GPT-6.1 Terra — модель среднего уровня в серии GPT-6.1 от OpenAI, доступная по более низкой цене, чем GPT-6.1 Sol. Она отлично подходит для повседневных задач: работы с агентами, программирования и написания текстов, особенно хорошо справляется с анализом скриншотов и экранного контента, а также достаточно эффективна для обработки больших объёмов запросов.

Размышляющая версия, уровень High
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6.1 Terra — модель среднего уровня в серии GPT-6.1 от OpenAI, доступная по более низкой цене, чем GPT-6.1 Sol. Она отлично подходит для повседневных задач: работы с агентами, программирования и написания текстов, особенно хорошо справляется с анализом скриншотов и экранного контента, а также достаточно эффективна для обработки больших объёмов запросов.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6.1 Terra — модель среднего уровня в серии GPT-6.1 от OpenAI, доступная по более низкой цене, чем GPT-6.1 Sol. Она отлично подходит для повседневных задач: работы с агентами, программирования и написания текстов, особенно хорошо справляется с анализом скриншотов и экранного контента, а также достаточно эффективна для обработки больших объёмов запросов.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6.1 Sol — это улучшенная версия GPT-6 Sol от OpenAI, занимающая позицию ниже флагманской модели GPT-6 Astra в линейке GPT-6. Модель оптимально подходит для агентного программирования, управления компьютером, профессиональной работы с большими объёмами документов и автоматизации многоэтапных бизнес-процессов, при этом приближаясь по результатам к Astra при значительно меньших затратах. По сравнению с GPT-6 Sol, она допускает меньше фактических ошибок и точнее соблюдает заданные ограничения и намерения пользователя при выполнении агентных задач.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6.1 Sol — это улучшенная версия GPT-6 Sol от OpenAI, занимающая позицию ниже флагманской модели GPT-6 Astra в линейке GPT-6. Модель оптимально подходит для агентного программирования, управления компьютером, профессиональной работы с большими объёмами документов и автоматизации многоэтапных бизнес-процессов, при этом приближаясь по результатам к Astra при значительно меньших затратах. По сравнению с GPT-6 Sol, она допускает меньше фактических ошибок и точнее соблюдает заданные ограничения и намерения пользователя при выполнении агентных задач.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Sol — это экономичная высокопроизводительная модель в серии GPT-6 от OpenAI, занимающая промежуточное положение между флагманским GPT-6 Astra и быстрым уровнем GPT-6 Luna. Она подходит для решения сложных профессиональных задач, агентного программирования, автоматизации бизнес-процессов и работы с компьютером, а также особенно хорошо справляется с масштабными задачами по разработке программного обеспечения в реальных кодовых базах. По надёжности фактической информации она приближается к уровню Astra при значительно меньших затратах и сохраняет свойственный Astra более чёткий и лаконичный стиль общения в технических беседах и обсуждениях кода.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Sol — это экономичная высокопроизводительная модель в серии GPT-6 от OpenAI, занимающая промежуточное положение между флагманским GPT-6 Astra и быстрым уровнем GPT-6 Luna. Она подходит для решения сложных профессиональных задач, агентного программирования, автоматизации бизнес-процессов и работы с компьютером, а также особенно хорошо справляется с масштабными задачами по разработке программного обеспечения в реальных кодовых базах. По надёжности фактической информации она приближается к уровню Astra при значительно меньших затратах и сохраняет свойственный Astra более чёткий и лаконичный стиль общения в технических беседах и обсуждениях кода.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Luna — это быстрая и экономичная модель в серии GPT-6 от OpenAI, занимающая позицию ниже GPT-6 Sol. Она оптимально подходит для высоконагруженных задач, чувствительных к задержкам, таких как чат, классификация и лёгкие агентные задачи, а при повышенных усилиях в области рассуждений способна справляться со сложными задачами в области разработки программного обеспечения и работы с компьютером, которые прежде требовали модели уровня Sol. Модель разделяет преимущества семейства GPT-6 в плане фактической достоверности, а также отличается более чётким и лаконичным стилем общения.

Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Luna — это быстрая и экономичная модель в серии GPT-6 от OpenAI, занимающая позицию ниже GPT-6 Sol. Она оптимально подходит для высоконагруженных задач, чувствительных к задержкам, таких как чат, классификация и лёгкие агентные задачи, а при повышенных усилиях в области рассуждений способна справляться со сложными задачами в области разработки программного обеспечения и работы с компьютером, которые прежде требовали модели уровня Sol. Модель разделяет преимущества семейства GPT-6 в плане фактической достоверности, а также отличается более чётким и лаконичным стилем общения.

Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Astra — флагманская модель OpenAI, созданная для решения сложных комплексных задач. Она идеально подходит для глубокого анализа, разработки программного обеспечения, масштабных исследований, научной работы и создания документов, а также особенно эффективна в длительных автономных задачах, связанных с управлением компьютером и браузером.

Размышляющая версия, режим Xhigh для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Astra — флагманская модель OpenAI, созданная для решения сложных комплексных задач. Она идеально подходит для глубокого анализа, разработки программного обеспечения, масштабных исследований, научной работы и создания документов, а также особенно эффективна в длительных автономных задачах, связанных с управлением компьютером и браузером.

Размышляющая версия, режим high для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Astra — флагманская модель OpenAI, созданная для решения сложных комплексных задач. Она идеально подходит для глубокого анализа, разработки программного обеспечения, масштабных исследований, научной работы и создания документов, а также особенно эффективна в длительных автономных задачах, связанных с управлением компьютером и браузером.

Размышляющая версия, режим medium для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-6 Astra — флагманская модель OpenAI, созданная для решения сложных комплексных задач. Она идеально подходит для глубокого анализа, разработки программного обеспечения, масштабных исследований, научной работы и создания документов, а также особенно эффективна в длительных автономных задачах, связанных с управлением компьютером и браузером.

Размышляющая версия, режим low для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Luna — быстрая и экономичная модель из линейки GPT-5.6 компании OpenAI. Она оптимально подходит для задач с высокой нагрузкой и жёсткими требованиями к задержке, таких как чат, классификация и несложные агентные сценарии, обеспечивая достойные возможности рассуждения в своём ценовом сегменте.

Альтернативный вариант (логирующий провайдер, дешевле).

Размышляющая версия, режим high для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Luna — быстрая и экономичная модель из линейки GPT-5.6 компании OpenAI. Она оптимально подходит для задач с высокой нагрузкой и жёсткими требованиями к задержке, таких как чат, классификация и несложные агентные сценарии, обеспечивая достойные возможности рассуждения в своём ценовом сегменте.

Альтернативный вариант (логирующий провайдер, дешевле)
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Sol — флагманская модель в линейке GPT-5.6 от OpenAI. Версия Pro - обрабатывается с параметром reasoning.mode, установленным на pro, для более качественных ответов на сложные задачи.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Sol — флагманская модель в линейке GPT-5.6 от OpenAI. Она оптимально подходит для сложных задач, требующих рассуждений, написания кода и агентных рабочих процессов, а также особенно хорошо справляется с задачами в командной строке, многоэтапным программированием и решением долгосрочных проблем.

Размышляющая версия, режим high для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Sol — флагманская модель в линейке GPT-5.6 от OpenAI. Она оптимально подходит для сложных задач, требующих рассуждений, написания кода и агентных рабочих процессов, а также особенно хорошо справляется с задачами в командной строке, многоэтапным программированием и решением долгосрочных проблем.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Terra — это сбалансированная модель из серии GPT-5.6 от OpenAI, занимающая промежуточное положение между флагманским уровнем Sol и экономичным уровнем Luna. Версия Pro - обрабатывается с параметром reasoning.mode, установленным на pro, для более качественных ответов на сложные задачи.

Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Terra — это сбалансированная модель из серии GPT-5.6 от OpenAI, занимающая промежуточное положение между флагманским уровнем Sol и экономичным уровнем Luna. Она подходит для повседневных задач в области программирования, логического мышления и автономных агентских сценариев, где важно найти баланс между возможностями и стоимостью, обеспечивая высокую производительность примерно вдвое дешевле, чем Sol.

Размышляющая версия, режим high для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Terra — это сбалансированная модель из серии GPT-5.6 от OpenAI, занимающая промежуточное положение между флагманским уровнем Sol и экономичным уровнем Luna. Она подходит для повседневных задач в области программирования, логического мышления и автономных агентских сценариев, где важно найти баланс между возможностями и стоимостью, обеспечивая высокую производительность примерно вдвое дешевле, чем Sol.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Luna — быстрая и экономичная модель из линейки GPT-5.6 компании OpenAI. Версия Pro - обрабатывается с параметром reasoning.mode, установленным на pro, для более качественных ответов на сложные задачи.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Luna — быстрая и экономичная модель из линейки GPT-5.6 компании OpenAI. Она оптимально подходит для задач с высокой нагрузкой и жёсткими требованиями к задержке, таких как чат, классификация и несложные агентные сценарии, обеспечивая достойные возможности рассуждения в своём ценовом сегменте.

Размышляющая версия, режим high для размышлений.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.6 Luna — быстрая и экономичная модель из линейки GPT-5.6 компании OpenAI. Она оптимально подходит для задач с высокой нагрузкой и жёсткими требованиями к задержке, таких как чат, классификация и несложные агентные сценарии, обеспечивая достойные возможности рассуждения в своём ценовом сегменте.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.5 Pro — это высокопроизводительная модель OpenAI, оптимизированная для глубокого рассуждения и точности при выполнении сложных, ответственных задач.

