Súgóközpont
A chatbot testreszabása

AI-modell kiválasztása

Utoljára frissítve:

A szöveges AI-modell az utasításai, a beszélgetés és a lekért tudásbázis alapján állítja elő a chatbot válaszait. A ChatLab az OpenAI, a Google és az Anthropic modelljeit kínálja. A legmegfelelőbb választás a tényleges kérdésektől és a csatlakoztatott eszközöktől függ.

Modell választása

  1. Válassza ki a chatbotját, majd lépjen a Settings > Model & Advanced (Beállítások > Modell és haladó beállítások) menüpontra.
  2. Nyissa meg a Model (Modell) menüt, és hasonlítsa össze az elérhető lehetőségeket és a kreditszorzókat.
  3. Válasszon ki egy modellt, és várja meg a Saved (Mentve) visszajelzést.
  4. Nyissa meg az Overview (Áttekintés) lapot, indítson egy új beszélgetést, és tesztelje a modellt, mielőtt a látogatókra bízná.

Modell legördülő menü a Modell és haladó beállításokban

Elérhető szöveges modellek

A jelenlegi választó a következő modellcsaládokat és opciókat tartalmazza. Az elérhetőségről és az árakról a választóban tájékozódhat, mivel a kínálat változhat:

  • OpenAI: GPT 4-o mini, GPT 4-o, GPT 4.1-mini, GPT 4.1, GPT 5.4-mini, GPT 5.4, GPT 5.5, GPT 5.6 Luna, GPT 5.6 Terra, GPT 5.6 Sol, GPT 6 Luna, GPT 6 Sol, GPT 6.1 Sol és GPT 6 Astra.
  • Google: Gemini 3 Flash, Gemini 3.5 Flash, Gemini 3.7 Flash, Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.1 Flash-Lite, Gemini 3.5 Flash-Lite és Gemini 3 Pro.
  • Anthropic: Claude Haiku 4.5, Claude Sonnet 4.6, Claude Sonnet 5, Claude Opus 4.7, Claude Opus 4.8, Claude Haiku 5.5, Claude Sonnet 5.5, Claude Opus 5.5 és Claude Fable 5.1.

A GPT 6.1 Sol és a Claude 5.5 modellek a válaszadás előtt következtetéseket vonnak le. Ez segít az összetett kérdéseknél, viszont néhány másodperccel lassítja a válaszadást.

A szolgáltatók kivezetik a GPT 5-mini, a GPT 5, a GPT 5.1 és a Gemini 2.5 modelleket, így ezek már nem szerepelnek a választóban. Az ezeket használó chatbotok azonos kreditszorzóval átkerültek a GPT 6 Luna, a GPT 6 Sol és a Gemini 3.5 Flash-Lite modellekre.

Ezek a ChatLab szöveges modelljei. A szolgáltatók egyéb képességei, például a kép- vagy hangbevitel, nem válnak automatikusan elérhetővé csupán azzal, hogy itt kiválasztja a hozzájuk tartozó szöveges modellt. A Voice Conversation funkciót külön kell beállítani.

Üzenetkreditek és kontextus

Minden opció az alapköltségét mutatja 8k kontextus mellett. A Chat context size (Csevegési kontextus mérete) beállítás ezzel a szorzóval módosítja ezt az értéket:

  • 8 000 token: x1.
  • 16 000 token: x2.
  • 32 000 token: x4.

A csatlakoztatott műveletek további krediteket fogyaszthatnak. A kontextus növelése előtt olvassa el a Mi az az üzenetkredit? és A csevegési kontextus méretének ismertetése című cikkeket. Ne azonosítsa a megjelenített modellszorzót egy teljes beszélgetés felhasználásával.

Funkciókompatibilitás

A Dynamic suggested follow-ups (Dinamikus javasolt folytatások) és az Offer Cards funkciók nem érhetők el a ChatLabban a GPT-4o modellek és a Gemini 3.1 Flash-Lite esetében. Nem kompatibilis modell kiválasztásakor a rendszer letiltja ezeket a funkciókat, és figyelmeztetést jelenít meg. Kompatibilis modellre váltás után ellenőrizze az Enable Offer Cards (Offer Cards engedélyezése) beállítást itt, valamint a Dynamic suggested follow-ups opciót a Settings > Chat Conversation (Beállítások > Csevegési beszélgetés) menüpontban. A javasolt folytatásokhoz az is szükséges, hogy a Hide suggested questions after first message (Javasolt kérdések elrejtése az első üzenet után) ki legyen kapcsolva.

Összehasonlítás saját kérdésekkel

Minden modellnél ugyanazokat a tesztkérdéseket használja: egy gyakori ténybeli kérdést, egy több tényt igénylő kérdést, egy másik támogatott nyelven feltett kérdést, valamint egy olyat, amelyre a tudásbázis nem tudja a választ. Ha e-commerce vagy egyéb integrációkat használ, tesztelje a csatlakoztatott műveletet is, és ellenőrizze, hogy a válasz megfelelően használja-e a visszaadott adatokat. Hasonlítsa össze a pontosságot, a hasznos hivatkozásokat, a válaszidőt és a felhasznált krediteket.

A modellváltás nem oldja meg a hiányzó vagy elavult betanítási adatok problémáját. Mielőtt arra a következtetésre jutna, hogy drágább modellre van szükség, vizsgálja felül a helytelen válaszokat és azok forrásait.

Kapcsolódó cikkek