Модели

Claude Fable 5 — модель класса Mythos от Anthropic, созданная для автономных профессиональных наукоемких задач и программирования. Модель поддерживает ввод текста, изображений и файлов с выводом текста, поддержку рассуждений и контекстное окно на 1 миллион токенов. Модель подходит для длительных, сложных и асинхронных задач, которые ранее требовали частой проверки человеком. Модель особенно эффективна при сквозной работе, которая в противном случае заняла бы у человека часы, дни или недели, принимая на себя решение долгосрочных, неоднозначных или многоэтапных задач. Модель выполняет четко заданные задачи с небольшим количеством ошибок, автоматически самокорректируется посредством циклов проверки и поставляется с надежными средствами защиты.

Input

910.08 ₽ / 1M

Output

4550.41 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Fable 5.1 превосходит Claude Fable 5 по всем направлениям. Наиболее заметны улучшения в программировании с помощью ИИ-агентов, длительных процессах работы агентов и интеллектуальном труде, особенно в масштабном рефакторинге кода, генерации кода интерфейсов и визуальных элементов, финансовых и аналитических задачах. Кроме того, модель обычно составляет более краткие планы и итоговые отчёты, чем Fable 5. Рекомендуется протестировать её в качестве прямой замены там, где сейчас используется Fable 5, а также сравнить с Opus 5 в задачах, требующих глубоких рассуждений.

Input

910.08 ₽ / 1M

Output

4550.41 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Haiku 4.5 — самая быстрая и эффективная модель Anthropic, обеспечивающая интеллект, близкий к передовому, за малую долю стоимости и задержки более крупных моделей Claude. Соответствуя производительности Claude Sonnet 4 в задачах рассуждения, программирования и использования компьютера, Haiku 4.5 привносит возможности передового уровня в приложения реального времени и с большим объемом данных. Она поддерживает рабочие процессы с использованием инструментов с полной поддержкой программирования, bash, веб-поиска и управления компьютером. Набирая >73% в SWE-bench Verified, Haiku 4.5 входит в число лучших в мире моделей для программирования, сохраняя при этом исключительную отзывчивость для субагентов, параллельного выполнения и масштабного развертывания.

Input

91.01 ₽ / 1M

Output

455.04 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Haiku 5.5 является компактной и быстрой моделью Anthropic для массовых задач, чувствительных к стоимости, таких как составление кратких изложений, работа субагентов и использование браузера. Она сменяет Claude Haiku 4.5, предлагая улучшенные возможности программирования, управления компьютером и интеллектуальной работы, и принимает текст и изображения с контекстным окном на 1 миллион токенов. Это первая модель Haiku с настраиваемой глубиной рассуждений. Адаптивное мышление включено по умолчанию, а уровень усилий служит основным способом выбора баланса между глубиной анализа, задержкой и стоимостью. Мышление можно отключить при низком, среднем и высоком уровнях усилий.

Input

9.10 ₽ / 1M

> 100K: 45.51 ₽ / 1M

Output

45.51 ₽ / 1M

> 100K: 227.53 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

На момент выпуска Claude Opus 4 оценивается как лучшая в мире модель программирования, обеспечивающая стабильную производительность при выполнении сложных, длительных задач и рабочих процессов агентов. Модель устанавливает новые стандарты в разработке программного обеспечения, достигая лидирующих результатов на SWE-bench (72,5%) и Terminal-bench (43,2%). Opus 4 поддерживает расширенные агентные рабочие процессы, непрерывно обрабатывая тысячи этапов задач в течение нескольких часов без ухудшения качества. Подробнее читайте в блоге здесь.

Input

1425.42 ₽ / 1M

Output

7127.09 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Opus 4.1 — это обновленная версия флагманской модели Anthropic, предлагающая улучшенную производительность при программировании, рассуждениях и агентских задачах. Модель набрала 74,5% на тесте SWE-bench Verified и демонстрирует заметные улучшения в рефакторинге многофайлового кода, точности отладки и детальном рассуждении. Модель поддерживает расширенное мышление до 64 000 токенов и оптимизирована для задач, связанных с исследованиями, анализом данных и рассуждениями с помощью инструментов.

Input

1365.12 ₽ / 1M

Output

6825.61 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Opus 4.5 — это передовая модель Anthropic для рассуждений, оптимизированная для сложной разработки программного обеспечения, агентных рабочих процессов и долгосрочного использования компьютера. Она предлагает сильные мультимодальные возможности, конкурентоспособную производительность в реальных тестах программирования и рассуждений, а также улучшенную устойчивость к инъекциям промптов. Модель разработана для эффективной работы на разных уровнях усилий, позволяя разработчикам находить компромисс между скоростью, глубиной и использованием токенов в зависимости от требований задачи. Opus 4.5 поддерживает расширенное использование инструментов, управление длинным контекстом и скоординированные многоагентные системы, что делает ее отлично подходящей для автономных исследований, отладки, многошагового планирования и управления электронными таблицами/браузером. Она обеспечивает существенный прирост в структурированном рассуждении, надежности выполнения и согласованности по сравнению с предыдущими поколениями Opus, одновременно снижая накладные расходы на токены и улучшая производительность в длительных задачах.

Input

455.04 ₽ / 1M

Output

2275.20 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Opus 4.6 — сильнейшая модель Anthropic для программирования и длительных профессиональных задач. Она создана для агентов, которые работают в рамках целых рабочих процессов, а не одиночных промптов, что делает ее особенно эффективной для больших кодовых баз, сложного рефакторинга и многоэтапной отладки, разворачивающейся во времени. Модель демонстрирует более глубокое понимание контекста, более сильную декомпозицию проблем и большую надежность в сложных инженерных задачах по сравнению с предыдущими поколениями. Помимо программирования, Opus 4.6 превосходно справляется с длительной интеллектуальной работой. Она создает документы, планы и аналитику почти готовые к производству за один проход, и сохраняет согласованность в очень длинных ответах и продолжительных сессиях. Это делает ее отличным выбором по умолчанию для задач, требующих упорства, рассудительности и доведения дела до конца, таких как техническое проектирование, планирование миграции и сквозное выполнение проектов.

Input

455.04 ₽ / 1M

Output

2275.20 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Opus 4.7 — это следующее поколение семейства Opus от Anthropic, созданное для долго работающих асинхронных агентов. Опираясь на сильные стороны Opus 4.6 в области программирования и агентов, эта модель обеспечивает более высокую производительность при выполнении сложных многоэтапных задач и более надежное выполнение агентов в расширенных рабочих процессах. Модель особенно эффективна для асинхронных рабочих процессов агентов, где задачи разворачиваются во времени — большие репозитории программного обеспечения, многоэтапная отладка и сквозная оркестровка проекта. Помимо программирования, Opus 4.7 предлагает улучшенные возможности для выполнения профессиональных наукоемких задач — от составления документов и презентаций до анализа данных. Модель поддерживает согласованность при очень длинных ответах и ​​длительных сеансах, что делает ее идеальным выбором по умолчанию для задач, требующих настойчивости, рассудительности и доведения до конца. Для пользователей, обновляющихся с более ранних версий Opus, см. наше официальное руководство по миграции здесь.

Input

455.04 ₽ / 1M

Output

2275.20 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Opus 4.7 (Fast) — ускоренный вариант Claude Opus 4.7 с теми же возможностями и более высокой скоростью генерации. Его использование стоит в шесть раз дороже стандартной версии.

