSON, XML, HTML, ainsi que les images JPG, PNG et les fichiers audio MP3, MP4.

Les réseaux neuronaux peuvent-ils être utilisés gratuitement?

Il existe des modèles gratuits avec le suffixe ':free' et '-exp' qui peuvent être utilisés gratuitement via une mini-fenêtre sur la page principale, ainsi que sur la page du modèle.

En quoi les modèles de réseaux neuronaux diffèrent-ils les uns des autres?

Les modèles diffèrent par le volume de données d'entraînement, la taille du contexte, la vitesse de traitement, la spécialisation dans des tâches spécifiques et la capacité à travailler avec du contenu multimodal.

Comment utiliser les modèles via l'API?

Pour intégrer des modèles dans vos applications, vous devez obtenir une clé API dans votre compte personnel. Plus de détails peuvent être trouvés ici : https://bothub.chat/api/documentation/ru.

Les réseaux neuronaux peuvent-ils être utilisés pour automatiser les processus commerciaux?

Les réseaux neuronaux automatisent efficacement les tâches de routine de gestion documentaire, de traitement des données, de support client et d'analyse, en s'intégrant aux systèmes commerciaux existants via l'API.