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 Chat — это обновление наиболее используемой модели ChatGPT, которое делает повседневные разговоры более плавными, полезными и практически направленными. Оно обеспечивает более точные ответы с улучшенной контекстуализацией и значительно сокращает количество необоснованных отказов, оговорок и излишне осторожных формулировок, способных нарушить естественный ход беседы.

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-5.2 Chat (также известный как Instant) — это быстрый и облегченный член семейства 5.2, оптимизированный для чата с низкой задержкой при сохранении сильного общего интеллекта. Он использует адаптивное рассуждение для выборочного «обдумывания» более сложных запросов, повышая точность в математике, программировании и многошаговых задачах без замедления обычных разговоров. Модель по умолчанию более теплая и разговорная, с лучшим следованием инструкциям и более стабильными краткосрочными рассуждениями. GPT-5.2 Chat разработан для высокопроизводительных интерактивных задач, где скорость отклика и стабильность важнее глубокого обдумывания.

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-5.1-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-5.1 Chat (также известный как Instant) — это быстрый и облегчённый член семейства 5.1, оптимизированный для чата с низкой задержкой при сохранении сильного общего интеллекта. Он использует адаптивное рассуждение для выборочного «обдумывания» более сложных запросов, повышая точность в математике, программировании и многошаговых задачах без замедления обычных разговоров. Модель по умолчанию более тёплая и разговорная, с лучшим следованием инструкциям и более стабильными рассуждениями в коротких форматах. GPT-5.1 Chat разработан для высокопроизводительных интерактивных нагрузок, где отзывчивость и стабильность важнее глубокого обдумывания.

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 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-Codex — это специализированная версия GPT-5, оптимизированная для программной инженерии и рабочих процессов кодирования. Она разработана как для интерактивных сессий разработки, так и для длительного, самостоятельного выполнения сложных инженерных задач.

Это версия с предустановленным параметром reasoning: high, который заставляет модель по возможности углубленно поразмышлять над проблемой.

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-Codex — это специализированная версия GPT-5, 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 — 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.

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
OpenAI o4-mini — это компактная модель рассуждения в o-серии, оптимизированная для быстрой и экономичной производительности, сохраняющая при этом сильные мультимодальные и агентные возможности. Она поддерживает использование инструментов и демонстрирует конкурентоспособные показатели в рассуждениях и программировании по таким критериям, как AIME (99,5% с Python) и SWE-bench, превосходя своего предшественника o3-mini и даже приближаясь к o3 в некоторых областях.

Несмотря на свой меньший размер, o4-mini демонстрирует высокую точность в задачах STEM, решении визуальных проблем (например, MathVista, MMMU) и редактировании кода. Она особенно хорошо подходит для сценариев с высокой пропускной способностью, где критичны задержки или стоимость. Благодаря эффективной архитектуре и усовершенствованному обучению с подкреплением, o4-mini может связывать инструменты, генерировать структурированные выходные данные и решать многоэтапные задачи с минимальной задержкой — часто менее чем за минуту.

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

ОБЩЕЕ ОПИСАНИЕ:
OpenAI o4-mini — это компактная модель рассуждения в o-серии, оптимизированная для быстрой и экономичной производительности, сохраняющая при этом сильные мультимодальные и агентные возможности. Она поддерживает использование инструментов и демонстрирует конкурентоспособные показатели в рассуждениях и программировании по таким критериям, как AIME (99,5% с Python) и SWE-bench, превосходя своего предшественника o3-mini и даже приближаясь к o3 в некоторых областях.

Несмотря на свой меньший размер, o4-mini демонстрирует высокую точность в задачах STEM, решении визуальных проблем (например, MathVista, MMMU) и редактировании кода. Она особенно хорошо подходит для сценариев с высокой пропускной способностью, где критичны задержки или стоимость. Благодаря эффективной архитектуре и усовершенствованному обучению с подкреплением, o4-mini может связывать инструменты, генерировать структурированные выходные данные и решать многоэтапные задачи с минимальной задержкой — часто менее чем за минуту.