Ввиду технических особенностей нашей реализации:
- контекст ограничен до 300 000
- на вход можно добавить только одну картинку до 100-150Кб

GPT-5.5 — это передовая модель OpenAI, разработанная для сложных профессиональных задач. Она основана на GPT-5.4 и отличается более мощным логическим мышлением, повышенной надёжностью и улучшенной эффективностью использования токенов при решении сложных задач. Модель поддерживает контекстное окно объёмом более 1 млн токенов (922K входных, 128K выходных), а также текстовые и графические входные данные, что позволяет выполнять масштабные задачи в области логического вывода, программирования и мультимодальных рабочих процессов в рамках единой системы.
Повышенная цена при контексте > 250К: x2.0 стоимость входа; x1.5 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

GPT-5.4 mini привносит ключевые возможности GPT-5.4 в более быструю и эффективную модель, оптимизированную для высоконагруженных рабочих процессов. Она поддерживает текстовые и графические входные данные с высокой производительностью в области рассуждений, написания кода и использования инструментов, одновременно снижая задержку и стоимость для крупномасштабных развёртываний.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 nano — наиболее лёгкий и экономичный вариант семейства GPT-5.4, оптимизированный для задач, критичных к скорости выполнения и требующих обработки больших объёмов данных. Модель поддерживает текстовые и графические входные данные и предназначена для сценариев с низкой задержкой, таких как классификация, извлечение данных, ранжирование и выполнение подзадач агентами.

Модель ставит во главу угла отзывчивость и эффективность, а не глубокое рассуждение, что делает её идеальной для конвейеров, требующих быстрых и надёжных результатов в масштабе. GPT-5.4 nano хорошо подходит для фоновых задач, систем реального времени и распределённых агентных архитектур, где минимизация затрат и задержки имеет первостепенное значение.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 nano — наиболее лёгкий и экономичный вариант семейства GPT-5.4, оптимизированный для задач, критичных к скорости выполнения и требующих обработки больших объёмов данных. Модель поддерживает текстовые и графические входные данные и предназначена для сценариев с низкой задержкой, таких как классификация, извлечение данных, ранжирование и выполнение подзадач агентами.

Модель ставит во главу угла отзывчивость и эффективность, а не глубокое рассуждение, что делает её идеальной для конвейеров, требующих быстрых и надёжных результатов в масштабе. GPT-5.4 nano хорошо подходит для фоновых задач, систем реального времени и распределённых агентных архитектур, где минимизация затрат и задержки имеет первостепенное значение.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 nano — наиболее лёгкий и экономичный вариант семейства GPT-5.4, оптимизированный для задач, критичных к скорости выполнения и требующих обработки больших объёмов данных. Модель поддерживает текстовые и графические входные данные и предназначена для сценариев с низкой задержкой, таких как классификация, извлечение данных, ранжирование и выполнение подзадач агентами.

Модель ставит во главу угла отзывчивость и эффективность, а не глубокое рассуждение, что делает её идеальной для конвейеров, требующих быстрых и надёжных результатов в масштабе. GPT-5.4 nano хорошо подходит для фоновых задач, систем реального времени и распределённых агентных архитектур, где минимизация затрат и задержки имеет первостепенное значение.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 mini привносит ключевые возможности GPT-5.4 в более быструю и эффективную модель, оптимизированную для высоконагруженных рабочих процессов. Она поддерживает текстовые и графические входные данные с высокой производительностью в области рассуждений, написания кода и использования инструментов, одновременно снижая задержку и стоимость для крупномасштабных развёртываний.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 mini привносит ключевые возможности GPT-5.4 в более быструю и эффективную модель, оптимизированную для высоконагруженных рабочих процессов. Она поддерживает текстовые и графические входные данные с высокой производительностью в области рассуждений, написания кода и использования инструментов, одновременно снижая задержку и стоимость для крупномасштабных развёртываний.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 — новейшая передовая модель OpenAI, объединяющая линейки Codex и GPT в единую систему. Она оснащена контекстным окном объёмом более 1 млн токенов (922 тыс. входных, 128 тыс. выходных) с поддержкой текстовых и графических входных данных, что обеспечивает высококонтекстное рассуждение, программирование и мультимодальный анализ в рамках единого рабочего процесса.

Модель демонстрирует улучшенные показатели в области программирования, понимания документов, использования инструментов и следования инструкциям.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 Pro — самая продвинутая модель OpenAI, построенная на унифицированной архитектуре GPT-5.4 с расширенными возможностями рассуждения для сложных задач с высокими требованиями.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Модель НЕ поддерживает стриминг, используйте настройку без стриминга.
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Минимальный баланс для вызова модели: 800р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 Pro — самая продвинутая модель OpenAI, построенная на унифицированной архитектуре GPT-5.4 с расширенными возможностями рассуждения для сложных задач с высокими требованиями.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Модель НЕ поддерживает стриминг, используйте настройку без стриминга.
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Минимальный баланс для вызова модели: 800р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 — новейшая передовая модель OpenAI, объединяющая линейки Codex и GPT в единую систему. Она оснащена контекстным окном объёмом более 1 млн токенов (922 тыс. входных, 128 тыс. выходных) с поддержкой текстовых и графических входных данных, что обеспечивает высококонтекстное рассуждение, программирование и мультимодальный анализ в рамках единого рабочего процесса.

Модель демонстрирует улучшенные показатели в области программирования, понимания документов, использования инструментов и следования инструкциям.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.4 — новейшая передовая модель OpenAI, объединяющая линейки Codex и GPT в единую систему. Она оснащена контекстным окном объёмом более 1 млн токенов (922 тыс. входных, 128 тыс. выходных) с поддержкой текстовых и графических входных данных, что обеспечивает высококонтекстное рассуждение, программирование и мультимодальный анализ в рамках единого рабочего процесса.

Модель демонстрирует улучшенные показатели в области программирования, понимания документов, использования инструментов и следования инструкциям.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.3-Codex — наиболее продвинутая агентная модель для написания кода от OpenAI, сочетающая в себе передовые возможности GPT-5.2-Codex в области разработки программного обеспечения с более широкими способностями к рассуждению и профессиональными знаниями GPT-5.2. Модель демонстрирует результаты на уровне лучших в отрасли по SWE-Bench Pro, а также высокую производительность на Terminal-Bench 2.0 и OSWorld-Verified, что отражает улучшенные навыки программирования на нескольких языках, работы с терминалом и взаимодействия с компьютером в реальных условиях. Модель оптимизирована для длительных рабочих процессов с использованием инструментов и поддерживает интерактивное управление в ходе выполнения задач, что делает её пригодной для сложных задач разработки, отладки, развёртывания и итеративной работы над продуктом.

Версия с максимальным объемом размышлений (X-high). Больше размышлений могут сгенерировать больше токенов в ответе, что будет дороже, но обычно точнее.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.3-Codex — наиболее продвинутая агентная модель для написания кода от OpenAI, сочетающая в себе передовые возможности GPT-5.2-Codex в области разработки программного обеспечения с более широкими способностями к рассуждению и профессиональными знаниями GPT-5.2. Модель демонстрирует результаты на уровне лучших в отрасли по SWE-Bench Pro, а также высокую производительность на Terminal-Bench 2.0 и OSWorld-Verified, что отражает улучшенные навыки программирования на нескольких языках, работы с терминалом и взаимодействия с компьютером в реальных условиях. Модель оптимизирована для длительных рабочих процессов с использованием инструментов и поддерживает интерактивное управление в ходе выполнения задач, что делает её пригодной для сложных задач разработки, отладки, развёртывания и итеративной работы над продуктом.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.2-Codex — это улучшенная версия GPT-5.1-Codex, оптимизированная для программной инженерии и рабочих процессов кодирования. Она предназначена как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного автономного выполнения сложных инженерных задач. Модель поддерживает создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, крупномасштабный рефакторинг и проверку кода.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.2 Pro — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в агентном кодировании и производительности при работе с длинным контекстом по сравнению с GPT-5 Pro. Она оптимизирована для сложных задач, требующих пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности в критически важных случаях использования.

Вариант Thinking High - с большим числом размышлений при необходимости.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Модель НЕ поддерживает стриминг, используйте настройку без стриминга.
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Минимальный баланс для вызова модели: 1200р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.2 Pro — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в агентном кодировании и производительности при работе с длинным контекстом по сравнению с GPT-5 Pro. Она оптимизирована для сложных задач, требующих пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности в критически важных случаях использования.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Модель НЕ поддерживает стриминг, используйте настройку без стриминга.
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Минимальный баланс для вызова модели: 800р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.2 — это новейшая передовая модель в серии GPT-5, обеспечивающая более высокую агентную производительность и производительность при работе с длинным контекстом по сравнению с GPT-5.1. Она использует адаптивное рассуждение для динамического распределения вычислительных ресурсов, быстро отвечая на простые запросы и затрачивая больше времени на сложные задачи.

Версия Thinking X-High с X-High пресетом на рассуждения (больше рассуждений при необходимости)

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.2 — это новейшая передовая модель в серии GPT-5, обеспечивающая более высокую агентную производительность и производительность при работе с длинным контекстом по сравнению с GPT-5.1. Она использует адаптивное рассуждение для динамического распределения вычислительных ресурсов, быстро отвечая на простые запросы и затрачивая больше времени на сложные задачи.

Версия Thinking High с High пресетом на рассуждения (больше рассуждений при необходимости)

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.2 — это новейшая передовая модель в серии GPT-5, обеспечивающая более высокую агентную производительность и производительность при работе с длинным контекстом по сравнению с GPT-5.1. Она использует адаптивное рассуждение для динамического распределения вычислительных ресурсов, быстро отвечая на простые запросы и затрачивая больше времени на сложные задачи.

Созданная для широкого охвата задач, GPT-5.2 демонстрирует стабильное улучшение в математике, программировании, науке и при вызове инструментов, с более связными развёрнутыми ответами и повышенной надёжностью использования инструментов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.1-Codex-Max — это новейшая агентная модель для программирования от OpenAI, разработанная для долгосрочных задач разработки программного обеспечения с высоким контекстом. Она основана на обновлённой версии стека рассуждений 5.1 и обучена на агентных рабочих процессах, охватывающих разработку программного обеспечения, математику и исследования.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.1-Codex-Mini — это уменьшенная и более быстрая версия GPT-5.1-Codex.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.1-Codex — это специализированная версия GPT-5.1, оптимизированная для программной инженерии и рабочих процессов кодирования. Она разработана как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного, самостоятельного выполнения сложных инженерных задач.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5.1 — это новейшая передовая модель в серии GPT-5, предлагающая более сильные возможности рассуждения общего назначения, улучшенное следование инструкциям и более естественный разговорный стиль по сравнению с GPT-5. Модель использует адаптивное рассуждение для динамического распределения вычислительных ресурсов, быстро отвечая на простые запросы и уделяя больше внимания сложным задачам. Модель создаёт более чёткие и обоснованные объяснения с меньшим количеством жаргона, что облегчает понимание даже при работе с техническими или многоэтапными задачами.

