К списку моделей
DeepSeek: DeepSeek V4 Flash
ID: deepseek/deepseek-v4-flash
14,94 ₽
Запрос / 1М
29,88 ₽
Ответ / 1М
—
Изображение вход / 1М
—
Изображение выход / 1М
1M
Контекст
393K
Макс. ответ
Провайдеры для DeepSeek: DeepSeek V4 Flash
novita/fp8
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
393KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.repetition_penaltytool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.reasoning_effort
siliconflow/fp8
Статус
13,873 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
393KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.reasoning_effort
baidu/fp8
Статус
10,49 ₽Запрос / 1М
20,981 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
131KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,102 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.reasoning_effort
gmicloud/fp8
Статус
10,458 ₽Запрос / 1М
20,917 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
2,092 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.reasoning_effort
morph
Статус
14,834 ₽Запрос / 1М
29,668 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
1049KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.min_pfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltyseedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.logit_biasresponse_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
deepseek
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
384KМакс. ответ
Дополнительные цены
0,299 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobstoolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.reasoning_effort
akashml/fp8
Статус
10,458 ₽Запрос / 1М
20,917 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
131KМакс. ответ
Дополнительные цены
1,494 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.repetition_penaltyfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
parasail/fp8
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
1049KМакс. ответ
Дополнительные цены
7,47 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltyseedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.logit_biastoolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
atlas-cloud/fp8
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
393KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.min_pfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltystopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.logit_biasresponse_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.
io-net/fp8
Статус
25,506 ₽Запрос / 1М
40,447 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
33KКонтекст
33KМакс. ответ
Дополнительные цены
10,565 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.reasoning_effort
wandb/fp8
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
1049KМакс. ответ
Дополнительные цены
7,47 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.repetition_penaltyfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
fireworks
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.repetition_penaltylogit_biaslogprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsresponse_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.reasoning_effort
streamlake/fp8
Статус
9,861 ₽Запрос / 1М
19,722 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
384KМакс. ответ
Дополнительные цены
1,972 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
digitalocean
Статус
11,953 ₽Запрос / 1М
23,905 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
deepinfra/fp4
Статус
9,605 ₽Запрос / 1М
19,209 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
66KМакс. ответ
Дополнительные цены
1,921 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltytop_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.min_presponse_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.logit_biasreasoning_effort
cloudflare
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
384KКонтекст
384KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.repetition_penaltyfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.min_pstopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.logit_biasstructured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
venice
Статус
14,727 ₽Запрос / 1М
29,348 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
33KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.reasoning_effort
alibaba
Статус
14,3 ₽Запрос / 1М
28,601 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
393KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,86 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.reasoning_effort
wafer/fp4
Статус
9,605 ₽Запрос / 1М
19,209 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
66KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,134 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.min_pfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltystopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.logit_biasresponse_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobstoolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.
ambient/fp4
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
1049KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.logit_biasmin_ppresence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltyseedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
dekallm
Статус
9,498 ₽Запрос / 1М
19,209 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
1,921 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.logit_biasmax_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.
atlas-cloud/fp4
Статус
14,941 ₽Запрос / 1М
29,881 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
393KМакс. ответ
Дополнительные цены
2,988 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.top_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.min_pfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltystopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.logit_biasresponse_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.reasoning_effort
nextbit/fp8
Статус
19,209 ₽Запрос / 1М
36,285 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
1MКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
3,628 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
reasoningВключает режим размышлений (chain-of-thought), где модель показывает ход рассуждений.include_reasoningВключает вывод рассуждений модели в ответ.max_tokensЭто устанавливает верхний предел для количества токенов, которые модель может генерировать в ответ. Больше этого предела выдаваться не будет. Максимальное значение - это длина контекста за вычетом длины запроса.temperatureУправляет случайностью ответа. Низкие значения (0.0–0.3) делают ответ более детерминированным, высокие (0.7–1.0) — более креативным.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.repetition_penaltyseedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.toolsПозволяет модели вызывать внешние функции (function calling) для получения данных или выполнения действий.tool_choiceУправляет тем, должна ли модель вызывать инструмент, и если да — какой именно.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsreasoning_effort
API и примеры кода
Наш сервис предоставляет единый API, совместимый с OpenAI SDK. Просто укажите наш base_url и используйте ключ, полученный
в личном кабинете.