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

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.

RATE-LIMIT:
В момент запуска (12-13 сентября) модель ОЧЕНЬ сильно ограничена в числе запросов и постоянно выдает ошибку 429 как экспериментальная модель. Позднее данные ограничения должны быть сняты.

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: 30р.

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.

Последняя модель GPT-4-Turbo.

Самая мощная нейросетевая модель от OpenAI.

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

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 Sonnet 4 значительно расширяет возможности своего предшественника, Sonnet 3.7, превосходя его как в задачах программирования, так и в задачах рассуждения с улучшенной точностью и управляемостью. Достигая передовых результатов на SWE-bench (72,7%), Sonnet 4 балансирует между производительностью и вычислительной эффективностью, что делает его подходящим для широкого спектра приложений: от рутинных задач кодирования до сложных проектов разработки программного обеспечения. Ключевые улучшения включают усовершенствованную автономную навигацию по кодовой базе, сниженное количество ошибок в рабочих процессах, управляемых агентами, и повышенную надежность в следовании сложным инструкциям. Sonnet 4 оптимизирован для практического повседневного использования, обеспечивая продвинутые возможности рассуждения при сохранении эффективности и отзывчивости в различных внутренних и внешних сценариях.

Версия на 1 миллион контекста, несколько дороже. Размышляющая.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4 значительно расширяет возможности своего предшественника, Sonnet 3.7, превосходя его как в задачах программирования, так и в задачах рассуждения с улучшенной точностью и управляемостью. Достигая передовых результатов на SWE-bench (72,7%), Sonnet 4 балансирует между производительностью и вычислительной эффективностью, что делает его подходящим для широкого спектра приложений: от рутинных задач кодирования до сложных проектов разработки программного обеспечения. Ключевые улучшения включают усовершенствованную автономную навигацию по кодовой базе, сниженное количество ошибок в рабочих процессах, управляемых агентами, и повышенную надежность в следовании сложным инструкциям. Sonnet 4 оптимизирован для практического повседневного использования, обеспечивая продвинутые возможности рассуждения при сохранении эффективности и отзывчивости в различных внутренних и внешних сценариях.

Версия на 1 миллион контекста, несколько дороже.
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.

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.

Модель позволяет одним запросом получить расширенный исследовательский отчет.

Версия Opus 4 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: 1000р.

Версия Opus 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) - 50-65 рублей за запрос.
Минимальный баланс для вызова модели: 250р.

Модель позволяет одним запросом получить расширенный исследовательский отчет.

Версия Sonnet 4 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 и анализом источников.
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)

Средняя полная стоимость запроса (без истории чата) - 30-50 рублей за запрос.
Минимальный баланс для вызова модели: 70р.

Модель позволяет одним запросом получить расширенный исследовательский отчет.

Версия Sonnet 4 Thinking с расширенным поиском по интернету и формированием полноценного отчета
Рекомендуется задавать запрос максимально просто, одним предложением, например: Сравни Nvidia 5070 и 4090.

Средняя полная стоимость запроса (без истории чата) - 80-120 рублей за запрос.

Информация о research и примеры отчета
Примеры отчета 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: 200р.

