喜好儿网拿官方发布的视频举例，Gemini 1.5 Pro被要求写出“用一个滑块拉杆控制动画的运行速度”时，能够给出真正能使用的代码。当模型要处理超过10万行的代码时，它依然能够出色地在不同示例之间进行逻辑推理，给出实用的修改建议，并且解释代码的各部分是如何协同工作的。这意味着，无论代码规模多大，模型都能保持高效和准确的分析能力，帮助开发者更好地理解和优化代码。
Gemini 1.5 Pro详情介绍：
https://heehel.com/gemini-text-powerful
谷歌DeepMind官方网址：
https://heehel.com/DeepMind-google
教程专区：
https://heehel.com/category/ai-tutorial
Gemini 1.5 Pro 是谷歌最新发布的模型，具有1,000万个标记，非常庞大。它具有多模态处理能力，可以处理音频、图像和视频。模型还能够分析长达3小时的视频和长达22小时的音频。Gemini 1.5 Pro 在多项测试中表现出色，能够准确识别事件的时间戳，并理解场景插图。此外，谷歌可能参考了最新的大型世界模型研究论文来开发 Gemini 1.5 Pro，但具体架构尚不清楚。Gemini 1.5 Pro 将在未来推出不同规模的定价层次，从128k标记的上下文窗口开始，并逐渐扩大到1,000,000个标记。
关于代笔（token）的解释：
什么是代币？
令牌可以被认为是单词的片段。在 API 处理提示之前，输入被分解为标记。这些标记并没有准确地在单词开始或结束的地方被分割——标记可以包含尾随空格甚至子词。以下是一些有助于理解令牌长度的经验法则：
- 1 个令牌 ~= 4 个英文字符
- 1 个令牌 ~= ¾ 字
- 100 个标记 ~= 75 个单词
或者
- 1-2 句话 ~= 30 个标记
- 1 段 ~= 100 个代币
- 1,500 个单词 ~= 2048 个标记
要获得有关令牌如何堆叠的更多上下文，请考虑以下内容：
- 韦恩·格雷茨基 (Wayne Gretzky) 的名言“你错过了 100% 的未投球”包含 11 个标记。
OpenAI 的章程包含 476 个代币。
美国独立宣言的抄本包含 1,695 个标记。
单词如何拆分为标记也取决于语言。例如“Cómo estás”（西班牙语中的“你好吗”）包含 5 个标记（10 个字符）。较高的 token-to-char 比率会使为英语以外的语言实现 API 的成本更高。
要进一步探索标记化，您可以使用我们的交互式Tokenizer 工具，它允许您计算标记的数量并查看文本如何分解为标记。或者，如果您想以编程方式对文本进行标记化，您可以探索库，例如 Python 的transformers包或 node.js 的gpt-3-encoder包。
令牌限制
根据使用的模型，请求最多可以使用4097个在提示和完成之间共享的令牌。如果您的提示是4000个令牌，您的完成最多可以是97个令牌。该限制目前是一种技术限制，但通常有创造性的方法可以在限制内解决问题，例如压缩您的提示，将文本分成更小的部分等。
代币定价
API 以不同的价位提供多种模型类型。每个模型都有一系列的功能，davinci是最有能力的，ada是最快的。对这些不同模型的请求定价不同。大伙儿可以在后面的链接找到有关代币定价的详细信息。https://openai.com/pricing
https://heehel.com/aigc/google-gemini-1-5.html
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