Input

2928.26 ₽ / 1M

Output

14641.30 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Opus 4.8 — самая мощная общедоступная модель Anthropic в семействе Opus. Она принимает текст, изображения и файлы, поддерживает рассуждения и контекстное окно объёмом 1 млн токенов. Модель рассчитана на автономных агентов, длительные агентные процессы, интеллектуальную работу и задачи с долговременной памятью, где важно сохранять связность на протяжении продолжительных сессий. Особенно хорошо Claude Opus 4.8 справляется с многоэтапными рассуждениями, сложным программированием и сквозной оркестрацией проектов: работой с крупными репозиториями, многоэтапной отладкой и длительными асинхронными агентными процессами. Помимо программирования, модель подходит для подготовки документов и презентаций, а также анализа данных, сохраняя качество даже в очень длинных ответах.

Input

455.04 ₽ / 1M

Output

2275.20 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Opus 4.8 (Fast) — ускоренный вариант Claude Opus 4.8 с теми же возможностями и более высокой скоростью генерации. Его использование стоит вдвое дороже стандартной версии.

Input

976.08 ₽ / 1M

Output

4880.44 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Флагманская модель Anthropic для сложных рассуждений, программирования и длительных задач ИИ-агентов. Подходит для разработки и проверки кода, поиска ошибок, анализа изображений и документов.

Input

400.00 ₽ / 1M

Output

2000.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Флагманская модель Anthropic, сменившая Opus 5. Подходит для сложных рассуждений, многоэтапных изменений в больших проектах, программирования и длительных задач ИИ-агентов.

Input

320.00 ₽ / 1M

Output

1600.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Sonnet 4 значительно расширяет возможности предшественника модели, Sonnet 3.7, превосходно справляясь как с задачами программирования, так и с логическими рассуждениями, обладая повышенной точностью и управляемостью. Достигая высочайшей производительности на SWE-bench (72,7%), Sonnet 4 сочетает в себе возможности и вычислительную эффективность, что делает модель подходящей для широкого спектра приложений, от рутинных задач программирования до сложных проектов разработки программного обеспечения. Ключевые улучшения включают улучшенную автономную навигацию по кодовой базе, снижение частоты ошибок в рабочих процессах, управляемых агентами, и повышенную надежность при выполнении сложных инструкций. Sonnet 4 оптимизирован для практического повседневного использования, обеспечивая расширенные возможности рассуждения, сохраняя при этом эффективность и оперативность в различных внутренних и внешних сценариях. Подробнее читайте в блоге здесь.

Input

284.59 ₽ / 1M

> 200K: 569.18 ₽ / 1M

Output

1422.95 ₽ / 1M

> 200K: 2134.42 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Sonnet 4.5 — самая продвинутая модель линейки Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, оптимизированная для реальных ИИ-агентов и рабочих процессов программирования. Она обеспечивает передовую производительность в тестах программирования, таких как SWE-bench Verified, с улучшениями в проектировании систем, безопасности кода и соблюдении спецификаций. Модель разработана для длительной автономной работы, сохраняя непрерывность задач между сессиями и обеспечивая отслеживание прогресса на основе фактов. Sonnet 4.5 также представляет более сильные агентные возможности, включая улучшенную оркестрацию инструментов, спекулятивное параллельное выполнение и более эффективное управление контекстом и памятью. Благодаря улучшенному отслеживанию контекста и контролю использования токенов при вызове инструментов, она особенно хорошо подходит для многоконтекстных и длительных рабочих процессов. Варианты использования охватывают разработку программного обеспечения, кибербезопасность, финансовый анализ, исследовательских агентов и другие области, требующие длительных рассуждений и использования инструментов.

Input

273.02 ₽ / 1M

> 200K: 546.05 ₽ / 1M

Output

1365.12 ₽ / 1M

> 200K: 2047.68 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Sonnet 4.6 — это самая функциональная модель класса Sonnet от Anthropic на сегодняшний день, обладающая передовой производительностью в области программирования, работы агентов и профессиональной деятельности. Она превосходно справляется с итеративной разработкой, навигацией по сложным базам кода, сквозным управлением проектами с использованием памяти, созданием отполированных документов и уверенным использованием компьютера для веб-тестирования (QA) и автоматизации рабочих процессов.

Input

273.02 ₽ / 1M

Output

1365.12 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Sonnet 5 — это самая мощная модель класса Sonnet от Anthropic, обладающая высочайшей производительностью в области программирования, агентов и профессиональной работы. Модель поддерживает адаптивное мышление с возможностью выбора уровней рассуждения (низкий, средний, высокий, максимальный и x-высокий), контекстным окном из 1 миллиона токенов, а также вводом текста, изображений и файлов. Sonnet 5 использует обновленный токенизатор и включает в себя киберзащиту в режиме реального времени, которая блокирует определенные высокорискованные действия двойного назначения.

Input

182.02 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Claude Sonnet 5.5 является моделью класса Sonnet от Anthropic для повседневной работы с чётко определёнными задачами и представляет собой прямое обновление Claude Sonnet 5. Она особенно хорошо справляется с разработкой новых функций, исправлением ошибок и созданием качественно оформленных документов, презентаций и электронных таблиц, а также пишет и общается яснее предшественницы. Мышление всегда включено, поэтому уровень усилий служит основным способом выбора баланса между глубиной анализа, задержкой и стоимостью. Низкие уровни усилий сохраняют быстроту отклика в повседневных циклах работы ИИ-агентов.

Input

182.02 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

DeepSeek-V3.1 Terminus — это обновление DeepSeek V3.1, которое сохраняет исходные возможности модели, одновременно устраняя проблемы, о которых сообщают пользователи, включая согласованность языка и возможности агентов, что дополнительно оптимизирует производительность модели при программировании и поисковых агентах. Модель представляет собой большую гибридную модель рассуждения (671B параметров, 37B активных), которая поддерживает как режимы мышления, так и режимы без мышления. Модель расширяет базу DeepSeek-V3 за счет двухфазного процесса долгоконтекстного обучения, охватывающего до 128 тыс. токенов, и использует микромасштабирование FP8 для эффективного вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждения с помощью логического значения, включающего рассуждение. Узнайте больше в нашей документации. Модель улучшает использование инструментов, генерацию кода и эффективность рассуждений, достигая производительности, сравнимой с DeepSeek-R1 в сложных тестах, и при этом реагируя быстрее. Модель поддерживает вызов структурированных инструментов, агентов кода и агентов поиска, что делает модель подходящей для исследований, программирования и агентских рабочих процессов.

Input

24.58 ₽ / 1M

Output

91.01 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

DeepSeek-V3.2 — это большая языковая модель, предназначенная для сочетания высокой вычислительной эффективности с сильными рассуждениями и производительностью использования агентских инструментов. В модели представлен DeepSeek Sparse Attention (DSA), мелкозернистый механизм разреженного внимания, который снижает затраты на обучение и логические выводы, сохраняя при этом качество в сценариях с длинным контекстом. Масштабируемая система постобучения с подкреплением еще больше улучшает рассуждения, сообщая о производительности в классе GPT-5, а модель продемонстрировала результаты с золотыми медалями на IMO и IOI 2025 года. Версия 3.2 также использует крупномасштабный конвейер синтеза агентских задач для лучшей интеграции рассуждений в настройки использования инструментов, повышая соответствие требованиям и обобщение в интерактивных средах. Пользователи могут управлять поведением рассуждения с помощью логического значения, включающего рассуждение. Подробную информацию можно найти в нашей документации.

Input

25.48 ₽ / 1M

Output

38.23 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальная модель большого языка, выпущенная DeepSeek как промежуточный этап между V3.1 и будущими архитектурами. Модель представляет DeepSeek Sparse Attention (DSA), мелкозернистый механизм разреженного внимания, предназначенный для повышения эффективности обучения и вывода в сценариях с длинным контекстом при сохранении качества вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждения с помощью логического значения, включающего рассуждение. Узнайте больше в нашей документации. Модель была обучена в условиях, соответствующих V3.1-Terminus, чтобы обеспечить возможность прямого сравнения. Бенчмаркинг показывает производительность примерно на уровне V3.1 в задачах рассуждения, программирования и использования агентских инструментов, с небольшими компромиссами и преимуществами в зависимости от предметной области. В этом выпуске основное внимание уделяется проверке архитектурной оптимизации для расширенной длины контекста, а не повышению точности исходных задач, что делает модель в первую очередь исследовательско-ориентированной моделью для изучения эффективных конструкций преобразователей.

