GigaChat-Max-preview
нейросеть
Характеристики
- Входные данные
- текст
- Результат
- текст
- Размер контекста
- 128 000 токенов
- Макс. длина ответа
- 128 000 токенов
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: 'GigaChat-Max-preview',
});
}
// Async - Text generation
async function main() {
const stream = await openai.chat.completions.create({
messages: [{ role: 'user', content: 'Say this is a test' }],
model: 'GigaChat-Max-preview',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Как работает GigaChat-Max-preview?
Частые вопросы о GigaChat-Max-preview
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.
GigaChat-Max-preview — текстовая модель: текст на входе, текст на выходе. Подходит для написания и редактуры материалов, суммаризации длинных документов, аналитики, работы с кодом и ответов на вопросы. Контекст 128 000 токенов позволяет загрузить объёмный документ или переписку целиком и обсуждать их.
До 128 000 токенов в одном ответе — верхняя граница вывода здесь совпадает с размером контекстного окна. Этого хватит на большой отчёт, подробную документацию или развёрнутый разбор. Учтите, что отправленный текст и ответ делят одно окно, поэтому оставляйте запас.
Отдельной пометки про режим рассуждений в наших данных нет, поэтому заранее его не обещаем. При этом вы можете попросить разбор прямо в промте: «разложи задачу по шагам», «сначала рассуждения, потом вывод». Проверьте такой сценарий на своей задаче.
Отметки о function calling и строгом JSON-режиме в наших данных нет — это не отрицание, просто нет подтверждения. Если нужен гарантированный структурированный ответ, опишите схему прямо в запросе и валидируйте результат либо переключитесь в BotHub на модель с подтверждённой поддержкой.
По нашим данным модель отмечена как текстовая: вход и выход — текст, пометок о приёме картинок, аудио или видео нет. Для таких задач переключитесь в том же окне BotHub на мультимодальную модель: API единый, переписывать интеграцию не придётся.
Это модель российской разработки, и русский для неё родной: падежи, стилистика, деловые и разговорные формулировки даются ей уверенно. Отдельных замеров качества в наших данных нет, поэтому проще проверить самим — отправьте свой типовой текст и сравните ответ с другой моделью.