Созданная для широкого охвата задач, GPT-5.1 демонстрирует стабильные улучшения в математике, программировании и структурированном анализе, с более связными развёрнутыми ответами и улучшенной надёжностью использования инструментов. Модель также обладает усовершенствованной разговорной настройкой, обеспечивая более тёплые и интуитивные ответы без ущерба для точности. GPT-5.1 служит основным полнофункциональным преемником GPT-5.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5 Pro — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в рассуждениях, качестве кода и пользовательском опыте.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Модель НЕ поддерживает стриминг, используйте настройку без стриминга.
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Минимальный баланс для вызова модели: 800р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5 — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в рассуждениях, качестве кода и пользовательском опыте.
Данная версия размышляющая. Как описывают разработчики, можно углубить размышления модели, добавив фразу "think hard about this".

Внимание: на некоторых запросах, которая GPT-5 считает простыми, она сама отключает размышления. К сожалению, это не регулируется.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5 Chat разработан для продвинутых, естественных, мультимодальных и контекстно-ориентированных диалогов для корпоративных приложений.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5 Mini — это компактная версия GPT-5, разработанная для выполнения менее ресурсоемких задач рассуждения. Она обеспечивает те же преимущества в следовании инструкциям и настройке безопасности, что и GPT-5, но с уменьшенной задержкой и стоимостью. GPT-5 Mini является преемником модели o4-mini от OpenAI.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

GPT-5-Nano — это самый маленький и быстрый вариант в системе GPT-5, оптимизированный для инструментов разработчиков, быстрых взаимодействий и сред с ультранизкой задержкой. Хотя он ограничен в глубине рассуждений по сравнению с более крупными аналогами, он сохраняет ключевые функции следования инструкциям и безопасности. Это преемник GPT-4.1-nano и предлагает легковесный вариант для чувствительных к стоимости или работающих в реальном времени приложений.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

gpt-oss-120b — это языковая модель с открытыми весами на 117 миллиардов параметров типа Mixture-of-Experts (MoE) от OpenAI, разработанная для высокоуровневых рассуждений, агентских задач и универсального промышленного применения. Она активирует 5,1 миллиарда параметров за один прямой проход и оптимизирована для работы на одном GPU H100 с нативной квантизацией MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке рассуждений и нативное использование инструментов.

gpt-oss-120b — это языковая модель с открытыми весами на 117 миллиардов параметров типа Mixture-of-Experts (MoE) от OpenAI, разработанная для высокоуровневых рассуждений, агентских задач и универсального промышленного применения. Она активирует 5,1 миллиарда параметров за один прямой проход и оптимизирована для работы на одном GPU H100 с нативной квантизацией MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке рассуждений и нативное использование инструментов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

gpt-oss-20b — это модель с открытыми весами и 21 миллиардом параметров, выпущенная OpenAI под лицензией Apache 2.0. Она использует архитектуру Mixture-of-Experts (MoE) с 3,6 миллиардами активных параметров на один прямой проход, оптимизированную для вывода с низкой задержкой и развертывания на потребительском оборудовании или однопроцессорных GPU. Модель обучена в формате ответов OpenAI Harmony и поддерживает конфигурацию уровня рассуждений, тонкую настройку и агентные возможности, включая вызов функций, использование инструментов и структурированные выходные данные.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
Модели o3 оптимизированы для математики, науки, программирования и других задач, связанных с STEM. Они постоянно демонстрируют точность на уровне PhD в тестах по физике, химии и биологии.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 150р.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Версия GPT-4o от 20.11.2024 предлагает улучшенные возможности креативного письма с более естественным, увлекательным и индивидуальным подходом для повышения актуальности и удобства чтения. Модель выступает несколько хуже на логических задачах, но лучше - на задачах, требующих креативности.

C расширенным поиском по интернету - при ответе берется 20 источников.
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

Берется плата за вызов интернета (стоимость вызова модели) + дополнительная плата за найденные в интернете материалы в запросе (число символов во входе)
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 16000 токенов

GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Он сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50 % экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности. Данные обучения: до октября 2023 г.

C расширенным поиском по интернету - при ответе берется 20 источников.
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

Берется плата за вызов интернета (стоимость вызова модели) + дополнительная плата за найденные в интернете материалы в запросе (число символов во входе)
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

GPT-4.1 — это флагманская большая языковая модель, оптимизированная для продвинутого следования инструкциям, реальной программной инженерии и рассуждений в длинном контексте. Она поддерживает контекстное окно в 1 миллион токенов и превосходит GPT-4o и GPT-4.5 в кодировании (54,6% SWE-bench Verified), соблюдении инструкций (87,4% IFEval) и мультимодальных тестах понимания. Она настроена на точные изменения кода, надежность агентов и высокую точность поиска в контексте больших документов, что делает ее идеальной для агентов, инструментов IDE и корпоративного поиска знаний.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 32000 токенов

GPT-4.1 Mini — модель среднего размера, обеспечивающая производительность, конкурирующую с GPT-4o при существенно меньшей задержке и стоимости. Она сохраняет контекстное окно в 1 миллион токенов и набирает 45,1% на сложных оценках инструкций, 35,8% на MultiChallenge и 84,1% на IFEval. Mini также демонстрирует сильные способности в программировании (например, 31,6% в полиглот-тесте на различия Aider) и понимании изображений, что делает её подходящей для интерактивных приложений с жёсткими требованиями к производительности.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 32000 токенов

Для задач, требующих низкой задержки, GPT-4.1 nano является самой быстрой и дешевой моделью в серии GPT-4.1. Она обеспечивает исключительную производительность при небольшом размере с контекстным окном в 1 миллион токенов и имеет показатели 80,1% в MMLU, 50,3% в GPQA и 9,8% в полиглотном кодировании Aider – даже выше, чем у GPT-4o mini. Она идеально подходит для таких задач, как классификация или автозаполнение.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 32000 токенов

Это вариант модели o3-mini с предустановленным пресетом high (больше размышлений, но дольше и больший расход токенов)

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 20р.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
OpenAI o3-mini - это экономичная языковая модель, оптимизированная для задач логического мышления в области STEM, особенно преуспевающая в науке, математике и программировании. Модель имеет три регулируемых уровня затрат на рассуждения (low, medium, high)

При средних настройках уровня рассуждений o3-mini соответствует производительности более крупной модели o1 при сложных оценках рассуждений, таких как AIME и GPQA, сохраняя при этом меньшую задержку и стоимость.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.
Минимальный баланс для вызова модели: 20р.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
Последнее и самое мощное семейство моделей от OpenAI, o1 разработано так, чтобы тратить больше времени на размышления перед ответом.

Модели o1 оптимизированы для математики, науки, программирования и других задач, связанных с STEM. Они постоянно демонстрируют точность на уровне PhD в тестах по физике, химии и биологии.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

ВРЕМЕННО:
- не работает со стримингом. Т.е. недоступна через обычный чат, но можно воспользоваться специальным в Сервисах.

Версия GPT-4o от 20.11.2024 предлагает улучшенные возможности креативного письма с более естественным, увлекательным и индивидуальным подходом для повышения актуальности и удобства чтения. Модель выступает несколько хуже на логических задачах, но лучше - на задачах, требующих креативности.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 16000 токенов

Версия GPT-4o от 2024-08-06 предлагает улучшенную производительность в структурированных выводах, с возможностью предоставления JSON-схемы в формате ответа.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Самая последняя модель от OpenAI из семейства GPT-4o.
Превосходит по цене и качеству GPT-3.5-Turbo, а также Claude 3 Haiku и Gemini Flash.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Он сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50 % экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности. Данные обучения: до октября 2023 г.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Самая мощная нейросетевая модель от OpenAI.

(В связи с отключением старых моделей OpenAI заменена на gpt-3.5-turbo-0613)

Claude Haiku 5.5 — это небольшая быстрая модель от Anthropic, предназначенная для задач с высокой нагрузкой и чувствительных к стоимости, таких как суммаризация, работа субагентов и взаимодействие с браузером. Она приходит на смену Claude Haiku 4.5 и отличается улучшенными возможностями в области программирования, управления компьютером и работы со знаниями, а также поддерживает текстовый и графический ввод с контекстным окном в 1 миллион токенов.
Повышенная цена при контексте > 95К: x5.0 стоимость входа; x5.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

Claude Haiku 5.5 — это небольшая быстрая модель от Anthropic, предназначенная для задач с высокой нагрузкой и чувствительных к стоимости, таких как суммаризация, работа субагентов и взаимодействие с браузером. Она приходит на смену Claude Haiku 4.5 и отличается улучшенными возможностями в области программирования, управления компьютером и работы со знаниями, а также поддерживает текстовый и графический ввод с контекстным окном в 1 миллион токенов.
Повышенная цена при контексте > 95К: x5.0 стоимость входа; x5.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

Claude Sonnet 5.5 — это модель Anthropic класса Sonnet для повседневных задач с чётко очерченными границами, являющаяся прямым обновлением Claude Sonnet 5. Она особенно хорошо справляется с разработкой функций, исправлением ошибок и созданием качественных документов, презентаций и таблиц, а также пишет и излагает мысли яснее, чем предшественница.

Режим обдумывания всегда активен, поэтому интенсивность вычислений — это главный рычаг для баланса между глубиной проработки, скоростью отклика и стоимостью; при сниженной интенсивности модель остаётся отзывчивой для повседневных агентных циклов.

Claude Sonnet 5.5 — это модель Anthropic класса Sonnet для повседневных задач с чётко очерченными границами, являющаяся прямым обновлением Claude Sonnet 5. Она особенно хорошо справляется с разработкой функций, исправлением ошибок и созданием качественных документов, презентаций и таблиц, а также пишет и излагает мысли яснее, чем предшественница.

Режим обдумывания всегда активен, поэтому интенсивность вычислений — это главный рычаг для баланса между глубиной проработки, скоростью отклика и стоимостью; при сниженной интенсивности модель остаётся отзывчивой для повседневных агентных циклов.

