Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель семейства Google Gemini Pro.
Провайдер для Google Gemini Pro Latest
Hubris маршрутизирует запросы к лучшему доступному провайдеру с автоматическим fallback при сбоях.
Модальности
Поддерживаемые параметры
Другие модели от google
Google: Gemini Embedding 2
Gemini Embedding 2 — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем сопоставление текста и изображений в единое векторное пространство для семантического поиска и генерации с дополненной выборкой (RAG). Модель поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкие выходные размерности от 128 до 3072 (рекомендуется: 768, 1536 или 3072). Разработана для кросс-модального сходства — вы можете встроить текстовый запрос и получить наиболее релевантные изображения, или наоборот — что делает её хорошо подходящей для мультимодального поиска, рекомендаций и конвейеров понимания документов.
Google: Gemini 3.5 Flash
Gemini 3.5 Flash — это высокоэффективная мультимодальная модель от Google, обеспечивающая уровень кодирования и рассуждений, близкий к Pro, при стоимости и скорости уровня Flash. Она высоко оптимизирована для навыков кодирования и параллельных агентных циклов выполнения, поддерживая ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF. По умолчанию используется средний уровень мыслительных усилий для более быстрых и экономичных ответов, с полной поддержкой уровней мышления (минимальный, низкий, средний, высокий) для точной настройки компромиссов между стоимостью и производительностью.
Google: Gemini 3.1 Flash Lite
Gemini 3.1 Flash Lite — это высокоэффективная мультимодальная модель Google, оптимизированная для рабочих нагрузок с низкой задержкой и большим объемом. Она поддерживает ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF-файлов, а также предназначена для легковесных агентских рабочих процессов, простого извлечения данных и приложений, где основными ограничениями являются скорость отклика и стоимость API. Поддерживает полные уровни мышления (минимальный, низкий, средний, высокий) для точной настройки соотношения затрат и производительности.
Google Gemini Flash Latest
Эта модель всегда перенаправляет на последнюю модель из семейства Google Gemini Flash.
Google: Gemini Embedding 2 Preview
Gemini Embedding 2 Preview — это первая мультимодальная модель встраивания от Google. В настоящее время мы поддерживаем отображение текста и изображений в унифицированное векторное пространство для семантического поиска и генерации с дополненной выборкой (RAG). Модель поддерживает входной контекст до 8192 токенов и гибкие выходные размерности от 128 до 3072 (рекомендуемые: 768, 1536 или 3072). Разработана для кросс-модального сходства — вы можете встроить текстовый запрос и получить наиболее релевантные изображения, или наоборот — что делает ее хорошо подходящей для мультимодального поиска, рекомендаций и конвейеров понимания документов.
Google: Gemma 4 26B A4B
Gemma 4 26B A4B IT — это модель Mixture-of-Experts (MoE) от Google DeepMind, настроенная на выполнение инструкций. Несмотря на 25,2 млрд общих параметров, только 3,8 млрд активируются на каждый токен во время вывода — обеспечивая качество, близкое к 31 млрд, при значительно меньших вычислительных затратах. Поддерживает мультимодальный ввод, включая текст, изображения и видео (до 60 секунд при 1 кадре в секунду). Отличается контекстным окном в 256 тысяч токенов, нативной функцией вызова, настраиваемым режимом мышления/рассуждения и поддержкой структурированного вывода. Выпущена под лицензией Apache 2.0.