gemini-1.5-pro-002
Rede Neural
Especificações
- Entrada
- texto, imagens, documentos
- Saída
- texto
- Tamanho do contexto
- 65 536 tokens
- Comprimento máximo de resposta
- 32 000 tokens
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Prompt de imagem
(por 1K tokens)
Como funciona gemini-1.5-pro-002?
Perguntas frequentes sobre gemini-1.5-pro-002
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.
O modelo trabalha com texto, documentos e imagens: analisa materiais longos, escreve e corrige código, explica erros e ajuda com análises e tarefas STEM. O contexto de 65.536 tokens permite manter em um único diálogo um relatório grande, especificações técnicas ou vários arquivos de uma só vez.
Até 32.000 tokens por resposta — isso equivale a dezenas de páginas. É suficiente para um artigo extenso, documentação detalhada ou um grande módulo de código sem precisar dividir em partes. Se precisar de mais, basta continuar no mesmo diálogo: o contexto é preservado.
Não há um modo de raciocínio separado indicado em nossos dados, mas você pode solicitar uma análise passo a passo via prompt: peça para decompor a tarefa em etapas e mostrar as conclusões intermediárias. Para lógica, matemática e depuração de código, isso melhora visivelmente a qualidade do resultado.
Não há essa indicação em nossos dados, por isso não podemos garantir antecipadamente — verifique em seu cenário. Solicitar a estrutura diretamente no prompt geralmente funciona: descreva o esquema e peça para retornar apenas JSON. A API do BotHub é compatível com a da OpenAI, o formato das solicitações é padrão.
Imagens e documentos são aceitos como entrada: peça para descrever uma captura de tela, extrair números de uma tabela, analisar um contrato ou uma apresentação. A entrada de áudio e vídeo não está indicada em nossos dados — se precisar trabalhar com som, alterne para um modelo adequado na mesma janela.
A família Gemini é multilíngue e o modelo trabalha com confiança em solicitações em russo: lida com formulações complexas, terminologia e o contexto de documentos longos. Não garantimos cada nuance de estilo — verifique em suas tarefas e, se desejar, compare com outro modelo na mesma janela.