К списку моделей
Google
Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507
ID: qwen/qwen3-235b-a22b-2507
15,08 ₽
Запрос / 1М
60,31 ₽
Ответ / 1М
—
Изображение вход / 1М
—
Изображение выход / 1М
131K
Контекст
33K
Макс. ответ
Провайдеры для Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507
Alibaba
Статус
15,077 ₽Запрос / 1М
60,309 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
33KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.seedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.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
AtlasCloud
Статус
20,17 ₽Запрос / 1М
88,749 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
131KМакс. ответ
Дополнительные цены
20,17 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
Cerebras
Статус
60,511 ₽Запрос / 1М
121,021 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
41KМакс. ответ
Дополнительные цены
60,511 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.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.frequency_penaltyСнижает вероятность повторения уже использованных токенов.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.logit_bias
Chutes
Статус
10,085 ₽Запрос / 1М
60,511 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
66KМакс. ответ
Дополнительные цены
5,043 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.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.
Crusoe
Статус
22,187 ₽Запрос / 1М
80,681 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
11,094 ₽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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.min_prepetition_penaltytop_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.logit_biasreasoning_effort
DeepInfra
Статус
9,077 ₽Запрос / 1М
10,085 ₽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
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.logit_biasstructured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.
Fireworks
Статус
22,187 ₽Запрос / 1М
88,749 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
11,094 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.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_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.
Friendli
Статус
20,17 ₽Запрос / 1М
80,681 ₽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
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_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.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
Статус
25,213 ₽Запрос / 1М
100,851 ₽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
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.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.
Hyperbolic
Статус
25,213 ₽Запрос / 1М
25,213 ₽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
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.logit_biastop_kОграничивает выбор токенов фиксированным количеством наиболее вероятных вариантов.min_prepetition_penalty
Nebius
Статус
20,17 ₽Запрос / 1М
60,511 ₽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
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.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.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.
Novita
Статус
9,077 ₽Запрос / 1М
58,494 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
16KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.
Parasail
Статус
14,119 ₽Запрос / 1М
80,681 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
131KКонтекст
131KМакс. ответ
Дополнительные цены
5,043 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
SiliconFlow
Статус
9,077 ₽Запрос / 1М
60,511 ₽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
structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.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.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.
Together
Статус
20,17 ₽Запрос / 1М
60,511 ₽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
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_ptoolsПозволяет 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.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.
WandB
Статус
10,085 ₽Запрос / 1М
10,085 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
262KМакс. ответ
Дополнительные цены
10,085 ₽Кэш чтение / 1М
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.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.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
StreamLake
Статус
21,179 ₽Запрос / 1М
84,715 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
128KКонтекст
32KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.presence_penaltyПоощряет модель использовать новые темы в ответе.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.structured_outputsГарантирует, что ответ модели соответствует заданной JSON-схеме.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
Venice
Статус
15,128 ₽Запрос / 1М
75,638 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
128KКонтекст
16KМакс. ответ
Дополнительные цены
—
Политика в отношении данных
Prompt Training:-
Prompt Logging:-
Moderation:Not moderated
Поддерживаемые параметры
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.
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.
