GigaChat-Pro-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-Pro-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-Pro-preview',
stream: true
});
for await (const chunk of stream) {
const part: string | null = chunk.choices[0].delta?.content ?? null;
}
}
main();
Как работает GigaChat-Pro-preview?
Частые вопросы о GigaChat-Pro-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-Pro-preview работает с текстом: пишет и редактирует материалы, суммирует длинные документы, отвечает на вопросы, помогает с кодом — разбор, рефакторинг, поиск ошибок. Контекст 128 000 токенов позволяет держать в работе большие файлы, переписку или техническую документацию целиком, без дробления на части.
Лимит вывода — 128 000 токенов за один ответ, столько же, сколько и окно контекста. Этого хватает на длинный отчёт, серию статей или объёмный модуль кода. На практике удобнее запрашивать текст частями: так проще править и контролировать структуру.
В наших данных отдельный режим рассуждений у этой модели не отмечен, поэтому утверждать о нём не берёмся. Но вы можете попросить разобрать задачу по шагам прямо в промте: обычно это заметно улучшает ответы на логику, расчёты и STEM.
Вызов функций и строгий JSON-вывод в наших данных не помечены — значит, мы их не подтверждаем, но и не отрицаем. Самый быстрый способ проверить: отправить запрос через единый OpenAI-совместимый API BotHub и посмотреть, как модель отвечает на вашей схеме.
По нашим данным модель заявлена как текстовая: TEXT_TO_TEXT. Приём изображений, аудио и видео отдельно не отмечен, поэтому ориентируйтесь на текстовые сценарии. Если нужна работа с картинками или звуком, в BotHub рядом доступны мультимодальные модели — переключение происходит в том же окне.
GigaChat — разработка Сбера, и линейка изначально создавалась под русскоязычную аудиторию, так что с задачами на русском модель работает уверенно. Конкретных оценок качества в наших данных нет, поэтому проверьте на своих текстах: в BotHub доступ открыт без VPN и зарубежной карты.