Input

24.58 ₽ / 1M

Output

37.31 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

DeepSeek V4 Flash — это высокоэффективная MoE-модель от DeepSeek с 284 миллиардами параметров, из которых 13 миллиардов используются при выполнении каждого запроса. Она поддерживает контекст до 1 миллиона токенов и предназначена для быстрого выполнения задач с высокой нагрузкой, сохраняя при этом высокий уровень рассуждений и качества генерации кода.

Input

8.28 ₽ / 1M

Output

16.57 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общими параметрами 1,6T и активированными параметрами 49B, поддерживающая контекстное окно из 1 миллиона токенов. Модель предназначена для сложных рассуждений, программирования и долгосрочных рабочих процессов агентов, обеспечивая высокую производительность в тестах на знание, математику и разработку программного обеспечения. Построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek V4 Flash, модель представляет собой гибридную систему внимания для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются логические усилия high и xhigh; xhigh соответствует максимальному рассуждению. Модель хорошо подходит для сложных рабочих нагрузок, таких как полный анализ базы кода, многоэтапная автоматизация и крупномасштабный синтез информации, где решающее значение имеют как возможности, так и эффективность.

Input

19.01 ₽ / 1M

Output

38.00 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

DeepSeek V4.1 Flash является моделью DeepSeek с разреженной архитектурой смеси экспертов и первой моделью компании на основе архитектуры причинного кодировщика-декодировщика (CED). Из общего числа в 552 миллиарда параметров при обработке входных данных активируются 8 миллиардов, а при генерации ответа 16 миллиардов. Такое асимметричное распределение обеспечивает небольшие вычислительные затраты на токен относительно полного размера модели. Понимание изображений изначально встроено в архитектуру: векторные представления изображений и текста обучаются совместно с самого начала предварительного обучения, а не добавляются позже, как в более ранней экспериментальной модели V4 Flash Vision Exp. Модель подходит для ИИ-агентов, которые программируют, работают с терминалом и управляют компьютером, а также для длительных задач, требующих выполнения множества шагов до полного завершения, и анализа документов и диаграмм с длинным контекстом. Сжатие кеша ключей и значений (KV) сокращает потребление памяти кешем примерно до четверти от уровня предыдущего поколения Flash. Это особенно важно для циклов работы агентов, в которых большие контексты многократно перечитываются. DeepSeek позиционирует модель как экономичный вариант семейства V4.1 и сообщает, что она превосходит V4 Pro по качеству работы, скорости и времени выполнения задач.

Input

1.82 ₽ / 1M

Output

91.01 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Gemini 2.5 Flash — это передовая универсальная модель от Google, разработанная для решения сложных задач в области логического вывода, программирования, математики и науки. Она оснащена встроенными механизмами «мышления», что позволяет ей давать более точные ответы и учитывать контекст на более глубоком уровне. Кроме того, Gemini 2.5 Flash поддерживает настройку через параметр «максимальное число токенов для рассуждения» (max tokens for reasoning), как описано в документации.

Input

27.30 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Flash-изображение Gemini 2.5, также известное как «Нано Банан», теперь общедоступно. Модель представляет собой современную модель генерации изображений с контекстным пониманием. Модель способна генерировать изображения, редактировать их и вести многоходовой диалог. Соотношением сторон можно управлять с помощью параметра API image_config.

Input

27.30 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

Gemini 2.5 Flash-Lite — это облегченная модель рассуждения в семействе Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Модель обеспечивает улучшенную пропускную способность, более быструю генерацию токенов и лучшую производительность в общих тестах по сравнению с более ранними моделями Flash. По умолчанию «мышление» (т. е. многопроходное рассуждение) отключено, чтобы отдать приоритет скорости, но разработчики могут включить модель с помощью параметра API рассуждения, чтобы выборочно компенсировать затраты в пользу интеллекта.

Input

9.10 ₽ / 1M

Output

36.41 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 2.5 Pro — это современная модель искусственного интеллекта Google, предназначенная для сложных рассуждений, программирования, математических и научных задач. Модель использует возможности «мышления», позволяющие модели рассуждать посредством ответов с повышенной точностью и детальной обработкой контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность по множеству тестов, включая первое место в таблице лидеров LMArena, что отражает превосходное соответствие человеческим предпочтениям и сложные способности решения проблем.

Input

113.76 ₽ / 1M

> 200K: 227.53 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

> 200K: 1365.12 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 2.5 Pro — это современная модель искусственного интеллекта Google, предназначенная для сложных рассуждений, программирования, математических и научных задач. Модель использует возможности «мышления», позволяющие модели рассуждать посредством ответов с повышенной точностью и детальной обработкой контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность по множеству тестов, включая первое место в таблице лидеров LMArena, что отражает превосходное соответствие человеческим предпочтениям и сложные способности решения проблем.

Input

113.76 ₽ / 1M

> 200K: 227.53 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

> 200K: 1365.12 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Gemini 2.5 Pro — это современная модель искусственного интеллекта Google, предназначенная для сложных рассуждений, программирования, математических и научных задач. Модель использует возможности «мышления», позволяющие модели рассуждать посредством ответов с повышенной точностью и детальной обработкой контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность по множеству тестов, включая первое место в таблице лидеров LMArena, что отражает превосходное соответствие человеческим предпочтениям и сложные способности решения проблем.

Input

119.12 ₽ / 1M

> 200K: 238.25 ₽ / 1M

Output

953.00 ₽ / 1M

> 200K: 1429.50 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 3 Flash Preview — это высокоскоростная и выгодная по соотношению цена/качество «думающая» модель, созданная для агентных workflow, многошаговых диалогов и помощи в программировании. Она обеспечивает уровень рассуждений и работы с инструментами, близкий к версии Pro, но с существенно меньшей задержкой по сравнению с более крупными вариантами Gemini. Благодаря этому модель хорошо подходит для интерактивной разработки, длительных циклов работы агентов и совместного программирования. По сравнению с Gemini 2.5 Flash она даёт заметные улучшения в качестве рассуждений, мультимодальном понимании и надёжности. Модель поддерживает контекстное окно объёмом до 1 миллиона токенов и мультимодальный ввод, включая текст, изображения, аудио, видео и PDF-документы, при этом вывод остаётся текстовым. Она включает настраиваемый уровень рассуждений (minimal, low, medium, high), структурированный вывод, использование инструментов и автоматическое кэширование контекста. Gemini 3 Flash Preview оптимизирована для пользователей, которым нужны сильные способности к рассуждению и агентному поведению без затрат и задержек полноценных frontier-моделей.

Input

45.51 ₽ / 1M

Output

273.02 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Nano Banana Pro — это самая совершенная модель Google для создания и редактирования изображений, созданная на базе Gemini 3 Pro. Модель расширяет оригинальную модель Nano Banana благодаря значительно улучшенным мультимодальным рассуждениям, обоснованию реального мира и высокоточному визуальному синтезу. Модель генерирует контекстно-насыщенную графику, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени через поиск. Модель предлагает лучший в отрасли рендеринг текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), последовательное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности по пяти объектам. Nano Banana Pro добавляет детальные творческие элементы управления, такие как локализованное редактирование, регулировка освещения и фокуса, трансформация камеры, а также поддержка выходов 2K/4K и гибкие соотношения сторон. Модель предназначена для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.