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 Opus 4 признан лучшей в мире моделью для программирования на момент выпуска, обеспечивая стабильную производительность при выполнении сложных, длительных задач и агентных рабочих процессов. Он устанавливает новые эталоны в программной инженерии, достигая ведущих результатов в SWE-bench (72,5%) и Terminal-bench (43,2%). Opus 4 поддерживает расширенные агентные рабочие процессы, обрабатывая тысячи шагов задач непрерывно в течение часов без ухудшения производительности.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4 значительно расширяет возможности своего предшественника, Sonnet 3.7, превосходя его как в задачах программирования, так и в задачах рассуждения с улучшенной точностью и управляемостью. Достигая передовых результатов на SWE-bench (72,7%), Sonnet 4 балансирует между производительностью и вычислительной эффективностью, что делает его подходящим для широкого спектра приложений: от рутинных задач кодирования до сложных проектов разработки программного обеспечения. Ключевые улучшения включают усовершенствованную автономную навигацию по кодовой базе, сниженное количество ошибок в рабочих процессах, управляемых агентами, и повышенную надежность в следовании сложным инструкциям. Sonnet 4 оптимизирован для практического повседневного использования, обеспечивая продвинутые возможности рассуждения при сохранении эффективности и отзывчивости в различных внутренних и внешних сценариях.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Opus 4 признан лучшей в мире моделью для программирования на момент выпуска, обеспечивая стабильную производительность при выполнении сложных, длительных задач и агентных рабочих процессов. Он устанавливает новые эталоны в программной инженерии, достигая ведущих результатов в SWE-bench (72,5%) и Terminal-bench (43,2%). Opus 4 поддерживает расширенные агентные рабочие процессы, обрабатывая тысячи шагов задач непрерывно в течение часов без ухудшения производительности.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4 значительно расширяет возможности своего предшественника, Sonnet 3.7, превосходя его как в задачах программирования, так и в задачах рассуждения с улучшенной точностью и управляемостью. Достигая передовых результатов на SWE-bench (72,7%), Sonnet 4 балансирует между производительностью и вычислительной эффективностью, что делает его подходящим для широкого спектра приложений: от рутинных задач кодирования до сложных проектов разработки программного обеспечения. Ключевые улучшения включают усовершенствованную автономную навигацию по кодовой базе, сниженное количество ошибок в рабочих процессах, управляемых агентами, и повышенную надежность в следовании сложным инструкциям. Sonnet 4 оптимизирован для практического повседневного использования, обеспечивая продвинутые возможности рассуждения при сохранении эффективности и отзывчивости в различных внутренних и внешних сценариях.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Opus 4 признан лучшей в мире моделью для программирования на момент выпуска, обеспечивая стабильную производительность при выполнении сложных, длительных задач и агентных рабочих процессов. Он устанавливает новые эталоны в программной инженерии, достигая ведущих результатов в SWE-bench (72,5%) и Terminal-bench (43,2%). Opus 4 поддерживает расширенные агентные рабочие процессы, обрабатывая тысячи шагов задач непрерывно в течение часов без ухудшения производительности.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude Sonnet 4 значительно расширяет возможности своего предшественника, Sonnet 3.7, превосходя его как в задачах программирования, так и в задачах рассуждения с улучшенной точностью и управляемостью. Достигая передовых результатов на SWE-bench (72,7%), Sonnet 4 балансирует между производительностью и вычислительной эффективностью, что делает его подходящим для широкого спектра приложений: от рутинных задач кодирования до сложных проектов разработки программного обеспечения. Ключевые улучшения включают усовершенствованную автономную навигацию по кодовой базе, сниженное количество ошибок в рабочих процессах, управляемых агентами, и повышенную надежность в следовании сложным инструкциям. Sonnet 4 оптимизирован для практического повседневного использования, обеспечивая продвинутые возможности рассуждения при сохранении эффективности и отзывчивости в различных внутренних и внешних сценариях.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Claude 3 Haiku — самая быстрая и компактная модель Anthropic, обеспечивающая практически мгновенное реагирование. Быстрая и точная целевая производительность.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Максимальный размер выходной генерации для модели: 4096 токенов

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.

Sonar Reasoning - это модель рассуждений, предоставляемая Perplexity на основе Deepseek R1.

Она позволяет разработчикам использовать длинные цепочки рассуждений со встроенным веб-поиском.

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.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 127000 токенов

Llama 3.1 Sonar - это новейшее семейство моделей Perplexity. Оно превосходит предыдущие модели Sonar по экономической эффективности, скорости и производительности.

