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.

É um modelo de texto com contexto de 131.072 tokens: analisa documentos longos, explica código, raciocina sobre tarefas e chama funções externas. A linha safeguard foi criada para classificar conteúdo de acordo com suas próprias regras, sendo ideal para filtros e moderação de fluxos.

Em uma única resposta, o modelo pode gerar até 65.536 tokens — dezenas de páginas de texto. É suficiente para um relatório extenso, análise de instruções volumosas ou análise detalhada de código sem fragmentação. Se a resposta for interrompida, basta pedir para continuar.

Sim, o raciocínio antes da resposta é confirmado pelos nossos dados: o modelo primeiro constrói uma cadeia de passos e depois formula a conclusão. Para tarefas de classificação, isso é especialmente útil — você vê não apenas o veredito final, mas também a lógica por trás dele.

Sim. Function calling e saída estruturada em JSON são suportados, permitindo conectar o modelo aos seus serviços e obter campos previsíveis em vez de texto livre. No BotHub, isso funciona via API compatível com OpenAI — você pode trocar de modelo sem reescrever a integração.

Você pode enviar texto, imagens e documentos — o modelo os lê e responde em texto. Não há informações sobre o recebimento de áudio e vídeo em nossos dados, e a geração de imagens ou som não é mencionada: o resultado é fornecido em formato de texto.

Não há notas específicas sobre idiomas em nossos dados, portanto, não podemos prometer precisão em russo. A maneira mais honesta é testar com sua própria consulta real: no BotHub, o acesso é liberado sem VPN ou cartões estrangeiros, com pagamento via cartões russos apenas pelo que consumir.