Input

182.02 ₽ / 1M

Output

1092.10 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

Nano Banana Pro — это самая совершенная модель Google для создания и редактирования изображений, созданная на базе Gemini 3 Pro. Модель расширяет оригинальную модель Nano Banana благодаря значительно улучшенным мультимодальным рассуждениям, обоснованию реального мира и высокоточному визуальному синтезу. Модель генерирует контекстно-насыщенную графику, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени через поиск. Модель предлагает лучший в отрасли рендеринг текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), последовательное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности по пяти объектам. Nano Banana Pro добавляет детальные творческие элементы управления, такие как локализованное редактирование, регулировка освещения и фокуса, трансформация камеры, а также поддержка выходов 2K/4K и гибкие соотношения сторон. Модель предназначена для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.

Input

182.02 ₽ / 1M

Output

1092.10 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

Gemini 3.1 Flash Image, также известный как «Nano Banana 2», — это новейшая современная модель Google для создания и редактирования изображений, обеспечивающая визуальное качество профессионального уровня со скоростью Flash. Модель сочетает в себе расширенное понимание контекста с быстрым и экономичным выводом, что делает сложную генерацию изображений и итеративное редактирование значительно более доступными. Соотношением сторон можно управлять с помощью параметра API image_config.

Input

45.51 ₽ / 1M

Output

273.02 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

Gemini 3.1 Flash Image Preview, также известный как «Nano Banana 2», — это новейшая современная модель Google для создания и редактирования изображений, обеспечивающая визуальное качество профессионального уровня со скоростью Flash. Модель сочетает в себе расширенное понимание контекста с быстрым и экономичным выводом, что делает сложную генерацию изображений и итеративное редактирование значительно более доступными. Соотношением сторон можно управлять с помощью параметра API image_config.

Input

45.51 ₽ / 1M

Output

273.02 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

Gemini 3.1 Flash Lite — это высокоэффективная мультимодальная модель Google GA, оптимизированная для больших объемов рабочих нагрузок с малой задержкой. Модель поддерживает ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF и предназначена для облегченных агентских рабочих процессов, простого извлечения данных и приложений, где основными ограничениями являются скорость реагирования и стоимость API. Поддерживает полные уровни мышления (минимальный, низкий, средний, высокий) для точного соотношения цены и производительности. Цена вдвое ниже стоимости Gemini 3 Flash.

Input

22.75 ₽ / 1M

Output

136.52 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Nano Banana 2 Lite (Gemini 3.1 Flash Lite Image) — это самая быстрая и экономичная модель изображений Gemini от Google, созданная для высокоскоростных конвейеров разработки и быстрого визуального исследования. Модель обеспечивает преобразование текста в изображение примерно за 4 секунды — примерно в 2,7 раза быстрее, чем Gemini 3.1 Flash Image — сохраняя при этом последовательность символов, точное редактирование и практические знания семейства Nano Banana. Единый API-интерфейс обрабатывает преобразование текста в изображение, редактирование изображений и композицию нескольких изображений. Как мультимодальная модель. Модель также возвращает текст вместе с изображениями. Выходные данные генерируются с разрешением 1K и 14 соотношениями сторон и имеют невидимый водяной знак SynthID, поэтому их можно идентифицировать как созданные искусственным интеллектом. Эта модель, позиционируемая как лучший баланс качества и скорости в линейке Nano Banana 2, позволяет создавать тысячи изображений за небольшую часть стоимости более тяжелых серийных моделей — идеально подходит для создания прототипов, приложений реального времени и визуальных рабочих процессов в больших масштабах.

Input

22.75 ₽ / 1M

Output

136.52 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

Gemini 3.1 Flash Lite Preview — это высокоэффективная модель Google, оптимизированная для случаев использования в больших объемах. Модель превосходит Gemini 2.5 Flash Lite по общему качеству и приближается к Gemini 2.5 Flash по производительности по ключевым возможностям. Улучшения охватывают аудиовход/ASR, ранжирование фрагментов RAG, перевод, извлечение данных и завершение кода. Поддерживает полные уровни мышления (минимальный, низкий, средний, высокий) для точного соотношения цены и производительности. Цена вдвое ниже стоимости Gemini 3 Flash.

Input

22.75 ₽ / 1M

Output

136.52 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 3.1 Pro Preview — это передовая модель рассуждения Google, обеспечивающая повышенную производительность разработки программного обеспечения, повышенную надежность агентов и более эффективное использование токенов в сложных рабочих процессах. Основанная на мультимодальной основе серии Gemini 3, модель сочетает в себе высокоточные рассуждения по тексту, изображению, видео, аудио и коду с контекстным окном из 1 миллиона токенов. Детали обоснования должны сохраняться при использовании многоходового вызова инструментов. Обновление 3.1 обеспечивает измеримые улучшения в тестах SWE и реальных средах программирования, а также более эффективное автономное выполнение задач в структурированных областях, таких как финансы и рабочие процессы на основе электронных таблиц. Gemini 3.1 Pro Preview, предназначенная для расширенной разработки и агентских систем, улучшает долгосрочную стабильность и оркестрацию инструментов, одновременно повышая эффективность токенов. Модель представляет новый средний уровень мышления, позволяющий лучше сбалансировать стоимость, скорость и производительность. Модель превосходно справляется с агентским программированием, структурным планированием, мультимодальным анализом и автоматизацией рабочих процессов, что делает ее хорошо подходящей для автономных агентов, финансового моделирования, автоматизации электронных таблиц и высококонтекстных корпоративных задач.

Input

182.02 ₽ / 1M

> 200K: 364.03 ₽ / 1M

Output

1092.10 ₽ / 1M

> 200K: 1638.15 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Предварительная версия Gemini 3.1 Pro Custom Tools — это вариант Gemini 3.1 Pro, который улучшает поведение при выборе инструментов, предотвращая чрезмерное использование обычного инструмента bash, когда доступны более эффективные сторонние или определяемые пользователем функции. Эта специализированная конечная точка предварительного просмотра значительно повышает надежность вызова функций и гарантирует, что модель выбирает наиболее подходящий инструмент в агентах программирования и сложных рабочих процессах с несколькими инструментами. Модель сохраняет основные сильные стороны Gemini 3.1 Pro, включая мультимодальные рассуждения по тексту, изображению, видео, аудио и коду, контекстное окно из 1 миллиона токенов и высокую производительность разработки программного обеспечения.

Input

182.02 ₽ / 1M

> 200K: 364.03 ₽ / 1M

Output

1092.10 ₽ / 1M

> 200K: 1638.15 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 3.5 Flash — это высокоэффективная мультимодальная модель Google, обеспечивающая программирование и анализ на уровне профессионального уровня при стоимости и скорости уровня Flash. Модель высоко оптимизирована для навыков программирования и параллельных агентских циклов выполнения, поддерживая ввод текста, изображений, видео, аудио и PDF. По умолчанию выбрано среднее усилие мышления для более быстрого и экономичного реагирования, с полной поддержкой уровней мышления (минимальный, низкий, средний, высокий) для более детального компромисса между затратами и производительностью.

Input

136.52 ₽ / 1M

Output

819.07 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 3.5 Flash Lite является высокоэффективной моделью Google с улучшенными возможностями работы в качестве ИИ-агента. Она подходит для субагентов, которые выполняют узконаправленные задачи в рамках сложных процессов с участием нескольких агентов.

Input

27.30 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 3.8 Flash является самой интеллектуально развитой моделью Google в линейке Flash. По сравнению с 3.7 Flash она значительно улучшает результаты в разработке программного обеспечения, задачах ИИ-агентов и многошаговых рассуждениях.