(устарела, перенаправлена в Sonar)

Llama 3.1 Sonar - это новейшее семейство моделей Perplexity. Оно превосходит предыдущие модели Sonar по экономической эффективности, скорости и производительности.

(устарела, перенаправлена в Sonar)

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 из семейства Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Она обеспечивает улучшенную пропускную способность, более быструю генерацию токенов и более высокую производительность по сравнению с ранними моделями Flash по распространенным критериям оценки.

Размышляющая версия модели

Gemini 2.5 Flash-Lite — это облегченная модель рассуждений из семейства Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Она обеспечивает улучшенную пропускную способность, более быструю генерацию токенов и более высокую производительность по сравнению с ранними моделями Flash по распространенным критериям оценки.

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 4.5 — 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.

Devstral Medium — это высокопроизводительная модель генерации кода и агентного рассуждения, разработанная совместно Mistral AI и All Hands AI. Позиционируемая как шаг вперёд по сравнению с Devstral Small, она достигает 61,6% на SWE-Bench Verified, опережая Gemini 2.5 Pro и GPT-4.1 в задачах, связанных с кодом, при значительно меньшей стоимости.
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.

Devstral-Small-2507 - это агентная модель с 24 миллиардами параметров, доработанная на основе Mistral-Small-3.1, совместно разработанная Mistral AI и All Hands AI для продвинутых задач разработки программного обеспечения. Она оптимизирована для исследования кодовых баз, редактирования нескольких файлов и интеграции в агенты для программирования, достигая передовых результатов на SWE-Bench Verified (46,8%).

(Модель обновлена 11 июля 2025)
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 Large 2 2411 - это обновление Mistral Large 2.

Модель свободно владеет английским, французским, испанским, немецким и итальянским языками с высокой грамматической точностью, а её большое контекстное окно позволяет точно извлекать информацию из объёмных документов.
Поддерживает вызов tools 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.

Предварительно обученная генеративная разреженная смесь экспертов от Mistral AI для использования в чате и инструкциях. Включает 8 экспертов (сети прямого распространения) для 47B параметров.

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 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.

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.

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-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 Speciale - это специальная версия DeepSeek с углубленным качеством размышлений.
Speciale стала первой опенсорс моделью, которая завоевала золотую медаль в международных олимпиадах по математике и информатике.

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-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-V3.1 — 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-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 - но контекст небольшой.

Очень быстрый инференс, до 200 токенов в секунду при небольших запросах с контекстом до 8000 токенов.
На большем контексте быстрый инференс где-то в 50-60 токенов в секунду.

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 - 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 может не показываться в ответе.

Максимальный размер выходной генерации для модели: 163840 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

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

Модель включает гибридное внимание для эффективной обработки длинного контекста и поддерживает настраиваемые режимы рассуждения. Она хорошо подходит для таких применений, как ассистенты по программированию, чат-системы и агентные рабочие процессы, где важны отзывчивость и экономическая эффективность.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Мы представляем DeepSeek-Coder-V2, открытую языковую модель Mixture-of-Experts (MoE), которая достигает результатов, сопоставимых с GPT4-Turbo в задачах, связанных с кодом. Модель была дообучена на 6 триллионах токенов и улучшила свои способности в программировании и математическом рассуждении, сохраняя при этом производительность в общих языковых задачах. DeepSeek-Coder-V2 поддерживает 338 языков программирования и 32К контекст.

Всего параметров: 236B, активных: 21B

Хостинг осуществляется разработчиком DeepSeek, который отмечает, что ваши данные могут быть залогированы и использованы для тренировки.

Qwen3.7-Max — флагманская модель в линейке Qwen3.7 от Alibaba. Она работает с текстовыми данными на входе и выходе и ориентирована прежде всего на агентные сценарии использования, демонстрируя особую эффективность в задачах программирования, офисной работы и повышения продуктивности, а также в долгосрочном автономном выполнении задач. По сравнению с предыдущими поколениями Qwen модель показывает заметно лучшие результаты в области кодирования и агентных возможностей.