Claude Opus 5.5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач, требующих глубокого анализа, программирования и длительной агентной работы, являющаяся преемником Claude Opus 5. Модель особенно хорошо справляется с многошаговыми изменениями в крупных кодовых базах, ревью кода и поиском ошибок, финансовым и научным анализом, а также чтением сложных графиков, диаграмм и скриншотов. По сравнению с предшественником она более аккуратно приводит цифры и ссылается только на те источники, которые может подтвердить.

Модель решает сопоставимые задачи за меньшее количество шагов и токенов, чем Opus 5, и излагает результаты своей работы более простым языком — с чёткими пояснениями о том, что было сделано, что удалось выяснить и что требуется от пользователя. Мышление модели всегда адаптивно: интенсивность вычислений — это основной рычаг для баланса между глубиной анализа, задержкой и стоимостью, причём сниженные настройки интенсивности по-прежнему эффективны для задач, критичных к времени отклика.

Claude Opus 5.5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач, требующих глубокого анализа, программирования и длительной агентной работы, являющаяся преемником Claude Opus 5. Модель особенно хорошо справляется с многошаговыми изменениями в крупных кодовых базах, ревью кода и поиском ошибок, финансовым и научным анализом, а также чтением сложных графиков, диаграмм и скриншотов. По сравнению с предшественником она более аккуратно приводит цифры и ссылается только на те источники, которые может подтвердить.

Модель решает сопоставимые задачи за меньшее количество шагов и токенов, чем Opus 5, и излагает результаты своей работы более простым языком — с чёткими пояснениями о том, что было сделано, что удалось выяснить и что требуется от пользователя. Мышление модели всегда адаптивно: интенсивность вычислений — это основной рычаг для баланса между глубиной анализа, задержкой и стоимостью, причём сниженные настройки интенсивности по-прежнему эффективны для задач, критичных к времени отклика.

Claude Opus 5.5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач, требующих глубокого анализа, программирования и длительной агентной работы, являющаяся преемником Claude Opus 5. Модель особенно хорошо справляется с многошаговыми изменениями в крупных кодовых базах, ревью кода и поиском ошибок, финансовым и научным анализом, а также чтением сложных графиков, диаграмм и скриншотов. По сравнению с предшественником она более аккуратно приводит цифры и ссылается только на те источники, которые может подтвердить.

Модель решает сопоставимые задачи за меньшее количество шагов и токенов, чем Opus 5, и излагает результаты своей работы более простым языком — с чёткими пояснениями о том, что было сделано, что удалось выяснить и что требуется от пользователя. Мышление модели всегда адаптивно: интенсивность вычислений — это основной рычаг для баланса между глубиной анализа, задержкой и стоимостью, причём сниженные настройки интенсивности по-прежнему эффективны для задач, критичных к времени отклика.

Claude Opus 5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач, требующих глубокого рассуждения, написания кода и длительной агентной работы. Модель особенно хорошо справляется с комплексными задачами в области разработки программного обеспечения, проверкой кода и поиском ошибок, визуальным анализом графиков и документов, подготовкой сложных рабочих материалов, а также координацией параллельных субагентов.

Модель уверенно следует инструкциям и работает с инструментами в рамках длительных задач, при этом оставаясь эффективной в режиме сниженной нагрузки для сценариев, где приоритетом являются скорость отклика и экономия токенов.

Модель особенно сильна в многошаговых рассуждениях, сложном программировании и сквозной оркестрации проектов: работе с крупными кодовыми базами, многоэтапной отладке и длительно выполняющимися асинхронными агентными пайплайнами. Помимо написания кода, она справляется с интеллектуальными задачами: составлением документов, созданием презентаций и анализом данных, сохраняя высокое качество даже при очень больших объёмах выходных данных.

Размышляющая версия.

Claude Opus 5 — флагманская модель Anthropic для сложных задач, требующих глубокого рассуждения, написания кода и длительной агентной работы. Модель особенно хорошо справляется с комплексными задачами в области разработки программного обеспечения, проверкой кода и поиском ошибок, визуальным анализом графиков и документов, подготовкой сложных рабочих материалов, а также координацией параллельных субагентов.

Модель уверенно следует инструкциям и работает с инструментами в рамках длительных задач, при этом оставаясь эффективной в режиме сниженной нагрузки для сценариев, где приоритетом являются скорость отклика и экономия токенов.

Модель особенно сильна в многошаговых рассуждениях, сложном программировании и сквозной оркестрации проектов: работе с крупными кодовыми базами, многоэтапной отладке и длительно выполняющимися асинхронными агентными пайплайнами. Помимо написания кода, она справляется с интеллектуальными задачами: составлением документов, созданием презентаций и анализом данных, сохраняя высокое качество даже при очень больших объёмах выходных данных.

Sonnet 5 — самая мощная модель класса Sonnet от Anthropic, демонстрирующая передовые результаты в программировании, работе с агентами и решении профессиональных задач.

Размышляющая версия, уровень размышлений High.

Sonnet 5 — самая мощная модель класса Sonnet от Anthropic, демонстрирующая передовые результаты в программировании, работе с агентами и решении профессиональных задач.

Claude Opus 4.8 — самая мощная из общедоступных моделей Anthropic в семействе Opus. Она поддерживает текстовые, графические и файловые входные данные с текстовым выводом, располагает возможностью рассуждения и контекстным окном в 1 миллион токенов. Модель идеально подходит для высокоавтономных агентов, долгосрочных агентных задач, работы со знаниями и задач, требующих памяти, — там, где важна согласованность на протяжении длительных сессий.

Модель особенно сильна в многошаговых рассуждениях, сложном программировании и сквозной оркестрации проектов: работе с крупными кодовыми базами, многоэтапной отладке и длительно выполняющимися асинхронными агентными пайплайнами. Помимо написания кода, она справляется с интеллектуальными задачами: составлением документов, созданием презентаций и анализом данных, сохраняя высокое качество даже при очень больших объёмах выходных данных.

Размышляющая версия.

Claude Opus 4.8 — самая мощная из общедоступных моделей Anthropic в семействе Opus. Она поддерживает текстовые, графические и файловые входные данные с текстовым выводом, располагает возможностью рассуждения и контекстным окном в 1 миллион токенов. Модель идеально подходит для высокоавтономных агентов, долгосрочных агентных задач, работы со знаниями и задач, требующих памяти, — там, где важна согласованность на протяжении длительных сессий.

Модель особенно сильна в многошаговых рассуждениях, сложном программировании и сквозной оркестрации проектов: работе с крупными кодовыми базами, многоэтапной отладке и длительно выполняющимися асинхронными агентными пайплайнами. Помимо написания кода, она справляется с интеллектуальными задачами: составлением документов, созданием презентаций и анализом данных, сохраняя высокое качество даже при очень больших объёмах выходных данных.

Claude Opus 4.7 — это флагманская модель Anthropic, выпущенная в апреле 2026 года. Она превосходит Opus 4.6 в агентском кодинге (64.3% SWE-bench Pro, 87.6% SWE-bench Verified), знаниях (64.4% Finance Agent), долгосрочных задачах с 1M+ контекстом и зрении (до 2576 пикселей, 98.5% XBOW).

Размышляющая версия.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Opus 4.7 — это флагманская модель Anthropic, выпущенная в апреле 2026 года. Она превосходит Opus 4.6 в агентском кодинге (64.3% SWE-bench Pro, 87.6% SWE-bench Verified), знаниях (64.4% Finance Agent), долгосрочных задачах с 1M+ контекстом и зрении (до 2576 пикселей, 98.5% XBOW).

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Модель позволяет одним запросом получить расширенный исследовательский отчет.

Версия Sonnet 4.6 Thinking с расширенным поиском по интернету и формированием полноценного отчета
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

В процессе запроса
- выбираются наиболее релевантные источники
- из их текста делается выжимка по пользовательскому запросу с помощью gpt-4o-mini, что увеличивает в 2-3 раза число фактической информации, по которой делается анализ. Вызовы gpt-4o-mini для всех источников будет показан в Активности пользователя и оплачивается дополнительно (около 0.5 р. за вызов)

Информация о research и примеры отчета
Примеры отчета Deep 1.0 в PDF

Особенности функционирования

- Будет рассмотрен только запрос пользователя. Предыдущий чат и инструкции будут проигнорированы.
- При работе модель подменяет ваши предыдущие запросы и настройки собственным системным промтом и настройками максимальной генерации - т.е. входной промт будет большим, это нормально.
- Research можно вызывать по API так же, как любую другую нейросетевую модель – просто передайте в последнем сообщении пользователя необходимый запрос.

Минимальный баланс для вызова модели: 250р.

Версия Sonnet 4 с расширенным поиском по интернету - при ответе берется 20 источников.
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

Средняя полная стоимость запроса (без истории чата) - 10-15 рублей за запрос.
Минимальный баланс для вызова модели: 50р.

Claude Sonnet 4.6 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4.6 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4.6 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Opus 4.6 — это самая мощная модель Anthropic для программирования и длительных профессиональных задач. Она создана для агентов, которые работают с целыми рабочими процессами, а не с отдельными запросами, что делает её особенно эффективной для больших кодовых баз, сложных рефакторингов и многоэтапной отладки, которая разворачивается со временем. Модель демонстрирует более глубокое контекстное понимание, более сильную декомпозицию задач и большую надёжность в сложных инженерных задачах по сравнению с предыдущими поколениями.

Размышляющая версия.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Opus 4.6 — это самая мощная модель Anthropic для программирования и длительных профессиональных задач. Она создана для агентов, которые работают с целыми рабочими процессами, а не с отдельными запросами, что делает её особенно эффективной для больших кодовых баз, сложных рефакторингов и многоэтапной отладки, которая разворачивается со временем. Модель демонстрирует более глубокое контекстное понимание, более сильную декомпозицию задач и большую надёжность в сложных инженерных задачах по сравнению с предыдущими поколениями.

