К списку моделей
Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct
ID: qwen/qwen3-vl-30b-a3b-instruct
14,33 ₽
Запрос / 1М
57,34 ₽
Ответ / 1М
—
Изображение вход / 1М
—
Изображение выход / 1М
262K
Контекст
16K
Макс. ответ
Провайдеры для Qwen: Qwen3 VL 30B A3B Instruct
DeepInfra
Статус
14,335 ₽Запрос / 1М
57,339 ₽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.logit_biasstructured_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.
Fireworks
Статус
14,335 ₽Запрос / 1М
57,339 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
262KКонтекст
—Макс. ответ
Дополнительные цены
7,167 ₽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.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.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.
Novita
Статус
19,113 ₽Запрос / 1М
66,895 ₽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
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.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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
Phala
Статус
19,113 ₽Запрос / 1М
66,895 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
128KКонтекст
128KМакс. 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.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.
SiliconFlow
Статус
27,714 ₽Запрос / 1М
95,565 ₽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.
Alibaba
Статус
12,423 ₽Запрос / 1М
49,694 ₽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
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.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.logprobsВозвращает логарифмические вероятности выбранных токенов.top_logprobs
AtlasCloud
Статус
14,335 ₽Запрос / 1М
57,339 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
128KКонтекст
32KМакс. ответ
Дополнительные цены
14,335 ₽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_penaltyseedФиксирует генерацию для воспроизводимых результатов.stopСписок 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.response_formatЗадаёт формат ответа: текст или структурированный JSON.
Venice
Статус
23,891 ₽Запрос / 1М
86,008 ₽Ответ / 1М
—Изображение вход / 1М
—Изображение выход / 1М
128KКонтекст
4KМакс. 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.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.