Qwen3.7-Plus — это экономичная модель из серии Qwen3.7 компании Alibaba. Она поддерживает ввод текста и изображений с выводом в текстовом формате. Модель развивает текстовые возможности всей серии, получив комплексное улучшение в области работы с визуальным контентом и естественным языком, при этом сохраняя полноценный интеллект агентного уровня для задач программирования, работы с инструментами и повышения продуктивности. Её отличительная черта — мультимодальные возможности гибридного интерактивного агента: модель способна воспринимать сцены реального мира, читать содержимое экрана и взаимодействовать с графическими интерфейсами, генерировать код на основе визуальных примеров, а также выполнять сквозную навигацию внутри мобильных приложений.
Повышенная цена при контексте > 250К: 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)

Qwen3-VL-235B-A22B Instruct — это мультимодальная модель с открытыми весами, объединяющая мощную генерацию текста с визуальным пониманием изображений и видео. Модель Instruct ориентирована на общее применение в области зрения и языка (VQA, разбор документов, извлечение данных из графиков и таблиц, многоязычное OCR). Серия делает акцент на устойчивом восприятии (распознавание разнообразных реальных и синтетических категорий), пространственном понимании (2D/3D-заземление) и долгосрочном визуальном осмыслении, демонстрируя конкурентоспособные результаты на публичных мультимодальных бенчмарках как по восприятию, так и по рассуждению.

Помимо анализа, Qwen3-VL поддерживает агентное взаимодействие и использование инструментов: модель способна следовать сложным инструкциям в многоизображенческих многоходовых диалогах; привязывать текст к временной шкале видео для точных темпоральных запросов; а также управлять элементами графического интерфейса для решения задач автоматизации. Модели также обеспечивают визуальные рабочие процессы программирования — преобразование набросков или макетов в код и помощь в отладке интерфейсов — сохраняя при этом высокую производительность в режиме работы только с текстом, сопоставимую с флагманскими языковыми моделями Qwen3. Это делает Qwen3-VL пригодным для производственных сценариев, охватывающих документальный ИИ, многоязычное OCR, помощь в разработке программного обеспечения и интерфейсов, пространственные и воплощённые задачи, а также исследования в области агентов на основе зрения и языка.

Qwen3.6-35B-A3B — это мультимодальная модель с открытыми весами от Alibaba Cloud, имеющая 35 миллиардов параметров в общей сложности и 3 миллиарда активных параметров на токен. Она использует гибридную разреженную архитектуру смеси экспертов, сочетающую линейное внимание Gated DeltaNet со стандартными слоями стробируемого внимания, что обеспечивает эффективный инференс при значительно меньших вычислительных затратах.

Qwen3.6-35B-A3B — это мультимодальная модель с открытыми весами от Alibaba Cloud, имеющая 35 миллиардов параметров в общей сложности и 3 миллиарда активных параметров на токен. Она использует гибридную разреженную архитектуру смеси экспертов, сочетающую линейное внимание Gated DeltaNet со стандартными слоями стробируемого внимания, что обеспечивает эффективный инференс при значительно меньших вычислительных затратах.

Серия Qwen3.5 397B-A17B — модель, построенная на гибридной архитектуре, которая интегрирует механизм линейного внимания с разреженной моделью смеси экспертов, достигая более высокой эффективности вывода.

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

Версия Qwen 3.5 Plus с расширенным контекстом и улучшенными характеристиками.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Версия Qwen 3.5 Plus с расширенным контекстом и улучшенными характеристиками.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Серия Qwen3.5 397B-A17B — модель, построенная на гибридной архитектуре, которая интегрирует механизм линейного внимания с разреженной моделью смеси экспертов, достигая более высокой эффективности вывода.

