К списку моделей
Google: Gemma 4 31B
ID: google/gemma-4-31b-it
14,08 ₽
Запрос / 1М
43,43 ₽
Ответ / 1М
—
Изображение вход / 1М
—
Изображение выход / 1М
131K
Контекст
66K
Макс. ответ
Провайдеры для Google: Gemma 4 31B
chutes/fp4
Статус
14,084 ₽Запрос / 1М
43,427 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
66KМакс. ответ
Дополнительные цены
1,408 ₽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_penaltyresponse_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.
friendli
Статус
16,432 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
8KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
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.min_prepetition_penaltyresponse_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.
siliconflow/fp8
Статус
15,258 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
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.response_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.
Ambient
Статус
23,474 ₽Запрос / 1М
93,895 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
66KКонтекст
16KМакс. ответ
Дополнительные цены
7,629 ₽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.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.top_pNucleus sampling — ограничивает выбор токенов по совокупной вероятности. Значение 0.9 означает, что модель рассматривает только токены, составляющие 90% вероятности.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.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.
phala
Статус
17,605 ₽Запрос / 1М
53,99 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
8,803 ₽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.min_prepetition_penaltyresponse_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.
wandb/bf16
Статус
14,084 ₽Запрос / 1М
41,079 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
10,563 ₽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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
novita/bf16
Статус
16,432 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
131KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
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_penaltytoolsПозволяет 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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobsstructured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.
parasail/fp8
Статус
17,605 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
7,042 ₽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_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_logprobs
AkashML
Статус
16,432 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
131KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
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.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltyseedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.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.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.
venice/bf16
Статус
14,084 ₽Запрос / 1М
42,253 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
256KКонтекст
8KМакс. ответ
Дополнительные цены
10,563 ₽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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
together
Статус
45,774 ₽Запрос / 1М
113,848 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
—
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_biasmin_pstructured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.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.
deepinfra/fp8
Статус
15,258 ₽Запрос / 1М
44,6 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
16KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
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.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.logit_bias
modelrun/fp4
Статус
88,027 ₽Запрос / 1М
117,369 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
88,027 ₽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.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.repetition_penaltyfrequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.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.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.
sambanova
Статус
44,6 ₽Запрос / 1М
134,974 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
131KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
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.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.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.
open-inference/bf16
Статус
9,39 ₽Запрос / 1М
41,079 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
8KМакс. ответ
Дополнительные цены
1,174 ₽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.stopСписок строк, при встрече которых модель прекращает генерацию.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.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.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.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.
deepinfra/turbo
Статус
10,563 ₽Запрос / 1М
39,905 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
16KМакс. ответ
Дополнительные цены
5,868 ₽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.logit_biasstructured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.
cerebras/fp16
Статус
116,195 ₽Запрос / 1М
174,88 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
41KМакс. ответ
Дополнительные цены
116,195 ₽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.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.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.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.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.logit_bias
morph/fp4
Статус
16,432 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
175KКонтекст
175KМакс. ответ
Дополнительные цены
9,39 ₽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.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_logprobs
coreweave/bf16
Статус
11,737 ₽Запрос / 1М
39,905 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
11,737 ₽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.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.
wandb-legacy/bf16
Статус
14,084 ₽Запрос / 1М
41,079 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
10,563 ₽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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
crusoe
Статус
16,432 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
16,432 ₽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.min_prepetition_penaltytop_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.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.
nextbit/bf16
Статус
17,605 ₽Запрос / 1М
46,948 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
7,042 ₽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_logprobs
deepinfra/ultra
Статус
31,69 ₽Запрос / 1М
89,2 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
8KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
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_plogit_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.
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.
Подробнее о «Google: Gemma 4 31B»
Gemma 4 31B Instruct is Google DeepMind's 30.7B dense multimodal model supporting text and image input with text output. Features a 256K token context window, configurable thinking/reasoning mode, native function calling, and multilingual support across 140+ languages. Strong on coding, reasoning, and document understanding tasks. Apache 2.0 license.