Помимо программирования, Opus 4.6 превосходно справляется с продолжительной интеллектуальной работой. Она создаёт документы, планы и анализы, близкие к готовым для продакшена, за один проход и сохраняет связность на протяжении очень длинных результатов и продолжительных сессий. Это делает её надёжным выбором по умолчанию для задач, требующих настойчивости, здравого суждения и доведения до конца, таких как техническое проектирование, планирование миграции и сквозное выполнение проектов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Opus 4.5 — это передовая модель рассуждений от Anthropic, оптимизированная для сложной разработки программного обеспечения, агентных рабочих процессов и длительного использования компьютера. Она обладает мощными мультимодальными возможностями, конкурентоспособной производительностью в реальных тестах программирования и рассуждений, а также улучшенной устойчивостью к инъекциям промптов.

Размышляющая версия.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Opus 4.5 — это передовая модель рассуждений от Anthropic, оптимизированная для сложной разработки программного обеспечения, агентных рабочих процессов и длительного использования компьютера. Она обладает мощными мультимодальными возможностями, конкурентоспособной производительностью в реальных тестах программирования и рассуждений, а также улучшенной устойчивостью к инъекциям промптов. Модель разработана для эффективной работы при различных уровнях усилий, что позволяет разработчикам балансировать между скоростью, глубиной и использованием токенов в зависимости от требований задачи.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Haiku 4.5 — это самая быстрая и эффективная модель Anthropic, обеспечивающая интеллект, близкий к передовому уровню, при значительно меньших затратах и задержке по сравнению с более крупными моделями Claude. Соответствуя производительности Claude Sonnet 4 в задачах рассуждения, программирования и использования компьютера, Haiku 4.5 привносит возможности передового уровня в приложения реального времени и высоконагруженные приложения.

Версия с размышлениями
Модель представляет расширенное мышление в линейке Haiku; обеспечивая управляемую глубину рассуждений, сжатый или чередующийся вывод мыслей и рабочие процессы с использованием инструментов при полной поддержке инструментов программирования, bash, веб-поиска и использования компьютера. Набрав >73% в SWE-bench Verified, Haiku 4.5 входит в число лучших моделей программирования в мире, сохраняя при этом исключительную отзывчивость для подагентов, параллельного выполнения и масштабируемого развертывания.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Haiku 4.5 — это самая быстрая и эффективная модель Anthropic, обеспечивающая интеллект, близкий к передовому уровню, при значительно меньших затратах и задержке по сравнению с более крупными моделями Claude. Соответствуя производительности Claude Sonnet 4 в задачах рассуждения, программирования и использования компьютера, Haiku 4.5 привносит возможности передового уровня в приложения реального времени и высоконагруженные приложения.

Модель представляет расширенное мышление в линейке Haiku; обеспечивая управляемую глубину рассуждений, сжатый или чередующийся вывод мыслей и рабочие процессы с использованием инструментов при полной поддержке инструментов программирования, bash, веб-поиска и использования компьютера. Набрав >73% в SWE-bench Verified, Haiku 4.5 входит в число лучших моделей программирования в мире, сохраняя при этом исключительную отзывчивость для подагентов, параллельного выполнения и масштабируемого развертывания.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4.5 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами. Она демонстрирует передовые результаты в тестах по программированию, таких как SWE-bench Verified, с улучшениями в области системного проектирования, безопасности кода и соответствия спецификациям.

(Размышляющая версия модели)
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4.5 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами. Она демонстрирует передовые результаты в тестах по программированию, таких как SWE-bench Verified, с улучшениями в области системного проектирования, безопасности кода и соответствия спецификациям.

Версия на 1 миллион контекста
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4.5 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами. Она демонстрирует передовые результаты в тестах по программированию, таких как SWE-bench Verified, с улучшениями в области системного проектирования, безопасности кода и соответствия спецификациям.

(Размышляющая версия модели, High уровень размышлений)
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4.5 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами. Она демонстрирует передовые результаты в тестах по программированию, таких как SWE-bench Verified, с улучшениями в области системного проектирования, безопасности кода и соответствия спецификациям.

(Размышляющая версия модели)
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4.5 — самая совершенная модель Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для работы с реальными агентами и программными процессами. Она демонстрирует передовые результаты в тестах по программированию, таких как SWE-bench Verified, с улучшениями в области системного проектирования, безопасности кода и соответствия спецификациям.

Это версия на 200К контекста, версия на 1M контекста идет отдельно.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Opus 4.1 — это обновленная версия флагманской модели Anthropic, предлагающая улучшенную производительность в программировании, рассуждениях и агентных задачах. Она достигает 74,5% на SWE-bench Verified и демонстрирует заметные улучшения в рефакторинге многофайлового кода, точности отладки и детально-ориентированных рассуждениях. Модель поддерживает расширенное мышление до 64К токенов и оптимизирована для задач, включающих исследования, анализ данных и рассуждения с использованием инструментов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Opus 4.1 — это обновленная версия флагманской модели Anthropic, предлагающая улучшенную производительность в программировании, рассуждениях и агентных задачах. Она достигает 74,5% на SWE-bench Verified и демонстрирует заметные улучшения в рефакторинге многофайлового кода, точности отладки и детально-ориентированных рассуждениях. Модель поддерживает расширенное мышление до 64К токенов и оптимизирована для задач, включающих исследования, анализ данных и рассуждения с использованием инструментов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Улучшенная модель рассуждений с возможностями многоэтапного решения проблем и поиска в реальном времени.

Для предприятий, ищущих более продвинутые возможности, API Sonar Pro может обрабатывать углубленные многошаговые запросы с дополнительной расширяемостью, например, в среднем в два раза больше цитат на поиск, чем Sonar. Кроме того, благодаря большему контекстному окну, он может обрабатывать более длинные и нюансированные поисковые запросы и последующие вопросы.

Сонар - легкий, доступный, быстрый и простой в использовании инструмент, теперь с функцией цитирования и возможностью настройки источников.

Gemini 4 Carbon — это передовая модель Gemini 4 от Google, разработанная для задач программирования, агентной работы и сложных рассуждений. Google обучила её сохранять контекст на протяжении длительных многоэтапных задач и преобразовывать объёмные документы, содержащие текст, таблицы, графики и изображения, в единый структурированный результат. Модель занимает лидирующие позиции в индексе Vals по направлениям финансов, юриспруденции, программирования и налогового дела, а также поддерживает генерацию длинных ответов — до 1 млн токенов в рамках одного запроса.

Уровень размышления Medium.

Gemini 4 Argon — флагманская модель рассуждений от Google, созданная для решения сложных задач в области разработки программного обеспечения, глубоких математических и научных исследований, а также для работы в качестве автономного многошагового агента. Google обучила её сохранять контекст на протяжении длительных многоэтапных задач и преобразовывать объёмные документы, содержащие текст, таблицы, графики и изображения, в единый структурированный результат. Модель занимает лидирующие позиции в индексе Vals по направлениям финансов, юриспруденции, программирования и налогового дела, а также поддерживает генерацию длинных ответов — до 1 млн токенов в рамках одного запроса.

Уровень размышления Medium.

Gemini 3.8 Flash — самая интеллектуальная Flash-модель от Google, демонстрирующая значительный прогресс по сравнению с 3.7 Flash в области разработки программного обеспечения, агентных задач и многошагового рассуждения.

Уровень размышления High для продуманных ответов.

Gemini 3.8 Flash — самая интеллектуальная Flash-модель от Google, демонстрирующая значительный прогресс по сравнению с 3.7 Flash в области разработки программного обеспечения, агентных задач и многошагового рассуждения.

Минимальный уровень размышления - рекомендуется для быстрого и дешевого получения основного ответа.

Gemini 3.7 Flash — это мультимодальная модель от Google, созданная для быстрых агентных рабочих процессов, написания кода и сложных многоэтапных рассуждений. Она разработана для задач, требующих высокой скорости отклика и надёжного решения многошаговых проблем.

Уровень размышления High для продуманных ответов.

Gemini 3.7 Flash — это мультимодальная модель от Google, созданная для быстрых агентных рабочих процессов, написания кода и сложных многоэтапных рассуждений. Она разработана для задач, требующих высокой скорости отклика и надёжного решения многошаговых проблем.

Минимальный уровень размышления - рекомендуется для быстрого и дешевого получения основного ответа.

Gemini 3.6 Flash — высокопроизводительная модель от Google, предназначенная для написания кода, автономных рабочих процессов, а также разработки веб-сайтов и приложений. Она создана для получения качественных результатов с минимальным количеством лишних правок и оговорок, а также для сокращения расхода токенов и числа обращений к модели, необходимых для выполнения задачи.

Уровень размышления High для продуманных ответов.

Gemini 3.6 Flash — высокопроизводительная модель от Google, предназначенная для написания кода, автономных рабочих процессов, а также разработки веб-сайтов и приложений. Она создана для получения качественных результатов с минимальным количеством лишних правок и оговорок, а также для сокращения расхода токенов и числа обращений к модели, необходимых для выполнения задачи.

Минимальный уровень размышления - рекомендуется для быстрого и дешевого получения основного ответа.

Gemini 3.5 Flash-Lite — высокопроизводительная модель от Google с расширенными агентными возможностями. Она идеально подходит для субагентов, выполняющих конкретные задачи в рамках сложных многоагентных рабочих процессов.

Уровень размышления High для продуманных ответов.

Gemini 3.5 Flash-Lite — высокопроизводительная модель от Google с расширенными агентными возможностями. Она идеально подходит для субагентов, выполняющих конкретные задачи в рамках сложных многоагентных рабочих процессов.

Минимальный уровень размышления - рекомендуется для быстрого и дешевого получения основного ответа.

Gemini 3.5 Flash — это высокоэффективная мультимодальная модель Google, обеспечивающая возможности кодирования и рассуждения, близкие к уровню Pro, при стоимости и скорости уровня Flash.

Максимальный уровень размышления для максимально продуманных ответов.

Gemini 3.5 Flash — это высокоэффективная мультимодальная модель Google, обеспечивающая возможности кодирования и рассуждения, близкие к уровню Pro, при стоимости и скорости уровня Flash.

Минимальный уровень размышления - рекомендуется для быстрого и дешевого получения основного ответа.

Gemini 3.5 Flash — это высокоэффективная мультимодальная модель Google, обеспечивающая возможности кодирования и рассуждения, близкие к уровню Pro, при стоимости и скорости уровня Flash.