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

Qwen3-Coder-Next — это открытая языковая модель, оптимизированная для кодирующих агентов и локальных рабочих процессов разработки. Она использует разреженную MoE-архитектуру с 80 млрд общих параметров и только 3 млрд активированных на токен, обеспечивая производительность, сопоставимую с моделями с в 10–20 раз большими активными вычислениями, что делает её идеальной для экономичного развёртывания агентов с постоянной работой.

Модель обучена с сильным акцентом на агентные задачи и надёжно справляется с долгосрочными задачами кодирования, сложным использованием инструментов и восстановлением после ошибок выполнения. Благодаря нативному контекстному окну в 256 тыс. токенов она органично интегрируется в реальные CLI и IDE-окружения и хорошо адаптируется к распространённым агентным каркасам, используемым современными инструментами.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen3-Max — это обновленная версия серии Qwen3, предлагающая значительные улучшения в рассуждениях, следовании инструкциям, многоязычной поддержке и охвате редких знаний по сравнению с версией января 2025 года. Она обеспечивает более высокую точность в задачах по математике, программированию, логике и естественным наукам, более надежно следует сложным инструкциям на китайском и английском языках, снижает галлюцинации и создает более качественные ответы для открытых вопросов и ответов, письма и разговоров. Модель поддерживает более 100 языков с улучшенным переводом и здравым смыслом, оптимизирована для генерации с использованием извлечения информации (RAG) и вызова инструментов, хотя и не включает специальный режим "мышления".
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen3 Coder Flash — это быстрая и экономичная версия проприетарной модели Qwen3 Coder Plus от Alibaba. Это мощная модель-агент для программирования, специализирующаяся на автономном программировании через вызов инструментов и взаимодействие с окружающей средой, сочетающая профессионализм в кодировании с универсальными возможностями общего назначения.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen3-Next-80B-A3B-Thinking — это диалоговая модель из линейки Qwen3-Next, ориентированная на рассуждения, которая по умолчанию выдаёт структурированные цепочки "размышлений". Она разработана для решения сложных многоэтапных задач: математических доказательств, синтеза/отладки кода, логических задач и агентного планирования, и демонстрирует высокие результаты в оценках знаний, рассуждений, программирования, соответствия требованиям и многоязычных возможностей. По сравнению с предыдущими вариантами Qwen3, она делает акцент на стабильности при длинных цепочках рассуждений и эффективном масштабировании во время вывода, а также настроена на выполнение сложных инструкций при одновременном снижении повторяющегося или отклоняющегося от задачи поведения.

Модель подходит для агентных фреймворков и использования инструментов (вызов функций), рабочих процессов с интенсивным поиском информации и стандартизированного тестирования, где требуются пошаговые решения. Она поддерживает длинные, детальные ответы и использует техники, ориентированные на высокую производительность (например, предсказание нескольких токенов) для более быстрой генерации. Обратите внимание, что она работает только в режиме размышлений.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen3-Next-80B-A3B-Instruct — это настроенная на работу с инструкциями чат-модель из серии Qwen3-Next, оптимизированная для быстрых, стабильных ответов без следов "размышлений". Она ориентирована на сложные задачи в области рассуждений, генерации кода, ответов на вопросы на основе знаний и многоязычного использования, сохраняя при этом надежность в согласованности и форматировании. По сравнению с предыдущими инструктивными вариантами Qwen3, она фокусируется на более высокой производительности и стабильности при работе с ультрадлинными входными данными и многоходовыми диалогами, что делает ее хорошо подходящей для RAG, использования инструментов и агентных рабочих процессов, требующих последовательных окончательных ответов, а не видимой цепочки рассуждений.

(Поддержка structured_output под вопросом)

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

Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 — это языковая модель со смесью экспертов с 30,5 млрд параметров от Qwen, с 3,3 млрд активных параметров на инференс. Она работает в режиме без рассуждений и предназначена для высококачественного следования инструкциям, многоязычного понимания и агентного использования инструментов. Дообученная на данных инструкций, она демонстрирует конкурентоспособную производительность в тестах на рассуждение (AIME, ZebraLogic), программирование (MultiPL-E, LiveCodeBench) и выравнивание (IFEval, WritingBench). Она превосходит свой вариант без инструкций в субъективных и открытых задачах, сохраняя при этом сильную производительность в фактических и программных задачах.

