Claude Opus 5.5
Le meilleur de la semaine
Modèle Google pour la génération et l'édition d'images, alternative abordable à Pro. Jusqu'en 4K, 5 personnages et 14 objets cohérents, texte net dans n'importe quelle langue. 4× plus rapide et moins cher que Pro.
Modèle de Kuaishou pour des vidéos de 3 à 30 secondes en 720p et 1080p, y compris au format 21:9. Contrôle des images de début, intermédiaires et de fin, jusqu'à 10 images et 5 vidéos de référence, et montage de vidéos existantes.Modèle OpenAI de la gamme GPT-6, situé entre le modèle phare Astra et le rapide Luna. Conçu pour les tâches professionnelles exigeantes — documents volumineux, code et analyse — tout en restant économique. Prend en charge le raisonnement, les outils, les images et documents en entrée et un contexte allant jusqu’à 1,05M de tokens. 
Modèle phare de Black Forest Labs avec 32B paramètres. Génération d'images photoréalistes jusqu'à 4 MP, typographie améliorée et prise en charge de jusqu'à 10 références pour l'édition cohérente de personnages et d'objets. Contrôle précis des couleurs via codes HEX, mode Grounding Search pour visualiser les événements et produits actuels, et meilleure adhérence aux prompts de la gamme.Modèle Anthropic de classe Sonnet pour le travail quotidien : développement de fonctionnalités, correction de bugs, revue et refactorisation de code. Successeur de Claude Sonnet 5 avec de meilleurs résultats sur les tâches d’ingénierie. Prend en charge le raisonnement, l’appel de fonctions et un contexte allant jusqu’à 1M de tokens. models-page.best-models.link
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Modèle phare d’Anthropic pour le raisonnement complexe, la programmation et les tâches agentiques de longue durée. Il prolonge la gamme Claude Opus 5 et excelle particulièrement dans les modifications en plusieurs étapes sur de grandes bases de code. Fonctionne avec du texte, des images et des documents, prend en charge l’appel de fonctions et un contexte allant jusqu’à 1M de tokens.
Nano Banana 2
Kling 4
GPT 6 Sol
Flux 2 max
Claude Sonnet 5.5
Qu'est-ce que les Caps ?
Les Caps sont la monnaie interne du service, utilisée pour mesurer le coût des requêtes et des réponses des réseaux neuronaux. Elle est fixe et dépend de la complexité du modèle : nombre de paramètres, multimodalité et puissance totale.
- Par exemple :
- ChatGPT-3.5 — ~1 Cap par jeton
- ChatGPT o1-Pro — ~400+ Caps par jeton
Vous avez encore des questions ?
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.
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