deep-research-max-preview-04-2026
Rede Neural
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 1 048 576 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 32 000 tokens
- Recursos
- Batch API
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 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: 'deep-research-max-preview-04-2026',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'deep-research-max-preview-04-2026',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Como funciona deep-research-max-preview-04-2026?
Perguntas frequentes sobre deep-research-max-preview-04-2026
Você pode usar os resultados da geração para fins comerciais. Todos os direitos sobre o conteúdo criado pertencem a você. A única restrição: certifique-se de que a solicitação não inclua materiais de terceiros protegidos por direitos autorais. A responsabilidade pelo cumprimento dos direitos sobre os dados de entrada é do usuário.
Este é um modelo de texto do Google: aceita texto, documentos e imagens como entrada e responde com texto. É adequado para analisar materiais longos, tarefas de pesquisa, preparação de relatórios, trabalho com código e resumos de PDFs ou capturas de tela. O contexto é de 65.536 tokens, o que é suficiente para coleções volumosas.
O limite de saída é de 32.000 tokens por resposta. Isso é suficiente para um relatório detalhado, um artigo longo ou um arquivo de código grande na íntegra, sem fragmentação. Se o material ainda não couber, peça para continuar — o modelo escreverá o próximo fragmento no mesmo diálogo.
Em nossos dados, um modo de raciocínio separado não está marcado, mas isso não significa que ele não exista. Na prática, um truque simples ajuda: peça ao modelo para analisar a tarefa passo a passo e mostrar a lógica antes da saída — em perguntas complexas, a qualidade das respostas aumenta visivelmente.
A chamada de funções e a saída estrita em JSON não estão marcadas em nossos dados, portanto, não podemos garantir seu funcionamento. No entanto, o formato da resposta pode ser definido no prompt: descreva a estrutura desejada e um exemplo, e depois verifique o resultado em seu cenário. O acesso é feito através da API BotHub compatível com OpenAI.
Imagens e documentos — sim: carregue uma captura de tela, diagrama, digitalização ou PDF, e o modelo analisará o conteúdo e responderá com texto. Áudio e vídeo como formatos de entrada não estão marcados em nossos dados, então não conte com eles; é melhor converter a trilha sonora em texto com antecedência.
Os dados do modelo não descrevem os idiomas suportados, portanto, não prometeremos nada específico — é mais fácil verificar com seu próprio texto e documentos. A interface do BotHub está em russo, o acesso funciona da Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro, e o pagamento é feito com cartões russos em rublos.