Qwen3-235B-A22B-Thinking-2507 — это высокопроизводительная языковая модель с открытыми весами типа Mixture-of-Experts (MoE), оптимизированная для сложных задач рассуждения. Она активирует 22 миллиарда из своих 235 миллиардов параметров за один прямой проход и изначально поддерживает контекст до 262 144 токенов. Этот вариант "только для размышлений" улучшает структурированные логические рассуждения, математику, науку и генерацию длинных текстов, демонстрируя сильную производительность в тестах AIME, SuperGPQA, LiveCodeBench и MMLU-Redux. Модель использует специальный режим рассуждения () и предназначена для генерации выходных данных с большим количеством токенов (до 81 920 токенов) в сложных областях.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это модель генерации кода типа "Смесь экспертов" (MoE), разработанная командой Qwen. Она оптимизирована для агентных задач программирования, таких как вызов функций, использование инструментов и рассуждения в длинном контексте над репозиториями. Модель содержит 480 миллиардов общих параметров, с 35 миллиардами активных на один прямой проход (8 из 160 экспертов).
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen3-Coder-480B-A35B-Instruct — это модель генерации кода типа "Смесь экспертов" (MoE), разработанная командой Qwen. Она оптимизирована для агентных задач программирования, таких как вызов функций, использование инструментов и рассуждения в длинном контексте над репозиториями. Модель содержит 480 миллиардов общих параметров, с 35 миллиардами активных на один прямой проход (8 из 160 экспертов).

Qwen3-235B-A22B-Instruct-2507 — это многоязычная языковая модель со смесью экспертов, настроенная на выполнение инструкций и основанная на архитектуре Qwen3-235B, с 22 миллиардами активных параметров на один проход вперед. Она оптимизирована для универсальной генерации текста, включая следование инструкциям, логические рассуждения, математику, код и использование инструментов. Модель поддерживает нативную длину контекста 262K и не реализует «режим мышления» (блоки ).

По сравнению с базовой версией, эта модель демонстрирует значительные улучшения в охвате знаний, рассуждениях с длинным контекстом, бенчмарках кодирования и согласованности с открытыми задачами. Она особенно сильна в многоязычном понимании, математических рассуждениях (например, AIME, HMMT) и оценках согласованности, таких как Arena-Hard и WritingBench.

Qwen3, последнее поколение в серии больших языковых моделей Qwen, представлен как в плотной архитектуре, так и в архитектуре смеси экспертов (MoE), что позволяет ему превосходно справляться с задачами рассуждения, многоязычной поддержки и продвинутыми агентскими задачами. Его уникальная способность плавно переключаться между режимом размышления для сложных рассуждений и режимом без размышлений для эффективного диалога обеспечивает универсальную высококачественную производительность.

Значительно превосходя предыдущие модели, такие как QwQ и Qwen2.5, Qwen3 демонстрирует превосходные возможности в математике, программировании, логических рассуждениях, творческом письме и интерактивном диалоге. Вариант Qwen3-30B-A3B включает 30,5 миллиардов параметров (3,3 миллиарда активированных), 48 слоев, 128 экспертов (8 активируются для каждой задачи).

Вы можете включить режим "без размышлений", добавив к запросу фразу /no_think, или включить его обратно, добавив фразу /think

Qwen3-14B - это плотная причинная языковая модель с 14,8 миллиардами параметров из серии Qwen3, разработанная как для сложных рассуждений, так и для эффективного диалога. Она поддерживает плавное переключение между режимом "размышления" для таких задач, как математика, программирование и логический вывод, и режимом "без размышлений" для общения общего назначения. Модель настроена для следования инструкциям, использования инструментов агентами, креативного письма и многоязычных задач на более чем 100 языках и диалектах.