Input

75.08 ₽ / 1M

Output

375.41 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemini 4 Argon является флагманской моделью Google с поддержкой рассуждений, созданной для сложной разработки программного обеспечения, глубокого решения математических и научных задач и автономных многоэтапных агентов. Google обучила её сохранять контекст на протяжении длительных многоэтапных задач и преобразовывать объёмные документы, сочетающие текст, таблицы, диаграммы и изображения, в единый результат, опирающийся на исходные данные. Модель лидирует в Vals Index по задачам в области финансов, права, программирования и налогообложения и поддерживает генерацию длинных ответов объёмом до 1 миллиона токенов за один ответ.

Input

182.02 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Аудио · Файлы · Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemma 2 27B от Google — это открытая модель, созданная на основе тех же исследований и технологий, которые использовались при создании моделей Gemini. Модели Gemma хорошо подходят для различных задач по созданию текста, включая ответы на вопросы, обобщение и рассуждения. Более подробную информацию смотрите в объявлении о запуске. Использование Gemma регулируется Условиями использования Google Gemma.

Input

59.16 ₽ / 1M

Output

59.16 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Gemma 3 представляет мультимодальность, поддерживая ввод и текстовый вывод на языке видения. Модель обрабатывает контекстные окна, содержащие до 128 тыс. токенов, понимает более 140 языков и предлагает улучшенные математические, рассуждения и возможности чата, включая структурированные выходные данные и вызов функций. Gemma 3 12B – вторая по величине в семействе моделей Gemma 3 после Gemma 3 27B.

Input

4.55 ₽ / 1M

Output

13.65 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Gemma 3 представляет мультимодальность, поддерживая ввод и текстовый вывод на языке видения. Модель обрабатывает контекстные окна, содержащие до 128 тыс. токенов, понимает более 140 языков и предлагает улучшенные математические, рассуждения и возможности чата, включая структурированные выходные данные и вызов функций. Gemma 3 27B — новейшая модель Google с открытым исходным кодом, преемница Gemma 2.

Input

7.28 ₽ / 1M

Output

31.85 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Gemma 3 представляет мультимодальность, поддерживая ввод и текстовый вывод на языке видения. Модель обрабатывает контекстные окна, содержащие до 128 тыс. токенов, понимает более 140 языков и предлагает улучшенные математические, рассуждения и возможности чата, включая структурированные выходные данные и вызов функций.

Input

3.64 ₽ / 1M

Output

4.55 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Gemma 3n E4B — Модель оптимизирована для эффективной работы на мобильных и малоресурсных устройствах, таких как телефоны, ноутбуки и планшеты. Модель поддерживает мультимодальные входные данные, включая текст, визуальные данные и аудио, что позволяет решать разнообразные задачи, такие как генерация текста, распознавание речи, перевод и анализ изображений. Используя такие инновации, как кэширование Per-Layer Embedding (PLE) и архитектуру MatFormer, Gemma 3n динамически управляет использованием памяти и вычислительной нагрузкой путем выборочной активации параметров модели, что значительно снижает требования к ресурсам во время выполнения. Эта модель поддерживает широкий лингвистический диапазон (обучена на более чем 140 языках) и имеет гибкое контекстное окно на 32 000 токенов. Gemma 3n может выборочно загружать параметры, оптимизируя память и эффективность вычислений в зависимости от задачи или возможностей устройства, что делает модель хорошо подходящей для ориентированных на конфиденциальность, автономных приложений и решений искусственного интеллекта на устройствах. Подробнее читайте в сообщении в блоге.

Input

5.73 ₽ / 1M

Output

11.46 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Gemma 4 26B A4B Модель представляет собой настроенную по инструкциям модель Mixture of Experts (MoE) от Google DeepMind. Несмотря на общее количество параметров в 25,2 млрд, во время вывода на каждый токен активируется только 3,8 млрд — обеспечивая качество, близкое к 31 млрд, за небольшую часть затрат на вычисления. Поддерживает мультимодальный ввод, включая текст, изображения и видео (до 60 с при 1 кадре в секунду). Имеет контекстное окно на 256 тыс. токенов, собственный вызов функций, настраиваемый режим мышления/рассуждения и поддержку структурированного вывода. Выпущен под Apache 2.0.

Input

6.15 ₽ / 1M

Output

20.48 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Gemma 4 31B Instruct — это плотная мультимодальная модель Google DeepMind 30,7B, поддерживающая ввод текста и изображений с выводом текста. Имеет контекстное окно на 256 тысяч токенов, настраиваемый режим мышления/рассуждения, собственный вызов функций и многоязычную поддержку на более чем 140 языках. Хорошо справляется с задачами программирования, рассуждения и понимания документов. Лицензия Апач 2.0.

Input

18.20 ₽ / 1M

Output

36.41 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Mercury 2.5 является самой быстрой большой языковой моделью с рассуждением и новейшей диффузионной языковой моделью (dLLM) компании Inception. Вместо последовательной генерации токенов Mercury 2.5 параллельно создаёт и уточняет несколько токенов, достигая скорости 1 107 токенов в секунду на стандартных графических процессорах. По показателю интеллекта она превосходит Mercury 2 более чем на 10 пунктов и обеспечивает качество, сопоставимое с передовыми моделями, оптимизированными по стоимости, такими как GPT-5.6 Luna с низким уровнем усилий рассуждения, Gemini 3.5 Flash-Lite и Claude Haiku 4.5. Mercury 2.5 поддерживает настройку уровней рассуждения, параллельные вызовы инструментов и вывод JSON в соответствии с заданной схемой. Она создана для рабочих нагрузок, в которых задержки накапливаются: поисковых агентов, цепочек обработки речи и вспомогательных агентов для программирования. Подробнее можно прочитать в статье блога Inception: https://www.inceptionlabs.ai/blog/introducing-mercury-2-5.

Input

3.64 ₽ / 1M

Output

13.65 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Передовой языковой моделью Mistral AI для программирования, выпущенной в конце июля 2025 года, является Codestral. Модель специализируется на задачах с низкой задержкой и высокой частотой запросов, таких как заполнение пропусков в коде (fill-in-the-middle, FIM), исправление кода и генерация тестов.

Input

13.65 ₽ / 1M

Output

40.95 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Текст

Выход

Текст

Mistral Large 4 является передовой мультимодальной моделью Mistral AI, принимающей текст и изображения и созданной для рассуждений, программирования и задач с использованием ИИ-агентов. Она предлагает контекстное окно на 1 миллион токенов с возможностью генерации до 256 тысяч токенов ответа и поддерживает вызов инструментов и структурированный вывод.

Input

123.77 ₽ / 1M

Output

380.41 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Kimi K2 Instruct — это крупномасштабная языковая модель Mixture-of-Experts (MoE), разработанная Moonshot AI, с общим количеством 1 триллион параметров и 32 миллиардами активных на один прямой проход. Модель оптимизирована для агентских возможностей, включая использование расширенных инструментов, рассуждения и синтез кода. Kimi K2 превосходно справляется с широким спектром тестов, особенно в задачах программирования (LiveCodeBench, SWE-bench), рассуждений (ZebraLogic, GPQA) и использования инструментов (Tau2, AceBench). Модель поддерживает вывод длинного контекста до 128 тыс. токенов и разработана с использованием нового стека обучения, который включает оптимизатор MuonClip для стабильного крупномасштабного обучения MoE.

