Договоры, книги, PDF — за один запрос
в России
Qwen3.8 Flash Next поддерживает до 1 000 000 токенов общего контекста в одном запросе. Более длинные документы нужно разбивать, выбирать через retrieval или компактить. Данные обрабатываются в российском дата-центре.
Что обрабатываем
4 типа задач для длинного контекста
Договоры и контракты
200-страничный договор целиком в одном промпте. Найди в нём пункты про штрафы, условия расторжения, сроки оплаты.
- Юридический due diligence
- Сравнение редакций договора
- Извлечение ключевых условий
Книги и длинные PDF
Целая книга или научная статья за один запрос. Не нужно резать на куски и собирать ответ.
- Конспект книги
- Поиск ответа в учебнике
- Анализ научной литературы
Корпоративная документация
Регламенты, нормативы, методички, политики — модель видит всё одновременно.
- Q&A по внутренней базе знаний
- Compliance-проверки
- Обучение новых сотрудников
Кодовые базы
Загрузи монорепозиторий и спрашивай — где у нас обрабатывается X, как устроен модуль Y.
- Code review длинного PR
- Объяснение архитектуры
- Поиск багов в legacy-коде
Как это работает
Загружаешь PDF, задаёшь вопрос — получаешь ответ
import os
from openai import OpenAI
import pdfplumber
# 1. Извлекаем текст из 200-страничного договора
with pdfplumber.open("contract.pdf") as pdf:
contract = "\\n".join(p.extract_text() for p in pdf.pages)
# 2. Спрашиваем модель — весь документ в одном промпте
client = OpenAI(base_url="https://api.42gpu.ru/vllm/v1", api_key=os.environ["GPU42_API_KEY"])
response = client.chat.completions.create(
model="qwen3.8-flash-next",
messages=[{
"role": "user",
"content": f"Договор:\\n{contract}\\n\\nНайди условия о штрафах и расторжении."
}],
)
print(response.choices[0].message.content)Считайте объём токенами, а не страницами: input вместе с зарезервированным output должен помещаться в общий лимит 1 000 000. Для больших наборов используйте chunking и retrieval.
Вопросы про обработку документов
Получите ключ для теста на своём документе
Email + пароль, API-ключ и точный model ID. Цена зависит от фактического token usage.
- До 1M общего контекста
- Данные в РФ
- Документированный Chat Completions