💰 Gemini 3 Flash: gyors és olcsó

Szia! 👋

Ezen a héten a Google és az OpenAI egymást licitálta túl – a Gemini 3 Flash, Pro-szintű intelligenciát hoz Flash sebességgel, míg a ChatGPT Images 4× gyorsabb lett. És mutatok egy trükköt, amivel te is rendbe szedheted az AI chatjeidet.

📰 Ma a Hello AI-ban:

• 📌 Gemini Flash - ⏱️ 1,5 perc

• 📌 ChatGPT Projects - ⏱️ 2 perc

• 📌 ChatGPT Images - ⏱️ 1 perc

• 📌 Images 1.5 - ⏱️ 45 mp

• 📌 Knowledge Distillation - ⏱️ 40 mp

⚡ Gemini 3 Flash: Pro-szintű érvelés, töredék áron

A Google bemutatta a Gemini 3 Flash modellt, ami a Gemini 3 Pro intelligenciáját hozza Flash sebességgel és árral. A modell 1 millió token kontextusablakot kínál, az ár pedig a Pro költségének töredéke. Az igazi újdonság az adaptív gondolkodás: egyszerű kérdéseknél gyors, rövid választ ad, komplex feladatoknál viszont hosszabban "gondolkodik" – így átlagosan ~30%-kal kevesebb tokent használ, mint a Gemini 2.5 Pro.

🎯 Miért fontos?

A Gemini 3 Flash elég okos a legtöbb komoly feladatra, de elég gyors és olcsó nagy volumenű használathoz. Ez lesz a Google új "alapértelmezett" modellje – Pro-szintű AI nagyságrendekkel olcsóbban, gyorsabban.

🗂️ ChatGPT Projects: így rakd rendbe az AI chatjeidet

A ChatGPT Projects egy dedikált munkaterület a ChatGPT-n belül, ahol kapcsolódó chateket, fájlokat és instrukciókat tárolhatsz egy helyen. Olyan, mint egy intelligens mappa beépített memóriával.

Mit tudsz benne csinálni?

Fájlfeltöltés – Töltsd fel a projekthez kapcsolódó dokumentumokat, kódokat, PDF-eket (előfizetéstől függően).

Projekt instrukciók – Állíts be egyedi utasításokat minden chatre: tone, fókusz, kimeneti formátum. Így nem kell minden chatben újra elmagyarázni, hogyan válaszoljon a ChatGPT.

Memória – A ChatGPT emlékszik a projekten belüli korábbi chatekre, így nem kell mindig újrakezdeni a kontextust.

Eszközök – Canvas, webes keresés, mély kutatás, kép generálás mind elérhető projekten belül.

Modellválasztás – Választhatsz különböző modelleket a projekten belül.

Megosztás – Team sharing funkció, így csapattal együtt dolgozhatsz közös kontextussal.

Miért jó ez?

• 1️⃣ Kontextus-megőrzés – Nem kell minden chatben újra elmagyarázni a hátteret.

• 2️⃣ Szervezettség – Kapcsolódó chatek és fájlok egy helyen, könnyen megtalálható.

• 3️⃣ Specializáció – Minden projekthez más viselkedés, stílus, fókusz: van marketing projekted, kódolós projekted, kutatós projekted – mindegyik külön személyiséggel.

• 4️⃣ Multi-device – Kezdd telefonon, folytasd laptopon, minden megmarad.

Mikor használd?

• ✅ Hosszú távú kutatás, könyv/tanfolyam írás

• ✅ Kliens projektek (minden kliens külön projekt)

• ✅ Marketing kampányok, content tervezés

• ✅ Személyes tudásbázis, tanulás

• ✅ Kódprojekt dokumentációval

• ❌ Egyszeri gyors kérdés

• ❌ API integráció kell

• ❌ Automatizált, ismétlődő task

Tippek:

• Egy projekt = egy fő cél (ne zsúfold túl)

• Beszédes nevek: "Q1 Marketing Campaign", nem "Projekt 1"

• Frissítsd a fájlokat ha változik a kontextus

• Kérdezd meg: "Mit tudsz eddig erről a projektről?"

Összefoglalva:

A ChatGPT Projects nem új funkció az AI-ban, hanem egy szervezési eszköz, ami megőrzi a kontextust, memóriát ad, és strukturálja a munkádat. Ha többször is visszatérsz ugyanahhoz a témához, projekt, klienshez – ez az eszköz neked való.

🎨 ChatGPT Images 1.5

Az OpenAI bemutatta a ChatGPT Images 1.5 frissítést, ami 4× gyorsabb képgenerálást hoz az előző verzióhoz képest. A modell sokkal jobban érti az utasításokat és pontosabban szerkeszt: hozzáadsz egy elemet a képhez, és a többi részlet változatlan marad – arcok, logók, színek, kompozíció mind megőrződnek.

Ez lehet az OpenAI válasza a Google Gemini Nano Banana előretörésére. A fókusz már nem a "szép kép generálás", hanem a production-ready munkafolyamatok: marketing-anyagok, termék-mockupok, brand-konzisztens vizuálok készítése iteratív szerkesztéssel. Ugyanabból a termékfotóból több kampány kép úgy, hogy a brand arculata következetes marad.

⭐ Próbáld ki: ChatGPT Images

🧠 Knowledge Distillation: nagy tudás kis csomagban

A knowledge distillation egy technika, ahol egy nagy, erős "tanár" modellel tanítanak meg egy kisebb, hatékonyabb "diák" modellt. A diák nem csak a végeredményt másolja, hanem a tanár "gondolatmenetét" is – hogyan gondolkodik, milyen mintázatokat lát.

Gyakorlati haszon: Kisebb modellek → olcsóbb működtetés, kevesebb energia, gyorsabb válaszidő, mégis nagy modell-szintű teljesítmény. Így készülnek például az AI-asszisztensek vagy ágazatspecifikus LLM-ek (egészségügy, jog, pénzügy).

📬 Te mire használod az AI-t?

Küldd el a tipped, trükköd vagy kedvenc eszközöd. A legjobbak bekerülnek a következő hírlevélbe a neveddel együtt!

📨 Csak válaszolj erre az emailre.