Gemini 3.1 Flash Lite — это общедоступная высокоэффективная мультимодальная модель Google, оптимизированная для задач с низкой задержкой и высокой нагрузкой.

Уровень размышления: высокий.

Gemini 3.1 Flash Lite — это общедоступная высокоэффективная мультимодальная модель Google, оптимизированная для задач с низкой задержкой и высокой нагрузкой.

Уровень размышления: низкий, может и не использоваться в процессе принятия решения.

Gemini 3.1 Flash Lite — это общедоступная высокоэффективная мультимодальная модель Google, оптимизированная для задач с низкой задержкой и высокой нагрузкой.

Gemma 4 26B A4B IT — это инструктивно-настроенная модель на основе архитектуры «Смесь экспертов» (MoE) от Google DeepMind. Несмотря на 25,2 млрд общих параметров, во время инференса на каждый токен активируется лишь 3,8 млрд из них — обеспечивая качество, сопоставимое с моделями на ~31 млрд параметров, при значительно меньших вычислительных затратах. Поддерживает мультимодальный ввод, включая текст и изображения.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemma 4 26B A4B IT — это инструктивно-настроенная модель на основе архитектуры «Смесь экспертов» (MoE) от Google DeepMind. Несмотря на 25,2 млрд общих параметров, во время инференса на каждый токен активируется лишь 3,8 млрд из них — обеспечивая качество, сопоставимое с моделями на ~31 млрд параметров, при значительно меньших вычислительных затратах. Поддерживает мультимодальный ввод, включая текст и изображения.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemma 4 31B Instruct — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind с 30,7 млрд параметров, поддерживающая текстовый и визуальный ввод с текстовым выводом. Модель обладает контекстным окном в 256 тысяч токенов, настраиваемым режимом мышления/рассуждения, встроенным вызовом функций и многоязычной поддержкой более 140 языков. Демонстрирует высокие результаты в задачах программирования, логического мышления и понимания документов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemma 4 31B Instruct — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind с 30,7 млрд параметров, поддерживающая текстовый и визуальный ввод с текстовым выводом. Модель обладает контекстным окном в 256 тысяч токенов, настраиваемым режимом мышления/рассуждения, встроенным вызовом функций и многоязычной поддержкой более 140 языков. Демонстрирует высокие результаты в задачах программирования, логического мышления и понимания документов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 3.1 Flash Lite Preview — это высокоэффективная модель Google, оптимизированная для сценариев с большим объёмом задач. Она превосходит Gemini 2.5 Flash Lite по общему качеству и приближается к уровню производительности Gemini 2.5 Flash по ключевым возможностям. Улучшения охватывают обработку аудиовхода/ASR, ранжирование фрагментов RAG, перевод, извлечение данных и дополнение кода.

Размышляющая версия; к сожалению, в ней временно не поддерживается стриминг.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 3.1 Flash Lite Preview — это высокоэффективная модель Google, оптимизированная для сценариев с большим объёмом задач. Она превосходит Gemini 2.5 Flash Lite по общему качеству и приближается к уровню производительности Gemini 2.5 Flash по ключевым возможностям. Улучшения охватывают обработку аудиовхода/ASR, ранжирование фрагментов RAG, перевод, извлечение данных и дополнение кода.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 3.1 Pro — это апдейт передовой ИИ-модели Google Gemini 3 Pro. Улучшения в первую очередь касаются эффективности использования токенов и агентных вызовов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 3.1 Pro — это апдейт передовой ИИ-модели Google Gemini 3 Pro. Улучшения в первую очередь касаются эффективности использования токенов и агентных вызовов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 3 Flash Preview — это высокоскоростная модель, разработанная для агентных рабочих процессов, многоходовых чатов и помощи в программировании. Она обеспечивает рассуждения и производительность использования инструментов почти на уровне Pro при существенно более низкой задержке, чем у более крупных вариантов Gemini, что делает её хорошо подходящей для интерактивной разработки, длительных циклов работы агентов и совместных задач по программированию. По сравнению с Gemini 2.5 Flash она обеспечивает широкие улучшения качества в области рассуждений, мультимодального понимания и надёжности.

Размышляющая версия.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 3 Flash Preview — это высокоскоростная модель, разработанная для агентных рабочих процессов, многоходовых чатов и помощи в программировании. Она обеспечивает рассуждения и производительность использования инструментов почти на уровне Pro при существенно более низкой задержке, чем у более крупных вариантов Gemini, что делает её хорошо подходящей для интерактивной разработки, длительных циклов работы агентов и совместных задач по программированию. По сравнению с Gemini 2.5 Flash она обеспечивает широкие улучшения качества в области рассуждений, мультимодального понимания и надёжности.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Flash-Lite — это облегченная модель рассуждений в семействе Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Она обеспечивает улучшенную пропускную способность, более быструю генерацию токенов и лучшую производительность по сравнению с более ранними моделями Flash в рамках общих тестов.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Flash — передовая рабочая модель Google, специально разработанная для сложных задач рассуждения, программирования, математики и научных исследований. Она включает встроенные возможности "размышления", позволяющие предоставлять ответы с большей точностью и нюансированной обработкой контекста.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Flash — передовая рабочая модель Google, специально разработанная для сложных задач рассуждения, программирования, математики и научных исследований. Она включает встроенные возможности "размышления", позволяющие предоставлять ответы с большей точностью и нюансированной обработкой контекста.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.


Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Pro — это передовая ИИ-модель Google, разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности "мышления", что позволяет ей формулировать ответы с повышенной точностью и учетом нюансов контекста.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Pro — это передовая ИИ-модель Google, разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности "мышления", что позволяет ей формулировать ответы с повышенной точностью и учетом нюансов контекста.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.
В случае, если в процессе рассуждения достигнут лимит Макс токенов выхода, будет выдан пустой ответ - но он будет тарифицирован.
Также мы рекомендуем указывать повышенное время timeout, если вы используете API - модель может думать иногда 10 минут и более на сложных задачах.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для сложных задач рассуждения, программирования, математики и научных исследований. Она включает встроенные возможности "мышления", позволяющие ей предоставлять ответы с большей точностью и учитывать нюансы контекста.

Примечание: Эта модель доступна в двух вариантах: с мышлением и без мышления. Стоимость выходных данных значительно варьируется в зависимости от того, активна ли функция мышления.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель Google, специально разработанная для сложных задач рассуждения, программирования, математики и научных исследований. Она включает встроенные возможности "мышления", позволяющие ей предоставлять ответы с большей точностью и учитывать нюансы контекста.

Примечание: Эта модель доступна в двух вариантах: с мышлением и без мышления. Стоимость выходных данных значительно варьируется в зависимости от того, активна ли функция мышления.

Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemini 2.5 Pro — это передовая ИИ-модель Google, разработанная для решения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности "мышления", что позволяет ей формулировать ответы с повышенной точностью и учетом нюансов контекста.

Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemma 3 27B - это новейшая модель Google с открытым исходным кодом, преемник Gemma 2. Она обрабатывает контекстные окна до 128 тысяч токенов, понимает более 140 языков и предлагает улучшенные возможности в математике, рассуждениях и чате, включая структурированные выходные данные и вызов функций.

Модели Gemma хорошо подходят для различных задач генерации текста, включая ответы на вопросы, обобщение и рассуждение.

Нормально работает на русском языке (рекомендуется температура пониже)

Gemini 1.5 Flash-8B оптимизирован для скорости и эффективности, обеспечивая улучшенную производительность в небольших задачах с подсказками, таких как чат, транскрипция и перевод. Благодаря сниженной задержке он очень эффективен для операций в режиме реального времени и в больших масштабах. Эта модель ориентирована на экономически эффективные решения при сохранении высокого качества результатов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Gemma 2 27B от Google - это открытая модель, созданная на основе тех же исследований и технологий, которые использовались для создания моделей Gemini.

Модели Gemma хорошо подходят для различных задач генерации текста, включая ответы на вопросы, обобщение и рассуждение.

Нормально работает на русском языке (рекомендуется температура пониже)

Gemini 1.5 Flash — это базовая модель, которая хорошо справляется с различными мультимодальными задачами, такими как визуальное понимание, классификация, обобщение и создание контента из изображений, аудио и видео. Он умеет обрабатывать визуальные и текстовые данные, такие как фотографии, документы, инфографика и снимки экрана.

Gemini 1.5 Flash предназначен для выполнения объемных и высокочастотных задач, где стоимость и задержка имеют значение. При выполнении большинства распространенных задач Flash обеспечивает качество, сравнимое с другими моделями Gemini Pro, при значительно меньших затратах. Flash хорошо подходит для таких приложений, как чат-помощники и создание контента по требованию, где скорость и масштаб имеют значение.

Grok 4.6 — самая умная модель SpaceXAI с передовыми показателями в программировании, интеллектуальном труде и точных науках.
Повышенная цена при контексте > 200К: x2.0 стоимость входа; x2.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

Grok 4.5 — самая умная модель SpaceXAI с передовыми возможностями в области программирования, интеллектуального труда и точных наук.
Повышенная цена при контексте > 200К: x2.0 стоимость входа; x2.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

Grok 4.3 — это модель рассуждений от xAI. Она принимает текстовые и графические входные данные с текстовым выводом и подходит для агентных рабочих процессов, задач следования инструкциям и приложений, требующих высокой фактической точности.

Размышляющая версия.
Повышенная цена при контексте > 200К: x2.0 стоимость входа; x2.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

Grok 4.3 — это модель рассуждений от xAI. Она принимает текстовые и графические входные данные с текстовым выводом и подходит для агентных рабочих процессов, задач следования инструкциям и приложений, требующих высокой фактической точности.
Повышенная цена при контексте > 200К: x2.0 стоимость входа; x2.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)

Grok 4.20 Beta — новейшая флагманская модель xAI с лидирующей в отрасли скоростью и возможностями агентного вызова инструментов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Повышенная цена при контексте > 200К: x3.0 стоимость входа; x3.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Grok 4.20 Beta — новейшая флагманская модель xAI с лидирующей в отрасли скоростью и возможностями агентного вызова инструментов.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА И ВЫЗОВА:
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация. Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Повышенная цена при контексте > 200К: x3.0 стоимость входа; x3.0 стоимость выхода
(т.е. если ваши входные данные будут превышать указанный размер, стоимость будет повышена в указанное число раз)
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Mistral Medium 3.1 — это обновленная версия Mistral Medium 3, высокопроизводительной языковой модели корпоративного уровня, разработанной для обеспечения передовых возможностей при значительно сниженных операционных затратах. Она сочетает в себе современные возможности рассуждения и мультимодальную производительность с в 8 раз более низкой стоимостью по сравнению с традиционными крупными моделями, что делает её подходящей для масштабируемых развертываний в профессиональных и промышленных сценариях использования.

