gemini-2.0-flash-001
нейросеть
Характеристики
- Входные данные
- текст, изображения, документы
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 1 000 000 токенов
- Макс. длина ответа
- 32 000 токенов
- Возможности
- вызов функций, Batch API
Стоимость промпта
(за 1M токенов)
Стоимость ответа
(за 1M токенов)
Картинка-промт
(за 1K токенов)
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: 'gemini-2.0-flash-001',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'gemini-2.0-flash-001',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Как работает gemini-2.0-flash-001?
Частые вопросы о gemini-2.0-flash-001
Вы можете использовать результаты генерации в коммерческих целях. Все права на созданный контент принадлежат вам. Единственное ограничение: убедитесь, что в запросе не использовались защищённые авторским правом материалы третьих сторон. Ответственность за соблюдение прав на входные данные лежит на пользователе.
Это текстовая модель Google с контекстом в миллион токенов. Она разбирает длинные документы и кодовые базы, пишет и рефакторит код, помогает с отладкой, отвечает на вопросы по загруженным файлам и изображениям, работает с вызовом функций в ваших сервисах.
За один ответ модель выдаёт до 32 000 токенов — этого хватает на большую статью, подробный разбор документа или крупный файл с кодом. Если нужен объём больше, разбивайте задачу на части: контекст в миллион токенов позволяет держать всю переписку целиком.
В наших данных отдельный режим рассуждений у этой модели не отмечен, она отвечает сразу, что даёт высокую скорость. При этом вы можете попросить её расписать решение по шагам прямо в промте: для задач по математике, логике и STEM это обычно заметно улучшает результат.
Да, вызов функций и структурированный вывод JSON поддерживаются. Модель подключается к вашим инструментам, возвращает ответ в заданной схеме и аккуратно встраивается в пайплайны. Через единый OpenAI-совместимый API BotHub вы переключитесь на другую модель, не переписывая интеграцию.
На вход, помимо текста, модель принимает изображения и документы, причём файлы обрабатываются нативно, без отдельного распознавания. Аудио и видео в наших данных не отмечены, поэтому для озвучки или разбора записей удобнее взять в BotHub профильную модель, она открывается в том же окне.
Семейство Gemini изначально многоязычное, и на практике модель уверенно работает с русским: отвечает по документам, пишет код и объясняет решения. Точных данных о языках у нас нет, поэтому лучший способ — проверить на ваших задачах в BotHub и сравнить с другими моделями в одном окне.