Input

51.88 ₽ / 1M

Output

209.32 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Kimi K2 0905 — это сентябрьское обновление Kimi K2 0711. Модель представляет собой крупномасштабную языковую модель Mixture-of-Experts (MoE), разработанную Moonshot AI, с общим количеством 1 триллион параметров и 32 миллиардами активных на один прямой проход. Модель поддерживает вывод длинного контекста до 256 тыс. токенов, расширенный по сравнению с предыдущими 128 тыс. Это обновление повышает точность агентного программирования и обеспечивает лучшее обобщение по шаблонам, а также расширяет возможности внешнего программирования за счет более эстетичных и функциональных результатов для веб-, 3D- и смежных задач. Kimi K2 оптимизирован для агентских возможностей, включая использование расширенных инструментов, рассуждение и синтез кода. Модель превосходно справляется с тестами программирования (LiveCodeBench, SWE-bench), рассуждений (ZebraLogic, GPQA) и использования инструментов (Tau2, AceBench). Модель обучается с помощью нового стека, включающего оптимизатор MuonClip, для стабильного крупномасштабного обучения MoE.

Input

54.60 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Kimi K2 Thinking — это самая продвинутая на сегодняшний день модель открытого рассуждения Moonshot AI, расширяющая серию K2 до агентного долгосрочного рассуждения. Построенная на основе архитектуры Mixture-of-Experts (MoE) с триллионом параметров, представленной в Kimi K2, модель активирует 32 миллиарда параметров за один прямой проход и поддерживает 256 контекстных окон с k-токенами. Модель оптимизирована для постоянного поэтапного мышления, динамического вызова инструментов и сложных рабочих процессов рассуждения, охватывающих сотни ходов. Модель чередует пошаговые рассуждения с использованием инструментов, обеспечивая автономные исследования, программирование и запись, которые могут сохраняться в течение сотен последовательных действий без дрейфа. Модель устанавливает новые тесты с открытым исходным кодом для HLE, BrowseComp, SWE-Multilingual и LiveCodeBench, сохраняя при этом стабильное многоагентное поведение посредством 200–300 вызовов инструментов. Модель, построенная на базе крупномасштабной архитектуры MoE с оптимизацией MuonClip, сочетает в себе большую глубину рассуждений с высокой эффективностью вывода для сложных агентских и аналитических задач.

Input

54.60 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Kimi K2.5 — это собственная мультимодальная модель Moonshot AI, обеспечивающая современные возможности визуального программирования и парадигму самостоятельного роя агентов. Построенная на основе Kimi K2 с постоянным предварительным обучением примерно на 15T смешанных визуальных и текстовых токенов, модель обеспечивает высокую производительность в общих рассуждениях, визуальном программировании и вызове агентских инструментов.

Input

45.51 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Kimi K2.6 — это мультимодальная модель следующего поколения Moonshot AI, предназначенная для долгосрочного программирования, генерации UI/UX на основе программирования и многоагентной оркестрации. Модель решает сложные задачи сквозного программирования на Python, Rust и Go, а также может преобразовывать подсказки и визуальные входные данные в готовые к использованию интерфейсы. Архитектура роя агентов модели масштабируется до сотен параллельных субагентов для автономной декомпозиции задач — доставки документов, веб-сайтов и электронных таблиц за один проход без контроля со стороны человека.

Input

59.16 ₽ / 1M

Output

310.33 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

MoonshotAI: Kimi K2.7 Code — это ориентированная на программирование модель семейства Kimi K2 от Moonshot AI, созданная для надежного выполнения сквозных задач программирования в длительных контекстах. Модель использует собственную мультимодальную архитектуру, состоящую из нескольких экспертов, которая принимает ввод текста и изображений. Модель всегда работает в режиме мышления, сохраняя полное содержание рассуждений во время многоходовых разговоров. Имея контекстное окно из 256 тысяч токенов, модель ориентирована на долгосрочное программирование, агентную декомпозицию задач и многоходовой диалог. Модель активирует 32B параметров из примерно 1T.

Input

61.09 ₽ / 1M

Output

304.87 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Kimi K3 — это мультимодальная модель рассуждения с открытым весом и параметром 2,8T от Moonshot AI. Модель подходит для сложного программирования, профессиональных наукоемких задач и долгосрочных агентских рабочих процессов и особенно эффективна для навигации по большим репозиториям, использования инструментов, отладки и итерации по изображениям, журналам, тестам и обратной связи во время выполнения. В архитектуре модели используются KDA и остатки внимания для повышения эффективности вычислений. Примечание: усилие рассуждения в настоящее время поддерживает только максимальный уровень (по умолчанию); скоро появятся новые уровни. См. официальную документацию Moonshot AI здесь.

Input

21.75 ₽ / 1M

Output

982.89 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Флагманская модель OpenAI, GPT-4, представляет собой крупномасштабную мультимодальную языковую модель, способную решать сложные проблемы с большей точностью, чем предыдущие модели, благодаря более широким общим знаниям модели и расширенным возможностям рассуждения. Данные обучения: до сентября 2021 г.

Input

2730.24 ₽ / 1M

Output

5460.49 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Новейшая модель GPT-4 Turbo с возможностями машинного зрения. Запросы Vision теперь могут использовать режим JSON и вызов функций. Данные обучения: до декабря 2023 года.

Input

455.04 ₽ / 1M

Output

1365.12 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Предварительная модель GPT-4 с улучшенным выполнением инструкций, режимом JSON, воспроизводимыми выходными данными, параллельным вызовом функций и многим другим. Данные обучения: до декабря 2023 года. Примечание: в предварительной версии OpenAI сильно ограничивает скорость.

Input

953.00 ₽ / 1M

Output

2859.00 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

GPT-4.1 — это флагманская модель большого языка, оптимизированная для выполнения сложных инструкций, разработки реального программного обеспечения и рассуждений в длинном контексте. Модель поддерживает контекстное окно на 1 миллион токенов и превосходит GPT-4o и GPT-4.5 по показателям программирования (54,6 % проверено SWE-bench), соблюдению инструкций (87,4 % IFEval) и тестам мультимодального понимания. Модель настроена для обеспечения точных различий в коде, надежности агентов и высокой скорости отклика в контекстах больших документов, что делает ее идеальной для агентов, инструментов IDE и поиска корпоративных знаний.

Input

182.02 ₽ / 1M

Output

728.06 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-4.1 Mini — это модель среднего размера, обеспечивающая производительность, конкурентоспособную с GPT-4o, при значительно более низких задержках и стоимости. Модель сохраняет контекстное окно на 1 миллион токенов и набирает 45,1% по строгой оценке следования инструкциям, 35,8% по MultiChallenge и 84,1% по IFEval. Mini также демонстрирует сильные способности к программированию (например, 31,6% в тесте Aider's Polyglot Diff) и работа с изображениями, что делает модель подходящей для интерактивных приложений с строгими требованиями к производительности.

Input

36.41 ₽ / 1M

Output

145.61 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Для задач, требующих низкой задержки, GPT‑4.1 nano — самая быстрая и дешевая модель в серии GPT-4.1. Модель обеспечивает исключительную производительность при небольшом размере благодаря контекстному окну на 1 миллион токенов и набирает 80,1 % по MMLU, 50,3 % по GPQA и 9,8 % по тесту Aider Polyglot по программированию — даже выше, чем у GPT‑4o mini. Модель идеально подходит для таких задач, как классификация или автозаполнение.

Input

9.10 ₽ / 1M

Output

36.41 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Модель сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50% экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности. Для сравнения с другими моделями модель была кратко названа «im-also-a-good-gpt2-chatbot» #multimodal.

Input

113.76 ₽ / 1M

Output

455.04 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Модель сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50% экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности. Для сравнения с другими моделями модель была кратко названа «im-also-a-good-gpt2-chatbot» #multimodal.

Input

455.04 ₽ / 1M

Output

1365.12 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Версия GPT-4o от 06 августа 2024 г. обеспечивает улучшенную производительность структурированных выходных данных с возможностью предоставления схемы JSON в формате respone_format. Подробнее читайте здесь. GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Модель сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50% экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности. Для сравнения с другими моделями модель была кратко названа «im-also-a-good-gpt2-chatbot».

