Claude Opus 5.5
O melhor da semana
Modelo altamente eficiente do Google para geração e edição de imagens, alternativa mais acessível ao Pro. Até 4K, 5 personagens e 14 objetos consistentes, texto nítido em qualquer idioma. 4× mais rápido e mais barato que o Pro.
Modelo principal da Kuaishou para vídeos de até 15 s com som e diálogos nativos. Até 4K, física realista, controle de quadros, multishot com personagens consistentes e Director Mode.Modelo da OpenAI da linha GPT-6, posicionado entre o principal Astra e o rápido Luna. Criado para tarefas profissionais exigentes — documentos extensos, código e análise — sem deixar de ser econômico. Suporta raciocínio, ferramentas, entrada de imagens e documentos e contexto de até 1,05M de tokens. 
Modelo principal da Black Forest Labs com 32B parâmetros. Geração de imagens fotorrealistas até 4 MP, tipografia aprimorada e suporte a até 10 referências para edição consistente de personagens e objetos. Controle preciso de cor via códigos HEX, modo Grounding Search para visualizar eventos e produtos atuais e melhor aderência a prompts da linha.Modelo da Anthropic da classe Sonnet para o trabalho do dia a dia: desenvolvimento de funcionalidades, correção de bugs, revisão e refatoração de código. Sucessor do Claude Sonnet 5 com resultados melhores em tarefas de engenharia. Suporta raciocínio, chamada de funções e contexto de até 1M de tokens. models-page.best-models.link
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Modelo principal da Anthropic para raciocínio complexo, programação e tarefas agênticas de longa duração. Dá continuidade à linha Claude Opus 5 e se destaca especialmente em alterações de várias etapas em grandes bases de código. Trabalha com texto, imagens e documentos, suporta chamada de funções e contexto de até 1M de tokens.
Nano Banana 2
Kling 3 Video
GPT 6 Sol
Flux 2 max
Claude Sonnet 5.5
O que são os Caps?
Os Caps são a moeda interna do serviço, usada para medir o custo das solicitações e respostas das redes neurais. É fixa e depende da complexidade do modelo: número de parâmetros, multimodalidade e poder total.
- Por exemplo:
- ChatGPT-3.5 — ~1 Cap por token
- ChatGPT o1-Pro — ~400+ Caps por token
Ainda tem dúvidas?
O que são tokens?
Tokens são unidades de processamento de texto pela rede neural, representando partes de palavras, palavras inteiras ou sinais de pontuação que determinam o custo das solicitações.
Quanto tempo durará 1 milhão de tokens?
Um milhão de tokens do modelo GPT-4o são suficientes para reescrever 'Os Irmãos Karamazov' de F. M. Dostoiévski.
O que fazer se eu ficar sem tokens?
Adquira Caps adicionais na sua conta pessoal — https://bothub.chat/profile
Por que a rede neural se passa por outra?
A rede neural não sabe que modelo é se não estiver especificado no prompt do sistema. A 'autoidentificação' do modelo sem instrução é influenciada por muitos fatores, um deles sendo o conjunto de dados de treinamento do modelo.
O que é contexto em uma rede neural?
Contexto é a quantidade de informação que a rede neural retém na memória durante um diálogo, afetando a coerência das respostas e a compreensão das solicitações anteriores.
Qual é o contexto dos diferentes modelos de redes neurais?
GPT o1 Pro e Claude 3.7 Sonnet suportam até 200K tokens, Gemini 2.5 Pro trabalha com 1KK, enquanto Gemini 2.0 Pro suporta até 2KK tokens.
Quais formatos de arquivos os modelos leem?
Redes neurais processam TXT, PDF, DOCX, XLSX, CSV, JSON, XML, HTML, bem como imagens JPG, PNG e arquivos de áudio MP3, MP4.
É possível usar redes neurais gratuitamente?
Existem modelos gratuitos com o sufixo ':free' e '-exp' que podem ser usados gratuitamente por meio de uma mini-janela na página principal, assim como na página do modelo.
Em que os modelos de redes neurais diferem uns dos outros?
Os modelos diferem no volume de dados de treinamento, tamanho do contexto, velocidade de processamento, especialização em tarefas específicas e capacidade de trabalhar com conteúdo multimodal.
Como usar modelos via API?
Para integrar modelos em seus aplicativos, você precisa obter uma chave API em sua conta pessoal. Mais detalhes podem ser encontrados aqui: https://bothub.chat/api/documentation/ru.
É possível usar redes neurais para automatizar processos empresariais?
Redes neurais automatizam efetivamente tarefas rotineiras de gestão documental, processamento de dados, suporte ao cliente e análise, integrando-se com sistemas empresariais existentes via API.
Serviço de SuporteAberto das 10:00 às 18:00 (MSK)