Модель превосходно работает в таких областях, как программирование, STEM-рассуждения и корпоративная адаптация. Она поддерживает гибридные развертывания, развертывания на собственных серверах и в VPC, и оптимизирована для интеграции в пользовательские рабочие процессы. Mistral Medium 3.1 предлагает конкурентоспособную точность по сравнению с более крупными моделями, такими как Claude Sonnet 3.5/3.7, Llama 4 Maverick и Command R+, при этом сохраняя широкую совместимость в облачных средах.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Mistral-Small-3.2-24B-Instruct-2506 - это обновленная модель с 24 миллиардами параметров от Mistral, оптимизированная для выполнения инструкций, снижения повторений и улучшения вызова функций. По сравнению с версией 3.1, версия 3.2 значительно повышает точность на WildBench и Arena Hard, сокращает бесконечные генерации и обеспечивает прирост в задачах использования инструментов и структурированного вывода.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Mistral Medium 3 — это высокопроизводительная языковая модель корпоративного уровня, разработанная для обеспечения передовых возможностей при значительно сниженных операционных затратах. Она сочетает современные возможности рассуждения и мультимодальную производительность с затратами в 8 раз ниже по сравнению с традиционными большими моделями, что делает её подходящей для масштабируемого внедрения в профессиональных и промышленных сценариях использования.

Модель превосходит в таких областях, как программирование, STEM-рассуждения и адаптация для предприятий. Mistral Medium 3 предлагает конкурентоспособную точность по сравнению с более крупными моделями, такими как Claude Sonnet 3.5/3.7, Llama 4 Maverick и Command R+, сохраняя при этом широкую совместимость с различными облачными средами.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Mistral AI представила Mistral NeMo, 12-миллиардную модель, разработанную в сотрудничестве с NVIDIA. Mistral NeMo предлагает большой контекст до 128 тысяч токенов.

Модель тренировалась на многоязычных данных, и, что довольно приятно, графики включают в себя оценки эффективности на русском языке.

Наша новость на Хабре: https://habr.com/ru/news/829822/
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Официальный Instruct-файнтюн Mistral для версии Mixtral 8x22B. Он использует 39 миллиардов активных параметров из 141 миллиарда, обеспечивая беспрецедентную экономическую эффективность для своего размера.

Это флагманская модель Mistral AI, Mistral Large 2 (версия mistral-large-2407). Она основана на прототипе с закрытым исходным кодом и превосходно справляется с рассуждениями, кодом, JSON, чатом и многим другим.

command-r-plus-08-2024 - это обновление Command R+ с примерно на 50% более высокой пропускной способностью и на 25% меньшей задержкой по сравнению с предыдущей версией Command R+

command-r-08-2024 - это обновление Command R с улучшенной производительностью для многоязычной генерации с дополнением извлечения (RAG) и использования инструментов. В более широком смысле, она лучше справляется с математикой, кодом и рассуждениями и конкурентоспособна с предыдущей версией более крупной модели Command R+.

Command R7B (12-2024) - это небольшое, быстрое обновление модели Command R+, выпущенное в декабре 2024 года. Она отлично справляется с RAG, использованием инструментов, агентами и подобными задачами, требующими сложных рассуждений и множества этапов.

Amazon Nova Pro 1.0 - это многофункциональная мультимодальная модель от Amazon, ориентированная на обеспечение сочетания точности, скорости и экономичности для широкого спектра задач. По состоянию на декабрь 2024 года она достигает передовых результатов в ключевых тестах, включая визуальные вопросы и ответы (TextVQA) и понимание видео (VATEX).

Amazon Nova Pro демонстрирует высокие способности в обработке как визуальной, так и текстовой информации, а также в анализе финансовых документов.

Amazon Nova Lite 1.0 - это очень бюджетная мультимодальная модель от Amazon.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Amazon Nova Micro 1.0 - это текстовая модель, обеспечивающая самую низкую задержку ответов среди семейства моделей Amazon Nova при очень низкой стоимости. С контекстной длиной в 128 тысяч токенов и оптимизацией для скорости и экономичности, Amazon Nova Micro отлично справляется с такими задачами, как суммаризация текста, перевод, классификация контента, интерактивный чат и мозговой штурм. Она обладает базовыми способностями к математическим вычислениям и программированию.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 — это снимок состояния модели DeepSeek V4.1 Flash от 17 октября 2026 года, предоставляемый компанией DeepSeek под названием deepseek-flash в API. V4.1 Flash представляет собой разреженную модель на основе смеси экспертов от DeepSeek и является первой моделью, построенной на фирменной архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED). При обработке входных данных активируется 8 миллиардов параметров, а при генерации выходных — 16 миллиардов, при общем объёме базовой модели в 552 миллиарда параметров. Такое асимметричное распределение позволяет удерживать вычислительные затраты на обработку каждого токена на низком уровне относительно общего размера модели. Понимание изображений встроено непосредственно в архитектуру: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предобучения, а не добавляются впоследствии, как это было сделано в более ранней экспериментальной версии V4 Flash Vision Exp.

Модель оптимально подходит для задач написания кода, работы в терминале и управления компьютером с помощью агентов, а также для долгосрочных задач, требующих выполнения большого количества последовательных шагов, и анализа длинных контекстов. Сжатое кэширование KV сокращает объём памяти кэша примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, что существенно снижает затраты при агентных нагрузках. DeepSeek позиционирует эту модель как экономичный уровень семейства V4.1 и заявляет, что по производительности, скорости и времени выполнения задач она превосходит V4 Pro.

Версия от 1017 от 17 октября.
Альтернативные провайдеры, лоукост версия.

Качество квантификации не ниже FP8.
Размышляющая версия.

DeepSeek V4.1 Flash 1017 — это снимок состояния модели DeepSeek V4.1 Flash от 17 октября 2026 года, предоставляемый компанией DeepSeek под названием deepseek-flash в API. V4.1 Flash представляет собой разреженную модель на основе смеси экспертов от DeepSeek и является первой моделью, построенной на фирменной архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED). При обработке входных данных активируется 8 миллиардов параметров, а при генерации выходных — 16 миллиардов, при общем объёме базовой модели в 552 миллиарда параметров. Такое асимметричное распределение позволяет удерживать вычислительные затраты на обработку каждого токена на низком уровне относительно общего размера модели. Понимание изображений встроено непосредственно в архитектуру: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предобучения, а не добавляются впоследствии, как это было сделано в более ранней экспериментальной версии V4 Flash Vision Exp.

Модель оптимально подходит для задач написания кода, работы в терминале и управления компьютером с помощью агентов, а также для долгосрочных задач, требующих выполнения большого количества последовательных шагов, и анализа длинных контекстов. Сжатое кэширование KV сокращает объём памяти кэша примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, что существенно снижает затраты при агентных нагрузках. DeepSeek позиционирует эту модель как экономичный уровень семейства V4.1 и заявляет, что по производительности, скорости и времени выполнения задач она превосходит V4 Pro.

Версия от 1017 от 17 октября.
Альтернативные провайдеры, лоукост версия.

Качество квантификации не ниже FP8.

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель на основе смеси экспертов от DeepSeek, первая построенная на фирменной архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED). При обработке входных данных она задействует 8 миллиардов параметров, а при генерации выходных — 16 миллиардов, при общем объёме базовой модели в 552 миллиарда параметров. Такое асимметричное разделение позволяет поддерживать низкую вычислительную нагрузку на токен относительно совокупного размера модели. Понимание изображений является встроенной возможностью архитектуры: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предобучения, а не добавляются постфактум, как это было сделано в более ранней экспериментальной версии V4 Flash Vision Exp.

Модель оптимально подходит для агентов, работающих с кодом, терминалом и управлением компьютером, а также для долгосрочных задач, требующих выполнения множества последовательных шагов, и для анализа длинных контекстов. Сжатое кэширование KV сокращает объём памяти, занимаемой кешем, примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, что существенно снижает затраты при агентных нагрузках. DeepSeek позиционирует эту модель как экономичный уровень в семействе V4.1 и заявляет, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.

Версия от 0731 от 31 июля.
Альтернативные провайдеры, качество квантификации FP4 - ниже обычного.

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель на основе смеси экспертов от DeepSeek, первая построенная на фирменной архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED). При обработке входных данных она задействует 8 миллиардов параметров, а при генерации выходных — 16 миллиардов, при общем объёме базовой модели в 552 миллиарда параметров. Такое асимметричное разделение позволяет поддерживать низкую вычислительную нагрузку на токен относительно совокупного размера модели. Понимание изображений является встроенной возможностью архитектуры: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предобучения, а не добавляются постфактум, как это было сделано в более ранней экспериментальной версии V4 Flash Vision Exp.

Модель оптимально подходит для агентов, работающих с кодом, терминалом и управлением компьютером, а также для долгосрочных задач, требующих выполнения множества последовательных шагов, и для анализа длинных контекстов. Сжатое кэширование KV сокращает объём памяти, занимаемой кешем, примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, что существенно снижает затраты при агентных нагрузках. DeepSeek позиционирует эту модель как экономичный уровень в семействе V4.1 и заявляет, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.

Версия от 0731 от 31 июля.
Альтернативные провайдеры, быстрая версия - до 200 токенов в секунду.