Input

227.53 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Версия GPT-4o от 20 ноября 2024 г. предлагает повышенные возможности творческого письма с более естественным, интересным и адаптированным письмом для повышения релевантности и читабельности. Модель также лучше работает с загруженными файлами, обеспечивая более глубокое понимание и более подробные ответы. GPT-4o («o» от «omni») — это новейшая модель искусственного интеллекта OpenAI, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также текстовый вывод. Модель сохраняет уровень интеллекта GPT-4 Turbo, будучи в два раза быстрее и на 50% экономичнее. GPT-4o также обеспечивает улучшенную производительность при обработке языков, отличных от английского, и расширенные визуальные возможности.

Input

227.53 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-4o mini — новейшая модель OpenAI после GPT-4 Omni, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также вывод текста. Будучи самой продвинутой небольшой моделью, эта модель во много раз доступнее, чем другие последние модели Frontier, и более чем на 60 % дешевле, чем GPT-3.5 Turbo. Модель поддерживает интеллект SOTA, но при этом является значительно более экономичной. GPT-4o mini набрал 82% баллов по MMLU и в настоящее время занимает более высокое место, чем GPT-4, в общих таблицах лидеров предпочтений чата. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с объявлением о запуске. #мультимодальный.

Input

6.83 ₽ / 1M

Output

27.30 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-4o mini — новейшая модель OpenAI после GPT-4 Omni, поддерживающая как ввод текста, так и изображения, а также вывод текста. Будучи самой продвинутой небольшой моделью, эта модель во много раз доступнее, чем другие последние модели Frontier, и более чем на 60 % дешевле, чем GPT-3.5 Turbo. Модель поддерживает интеллект SOTA, но при этом является значительно более экономичной. GPT-4o mini набрал 82% баллов по MMLU и в настоящее время занимает более высокое место, чем GPT-4, в общих таблицах лидеров предпочтений чата. Чтобы узнать больше, ознакомьтесь с объявлением о запуске. #мультимодальный.

Input

13.65 ₽ / 1M

Output

54.60 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-4o mini Search Preview — это специализированная модель веб-поиска в разделе "Завершения чата". Модель обучена понимать и выполнять поисковые запросы в Интернете.

Input

13.22 ₽ / 1M

Output

52.91 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

GPT-4o Search Preview — это специализированная модель веб-поиска в завершениях чата. Модель обучена понимать и выполнять поисковые запросы в Интернете.

Input

220.44 ₽ / 1M

Output

881.75 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

GPT-5 — самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в рассуждениях, качестве кода и пользовательском опыте. Модель оптимизирована для сложных задач, требующих пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности в ответственных сценариях. Модель поддерживает функции маршрутизации во время тестирования и расширенное понимание подсказок, включая определяемое пользователем намерение, например «хорошо подумать об этом». Улучшения включают снижение галлюцинаций, угодливых ответов, а также повышение производительности при программировании, письме и выполнении задач, связанных со здоровьем.

Input

113.76 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Чат GPT-5 предназначен для расширенных, естественных, мультимодальных и контекстно-зависимых разговоров для корпоративных приложений.

Input

110.20 ₽ / 1M

Output

881.59 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5-Codex — это специализированная версия GPT-5, оптимизированная для рабочих процессов разработки программного обеспечения и программирования. Модель рассчитана как на интерактивную разработку, так и на длительное самостоятельное выполнение сложных инженерных задач. Модель поддерживает создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, крупномасштабный рефакторинг и проверку кода. По сравнению с GPT-5, Codex более управляем, точно соответствует инструкциям разработчика и обеспечивает более чистый и качественный вывод кода. Усилия на рассуждение можно регулировать с помощью параметра Reasoning.effort. Прочтите документацию здесь. Codex интегрируется в среды разработки, включая CLI, расширения IDE, GitHub и облачные задачи. Модель динамически адаптирует усилия рассуждения, обеспечивая быстрое реагирование на небольшие задачи и поддерживая длительные многочасовые прогоны для крупных проектов. Модель обучена выполнять структурированные проверки кода, выявлять критические недостатки путем анализа зависимостей и проверки поведения с помощью тестов. Модель также поддерживает мультимодальные входные данные, такие как изображения или снимки экрана, для разработки пользовательского интерфейса и интегрирует использование инструментов для поиска, установки зависимостей и настройки среды. Кодекс предназначен специально для приложений агентного программирования.

Input

60.70 ₽ / 1M

Output

485.64 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

Изображение GPT-5 сочетает в себе модель GPT-5 OpenAI с новейшими возможностями генерации изображений. Модель предлагает значительные улучшения в рассуждениях, качестве кода и пользовательском опыте, а также включает в себя превосходное следование инструкциям GPT Image 1, рендеринг текста и детальное редактирование изображений.

Input

910.08 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

GPT-5 Image Mini сочетает в себе расширенные языковые возможности OpenAI на базе GPT-5 Mini с GPT Image 1 Mini для эффективного создания изображений. Эта изначально мультимодальная модель отличается превосходным выполнением инструкций, рендерингом текста и детальным редактированием изображений с меньшими задержками и затратами. Модель превосходно обеспечивает высококачественное визуальное создание, сохраняя при этом четкое понимание текста, что делает ее идеальной для приложений, требующих как эффективного создания изображений, так и обработки текста в больших масштабах.

Input

227.53 ₽ / 1M

Output

182.02 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

GPT-5 Mini — это компактная версия GPT-5, предназначенная для решения более легких задач по рассуждению. Модель обеспечивает те же преимущества выполнения инструкций и настройки безопасности, что и GPT-5, но с уменьшенной задержкой и стоимостью. GPT-5 Mini является преемником модели o4-mini от OpenAI.

Input

22.75 ₽ / 1M

Output

182.02 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5-Nano — это самый маленький и быстрый вариант системы GPT-5, оптимизированный для инструментов разработчика, быстрого взаимодействия и сред со сверхнизкой задержкой. Несмотря на ограниченную глубину рассуждений по сравнению с более крупными аналогами модели, модель сохраняет ключевые функции следования инструкциям и безопасности. Эта модель является преемником GPT-4.1-nano и предлагает облегченный вариант для экономичных приложений или приложений, работающих в режиме реального времени.

Input

4.55 ₽ / 1M

Output

36.41 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5 Pro — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в рассуждениях, качестве кода и пользовательском опыте. Модель оптимизирована для сложных задач, требующих пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности в ответственных сценариях. Модель поддерживает функции маршрутизации во время тестирования и расширенное понимание подсказок, включая определяемое пользователем намерение, например «хорошо подумать об этом». Улучшения включают снижение галлюцинаций, угодливых ответов, а также повышение производительности при программировании, письме и выполнении задач, связанных со здоровьем.

Input

1365.12 ₽ / 1M

Output

10920.96 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.1 — это новейшая модель передового класса в серии GPT-5, предлагающая более четкое рассуждение общего назначения, улучшенное соблюдение инструкций и более естественный стиль общения по сравнению с GPT-5. Модель использует адаптивное мышление для динамического распределения вычислений, быстрого реагирования на простые запросы и более глубокого решения сложных задач. Модель дает более четкие и обоснованные объяснения с меньшим количеством жаргона, что упрощает использование модели даже при решении технических или многоэтапных проблем. GPT-5.1, созданный для широкого охвата задач, обеспечивает стабильные результаты при выполнении математических задач, программирования и структурированного анализа, обеспечивая более последовательные развернутые ответы и повышенную надежность использования инструментов. Модель также отличается улучшенной разговорной ориентацией, обеспечивающей более теплые и интуитивные ответы без ущерба для точности. GPT-5.1 является основным полнофункциональным преемником GPT-5.

