Pareto
Rede Neural
Pareto é um modelo multimodal composto para pesquisa e cenários de agentes: Pareto para código, depuração e automação de tarefas.
Comprimento máximo de resposta
(em tokens)
Tamanho do contexto
(em tokens)
Custo do prompt
(por 1M tokens)
Custo da resposta
(por 1M tokens)
Como funciona Pareto?
Pareto é um modelo multimodal composto, desenvolvido para tarefas de pesquisa, programação e fluxos de trabalho de agentes, mantendo um alto desempenho em uma ampla gama de consultas gerais. Sob o capô, há uma combinação de componentes, mas você interage com ele como um único modelo: através de uma interface familiar ou de uma API única compatível com OpenAI. No BotHub, o Pareto está disponível na Rússia sem VPN ou cartão estrangeiro: você pode pagar com cartões russos em rublos e apenas pelos tokens efetivamente consumidos, sem assinatura. Ao lado, na mesma janela, há mais de 250 outras redes neurais, permitindo comparar respostas ou alternar para outro modelo sem reescrever a integração; as conversas são criptografadas e, para empresas, oferecemos contrato, fatura, EDI e painel administrativo com limites. É útil quando você precisa analisar um artigo científico ou compilar uma revisão de fontes, escrever e refatorar código, encontrar a causa de um erro em logs, configurar um agente que navega por ferramentas e executa cadeias de passos até o resultado, ou ler um documento junto com diagramas e capturas de tela.Perguntas frequentes sobre Pareto
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 pareto trabalha com texto: responde a perguntas, escreve e edita documentos, analisa código, ajuda com análises e estrutura dados. Aceita imagens e documentos como entrada, sendo adequado para analisar capturas de tela, diagramas, PDFs e relatórios extensos.
Até 131.072 tokens em uma única resposta — o suficiente para um documento técnico longo, um grande módulo de código ou uma análise detalhada. A janela de contexto é de 262.144 tokens, permitindo carregar materiais volumosos e obter uma resposta detalhada sem dividir em partes.
Em nossos dados, um modo de raciocínio separado para o pareto não está marcado, mas isso não significa que não exista. Se você precisar de lógica passo a passo, peça ao modelo para descrever a solução passo a passo diretamente no prompt — isso ajuda significativamente em tarefas complexas.
Sim, a chamada de funções e a saída estruturada em JSON são suportadas, tornando o modelo fácil de integrar em agentes, chatbots e pipelines com serviços externos. No BotHub, ele está disponível através de uma API única compatível com OpenAI — você pode alternar para outro modelo sem reescrever a integração.
Imagens e documentos — sim, eles são aceitos como entrada, e o modelo analisa capturas de tela, diagramas, tabelas e arquivos junto com a consulta de texto. A recepção de áudio e vídeo não está marcada em nossos dados. A geração de imagens, som e vídeo é tarefa de modelos especializados na mesma janela do BotHub.
Não temos dados sobre a qualidade do trabalho com idiomas específicos, portanto não afirmaremos nada — é mais seguro verificar com sua própria tarefa. O pagamento é feito por tokens consumidos, eles não expiram, e há outras modelos na mesma janela para comparar resultados.