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель на основе смеси экспертов от DeepSeek, первая построенная на фирменной архитектуре Causal Encoder-Decoder (CED). При обработке входных данных она задействует 8 миллиардов параметров, а при генерации выходных — 16 миллиардов, при общем объёме базовой модели в 552 миллиарда параметров. Такое асимметричное разделение позволяет поддерживать низкую вычислительную нагрузку на токен относительно совокупного размера модели. Понимание изображений является встроенной возможностью архитектуры: визуальные и текстовые эмбеддинги обучаются совместно с самого начала предобучения, а не добавляются постфактум, как это было сделано в более ранней экспериментальной версии V4 Flash Vision Exp.

Модель оптимально подходит для агентов, работающих с кодом, терминалом и управлением компьютером, а также для долгосрочных задач, требующих выполнения множества последовательных шагов, и для анализа длинных контекстов. Сжатое кэширование KV сокращает объём памяти, занимаемой кешем, примерно до четверти по сравнению с предыдущим поколением Flash, что существенно снижает затраты при агентных нагрузках. DeepSeek позиционирует эту модель как экономичный уровень в семействе V4.1 и заявляет, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач.

Версия от 0731 от 31 июля.
Альтернативные провайдеры, быстрая версия - до 200 токенов в секунду.

Качество квантификации не ниже FP8.

DeepSeek V4 Flash Vision Exp — это экспериментальная версия модели DeepSeek V4 Flash 0731 от DeepSeek с поддержкой зрения. Она добавляет возможность понимания изображений, сохраняя при этом все текстовые возможности базовой модели: работу с агентами, логическое мышление и обширные знания об окружающем мире. Модель построена на разреженной архитектуре смеси экспертов с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих.

Модель оптимально подходит для анализа документов и графиков, ответов на вопросы по изображениям, а также для мультимодальных агентных сценариев, в которых текст и изображения чередуются между собой.

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель класса Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284 млрд и 13 млрд активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно размером 1 млн токенов. Модель разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок при сохранении высокого уровня производительности в задачах рассуждения и написания кода.

Версия от 0731 от 31 июля.

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель класса Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284 млрд и 13 млрд активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно размером 1 млн токенов. Модель разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок при сохранении высокого уровня производительности в задачах рассуждения и написания кода.

Версия от 0731 от 31 июля.
Альтернативные провайдеры, быстрая версия - до 200 токенов в секунду.

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель на основе архитектуры Mixture-of-Experts от DeepSeek с 1,6 триллиона общих параметров и 49 миллиардами активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 миллион токенов. Она разработана для сложных задач рассуждения, программирования и долгосрочных агентных рабочих процессов, демонстрируя высокую производительность в тестах по базовым знаниям, математике и разработке программного обеспечения.

Версия от 8 августа 2026.
Альтернативные провайдеры - декларируют, что не логируют данные.
Размышляющая версия.

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель на основе архитектуры Mixture-of-Experts от DeepSeek с 1,6 триллиона общих параметров и 49 миллиардами активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 миллион токенов. Она разработана для сложных задач рассуждения, программирования и долгосрочных агентных рабочих процессов, демонстрируя высокую производительность в тестах по базовым знаниям, математике и разработке программного обеспечения.

Версия от 8 августа 2026.
Альтернативные провайдеры - декларируют, что не логируют данные.

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель класса Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284 млрд и 13 млрд активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно размером 1 млн токенов. Модель разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок при сохранении высокого уровня производительности в задачах рассуждения и написания кода.

Версия от 0731 от 31 июля.

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель класса Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284 млрд и 13 млрд активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно размером 1 млн токенов. Модель разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок при сохранении высокого уровня производительности в задачах рассуждения и написания кода.

Версия от 0731 от 31 июля.

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель на основе архитектуры Mixture-of-Experts от DeepSeek с 1,6 триллиона общих параметров и 49 миллиардами активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 миллион токенов. Она разработана для сложных задач рассуждения, программирования и долгосрочных агентных рабочих процессов, демонстрируя высокую производительность в тестах по базовым знаниям, математике и разработке программного обеспечения.

Альтернативные провайдеры - декларируют, что не логируют данные.

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель на основе архитектуры Mixture-of-Experts от DeepSeek с 1,6 триллиона общих параметров и 49 миллиардами активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 миллион токенов. Она разработана для сложных задач рассуждения, программирования и долгосрочных агентных рабочих процессов, демонстрируя высокую производительность в тестах по базовым знаниям, математике и разработке программного обеспечения.

Альтернативные провайдеры - декларируют, что не логируют данные.

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель класса Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284 млрд и 13 млрд активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно размером 1 млн токенов. Модель разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок при сохранении высокого уровня производительности в задачах рассуждения и написания кода.

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель класса Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284 млрд и 13 млрд активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно размером 1 млн токенов. Модель разработана для быстрого инференса и высокопроизводительных рабочих нагрузок при сохранении высокого уровня производительности в задачах рассуждения и написания кода.

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель на основе архитектуры Mixture-of-Experts от DeepSeek с 1,6 триллиона общих параметров и 49 миллиардами активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 миллион токенов. Она разработана для сложных задач рассуждения, программирования и долгосрочных агентных рабочих процессов, демонстрируя высокую производительность в тестах по базовым знаниям, математике и разработке программного обеспечения.

Версия от 13 августа 2026

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель на основе архитектуры Mixture-of-Experts от DeepSeek с 1,6 триллиона общих параметров и 49 миллиардами активируемых параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 миллион токенов. Она разработана для сложных задач рассуждения, программирования и долгосрочных агентных рабочих процессов, демонстрируя высокую производительность в тестах по базовым знаниям, математике и разработке программного обеспечения.

Версия от 13 августа 2026

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель на основе архитектуры mixture-of-experts от DeepSeek, представляющая экономичный уровень линейки V4.1. По данным DeepSeek, она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому занимает место выше предыдущего флагмана, а не ниже него.

Модель оптимально подходит для задач программирования, логического мышления и агентных рабочих процессов, а также особенно эффективна при выполнении долгосрочных задач, требующих многошагового завершения.

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель на основе архитектуры mixture-of-experts от DeepSeek, представляющая экономичный уровень линейки V4.1. По данным DeepSeek, она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому занимает место выше предыдущего флагмана, а не ниже него.

Модель оптимально подходит для задач программирования, логического мышления и агентных рабочих процессов, а также особенно эффективна при выполнении долгосрочных задач, требующих многошагового завершения.

DeepSeek-V3.1 — это большая гибридная модель для рассуждений (671 млрд параметров, 37 млрд активных), которая поддерживает как режимы с размышлениями, так и без них через шаблоны промптов. Она расширяет базовую модель DeepSeek-V3 двухфазным процессом обучения для работы с длинным контекстом, достигая до 128 тыс. токенов.

Модель улучшает использование инструментов, генерацию кода и эффективность рассуждений, достигая производительности, сопоставимой с DeepSeek-R1 на сложных бенчмарках, при этом отвечая быстрее. Она поддерживает структурированный вызов инструментов, код-агентов и поисковых агентов, что делает её подходящей для исследований, программирования и агентных рабочих процессов.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-V3.2 — это обновление DeepSeek V3.1 на новой архитектуре с пониженной стоимостью и почти таким же качеством.

Отличия от обычной версии:
- Более быстрый провайдер.
- Дороже
- Поддержка structured outputs
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-V3.2 — это обновление DeepSeek V3.1 на новой архитектуре с пониженной стоимостью и почти таким же качеством.
Размышляющая версия.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-V3.2 — это обновление DeepSeek V3.1 на новой архитектуре с пониженной стоимостью и почти таким же качеством.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-V3.2 Exp — это обновление DeepSeek V3.1 на новой архитектуре с пониженной стоимостью и почти таким же качеством.

Размышляющая версия.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-V3.2 Exp — это обновление DeepSeek V3.1 на новой архитектуре с пониженной стоимостью и почти таким же качеством.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-V3.1 Terminus — это обновление DeepSeek V3.1, которое сохраняет исходные возможности модели, одновременно устраняя проблемы, о которых сообщали пользователи, включая согласованность языка и возможности агента, что дополнительно оптимизирует производительность модели в кодировании и поисковых агентах. Это большая гибридная модель рассуждений (671 млрд параметров, 37 млрд активных), поддерживающая режимы мышления и без мышления. Она расширяет базовую модель DeepSeek-V3 с помощью двухфазного процесса обучения с длинным контекстом, достигая до 128 тысяч токенов, и использует микромасштабирование FP8 для эффективного вывода.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-V3.1 Terminus — это обновление DeepSeek V3.1, которое сохраняет исходные возможности модели, одновременно устраняя проблемы, о которых сообщали пользователи, включая согласованность языка и возможности агента, что дополнительно оптимизирует производительность модели в кодировании и поисковых агентах. Это большая гибридная модель рассуждений (671 млрд параметров, 37 млрд активных), поддерживающая режимы мышления и без мышления. Она расширяет базовую модель DeepSeek-V3 с помощью двухфазного процесса обучения с длинным контекстом, достигая до 128 тысяч токенов, и использует микромасштабирование FP8 для эффективного вывода.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

DeepSeek-R1 - это новейшая модель от команды DeepSeek, нацеленная на размышления с рассуждениями. Апдейт от 28 мая - цена ниже, качество выше.


Максимальный размер выходной генерации для модели: 163000 токенов

Дотренированная версия DeepSeek V3 от 24 марта 2025 - несколько лучшие результаты по всем метрикам.

Версия от альтернативных провайдеров.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 2000 токенов

DeepSeek R1 Distill Llama 70B - это дистиллированная большая языковая модель, основанная на Llama-3.3-70B-Instruct, использующая выходные данные DeepSeek R1.

При использовании рекомендуется добавлять в системный промт фразу "Think step by step"
Максимальный размер выходной генерации для модели: 128000 токенов

DeepSeek-R1 - это новейшая модель от команды DeepSeek, нацеленная на размышления с рассуждениями.

ОСОБЕННОСТИ БИЛЛИНГА:
До выдачи результатов по API модель размышляет над ответом. Это стоит довольно много токенов, но не показывается в ответе.
Биллинг осуществляется по данным провайдера - сколько токенов было затрачено на вход и выход, в соответствии с этим идет тарификация.
Мы не комментируем и не принимаем претензии, связанные с вычислением токенов у провайдера.

Версия от альтернативных провайдеров.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 2000 токенов