Вы можете включить режим "без размышлений", добавив к запросу фразу /no_think, или включить его обратно, добавив фразу /think

Qwen3-32B — это плотная причинно-следственная языковая модель с 32,8 миллиардами параметров из серии Qwen3, оптимизированная как для сложных рассуждений, так и для эффективного диалога. Она поддерживает беспрепятственное переключение между режимом "мышления" для таких задач, как математика, программирование и логический вывод, и режимом "без мышления" для более быстрого, универсального общения. Модель демонстрирует высокую производительность в выполнении инструкций, использовании агентских инструментов, творческом письме и многоязычных задачах, охватывая более 100 языков и диалектов.

Вы можете включить режим "без размышлений", добавив к запросу фразу /no_think, или включить его обратно, добавив фразу /think

Qwen3-235B-A22B - это модель на основе смеси экспертов (MoE) с 235 миллиардами параметров, разработанная Qwen, активирующая 22 миллиарда параметров за один прямой проход. Она поддерживает плавное переключение между режимом "размышления" для сложных задач рассуждения, математики и программирования, и режимом "без размышления" для эффективного общего взаимодействия. Модель демонстрирует сильную способность к рассуждению, многоязычную поддержку (более 100 языков и диалектов), продвинутое следование инструкциям и возможности вызова инструментов агента.

Вы можете включить режим "без размышлений", добавив к запросу фразу /no_think, или включить его обратно, добавив фразу /think

QwQ - это модель рассуждений серии Qwen. По сравнению с обычными моделями, настроенными на инструкции, QwQ, способная к мышлению и рассуждению, может достичь значительно улучшенной производительности в последующих задачах, особенно в сложных проблемах. QwQ-32B - это модель рассуждений среднего размера, способная достигать конкурентоспособной производительности по сравнению с современными моделями рассуждений, такими как DeepSeek-R1, o1-mini.

Данный вариант быстрый, до 300 токенов с секунду
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Версия с поддержкой structured outputs
Поддерживает вызов structure outputs в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen2.5-Coder - это новейшая серия специализированных языковых моделей Qwen для работы с кодом (ранее известных как CodeQwen). Qwen2.5-Coder предлагает следующие улучшения по сравнению с CodeQwen1.5:

Значительные улучшения в генерации кода, логическом анализе кода и исправлении ошибок.
Более комплексная основа для практических приложений, таких как Код-агенты. Не только улучшение возможностей программирования, но и сохранение сильных сторон в математике и общих компетенциях.

Qwen2.5 72B - это последняя серия больших языковых моделей Qwen. Qwen2.5 приносит следующие улучшения по сравнению с Qwen2:

Значительно больше знаний и значительно улучшенные возможности в кодировании и математике благодаря нашим специализированным экспертным моделям в этих областях.

Значительные улучшения в следовании инструкциям, генерации длинных текстов (более 8 тысяч токенов), понимании структурированных данных (например, таблиц) и генерации структурированных выходных данных, особенно JSON. Более устойчива к разнообразию системных подсказок, улучшая реализацию ролевых игр и настройку условий для чат-ботов.

Поддержка длинного контекста до 128 тысяч токенов и возможность генерировать до 8 тысяч токенов.

Многоязычная поддержка более 29 языков, включая китайский, английский, французский, испанский, португальский, немецкий, итальянский, русский, японский, корейский, вьетнамский, тайский, арабский и другие.

Использование этой модели регулируется ЛИЦЕНЗИОННЫМ СОГЛАШЕНИЕМ Tongyi Qianwen.

Qwen-Plus предоставляет сбалансированное сочетание производительности, скорости и стоимости.
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.

Qwen-Turbo обеспечивает высокую скорость и низкую стоимость, подходит для простых задач
Поддерживает вызов tools в стандартном OpenAI формате, см. Документацию.