Input

113.76 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Чат GPT-5.1 (также известный как Instant — быстрый и легкий представитель семейства 5.1, оптимизированный для чата с малой задержкой и сохраняющий при этом высокий общий интеллект. Модель использует адаптивное мышление для выборочного «обдумывания» более сложных запросов, повышая точность математических, кодирующих и многоэтапных задач без замедления типичных разговоров. По умолчанию модель более дружелюбная и разговорчивая, с лучшим выполнением инструкций и более стабильным рассуждением в краткой форме. Чат GPT-5.1 предназначен для высокопроизводительные интерактивные рабочие нагрузки, в которых оперативность и последовательность имеют большее значение, чем глубокое обдумывание.

Input

112.24 ₽ / 1M

Output

897.94 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.1-Codex — это специализированная версия GPT-5.1, оптимизированная для рабочих процессов разработки программного обеспечения и программирования. Модель рассчитана как на интерактивную разработку, так и на длительное самостоятельное выполнение сложных инженерных задач. Модель поддерживает создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, крупномасштабный рефакторинг и проверку кода. По сравнению с GPT-5.1, Codex более управляем, точно соответствует инструкциям разработчика и обеспечивает более чистый и качественный вывод кода. Усилия на рассуждение можно регулировать с помощью параметра Reasoning.effort. Прочтите документацию здесь. Codex интегрируется в среды разработки, включая CLI, расширения IDE, GitHub и облачные задачи. Модель динамически адаптирует усилия рассуждения, обеспечивая быстрое реагирование на небольшие задачи и поддерживая длительные многочасовые прогоны для крупных проектов. Модель обучена выполнять структурированные проверки кода, выявлять критические недостатки путем анализа зависимостей и проверки поведения с помощью тестов. Модель также поддерживает мультимодальные входные данные, такие как изображения или снимки экрана, для разработки пользовательского интерфейса и интегрирует использование инструментов для поиска, установки зависимостей и настройки среды. Кодекс предназначен специально для приложений агентного программирования.

Input

113.76 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.1-Codex-Max — это новейшая модель агентного программирования OpenAI, предназначенная для долгосрочных высококонтекстных задач разработки программного обеспечения. Модель основана на обновленной версии стека рассуждений 5.1 и обучена на агентных рабочих процессах, охватывающих разработку программного обеспечения, математику и исследования. GPT-5.1-Codex-Max обеспечивает более высокую производительность, улучшенное обоснование и более высокую эффективность токенов на протяжении всего жизненного цикла разработки.

Input

113.76 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.1-Codex-Mini — компактная и быстрая версия GPT-5.1-Codex.

Input

22.75 ₽ / 1M

Output

182.02 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.2 — это новейшая модель передового класса в серии GPT-5, предлагающая более высокую производительность агентов и длительного контекста по сравнению с GPT-5.1. Модель использует адаптивное мышление для динамического распределения вычислений, быстрого реагирования на простые запросы и более глубокого решения сложных задач. Созданный для широкого охвата задач, GPT-5.2 обеспечивает стабильные результаты при выполнении математических, программных, научных задач и вызовов инструментов, обеспечивая более последовательные развернутые ответы и повышенную надежность использования инструментов.

Input

159.26 ₽ / 1M

Output

1274.11 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Чат GPT-5.2 (также известный как Instant) — это быстрый и легкий представитель семейства 5.2, оптимизированный для чата с малой задержкой и сохраняющий при этом высокий общий интеллект. Модель использует адаптивное мышление, чтобы выборочно «думать» над более сложными запросами, повышая точность математических, кодовых и многоэтапных задач, не замедляя типичные разговоры. По умолчанию модель более теплая и разговорная, с лучшим выполнением инструкций и более стабильным рассуждением в краткой форме. Чат GPT-5.2 предназначен для высокопроизводительных интерактивных рабочих нагрузок, где оперативность и последовательность имеют большее значение, чем глубокое обдумывание.

Input

159.26 ₽ / 1M

Output

1274.11 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.2-Codex — это обновленная версия GPT-5.1-Codex, оптимизированная для рабочих процессов разработки программного обеспечения и программирования. Модель рассчитана как на интерактивную разработку, так и на длительное самостоятельное выполнение сложных инженерных задач. Модель поддерживает создание проектов с нуля, разработку функций, отладку, крупномасштабный рефакторинг и проверку кода. По сравнению с GPT-5.1-Codex, 5.2-Codex более управляем, точно соответствует инструкциям разработчика и обеспечивает более чистый и качественный вывод кода. Усилия на рассуждение можно регулировать с помощью параметра Reasoning.effort. Прочтите документацию здесь. Codex интегрируется в среды разработки, включая CLI, расширения IDE, GitHub и облачные задачи. Модель динамически адаптирует усилия рассуждения, обеспечивая быстрое реагирование на небольшие задачи и поддерживая длительные многочасовые прогоны для крупных проектов. Модель обучена выполнять структурированные проверки кода, выявлять критические недостатки путем анализа зависимостей и проверки поведения с помощью тестов. Модель также поддерживает мультимодальные входные данные, такие как изображения или снимки экрана, для разработки пользовательского интерфейса и интегрирует использование инструментов для поиска, установки зависимостей и настройки среды. Кодекс предназначен специально для приложений агентного программирования.

Input

159.26 ₽ / 1M

Output

1274.11 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.2 Pro — это самая продвинутая модель OpenAI, предлагающая значительные улучшения в агентном программировании и производительности в длительном контексте по сравнению с GPT-5 Pro. Модель оптимизирована для сложных задач, требующих пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности в ответственных сценариях. Модель поддерживает функции маршрутизации во время тестирования и расширенное понимание подсказок, включая определяемое пользователем намерение, например «хорошо подумать об этом». Улучшения включают снижение галлюцинаций, угодливых ответов, а также повышение производительности при программировании, письме и выполнении задач, связанных со здоровьем.

Input

1911.17 ₽ / 1M

Output

15289.35 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.3 Chat — это обновление наиболее часто используемой модели ChatGPT, которое делает повседневные разговоры более плавными, полезными и более полезными. Модель дает более точные ответы с лучшей контекстуализацией и значительно снижает количество ненужных отказов, предостережений и чрезмерно осторожных формулировок, которые могут нарушить ход разговора.

Input

162.48 ₽ / 1M

Output

1299.87 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.3-Codex — это самая продвинутая агентная модель для программирования от OpenAI, объединяющая передовой уровень разработки ПО из GPT-5.2-Codex с более широкими возможностями рассуждения и профессиональными знаниями GPT-5.2. Она достигает результатов уровня state-of-the-art на SWE-Bench Pro и демонстрирует высокую производительность на Terminal-Bench 2.0 и OSWorld-Verified, что отражает улучшенные навыки программирования на нескольких языках, уверенную работу в терминале и способности к взаимодействию с реальными компьютерными средами. Модель оптимизирована для длительных рабочих процессов с использованием инструментов и поддерживает интерактивное управление в процессе выполнения, что делает её подходящей для сложных задач разработки, отладки, развертывания и итеративной работы над продуктом. Помимо программирования, GPT-5.3-Codex показывает высокие результаты в задачах структурированной интеллектуальной работы (например, в бенчмарке GDPval), включая подготовку документов, анализ таблиц, создание презентаций и операционные исследования в различных областях. Модель обучена с усиленным акцентом на кибербезопасность, включая способность выявлять уязвимости, и развернута с дополнительными мерами защиты для сценариев повышенного риска. По сравнению с предыдущими моделями Codex, она более эффективно использует токены и примерно на 25% быстрее, ориентируясь на профессиональные сквозные рабочие процессы, охватывающие рассуждение, выполнение задач и взаимодействие с компьютером.

Input

150.00 ₽ / 1M

Output

1200.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.4 — это новейшая передовая модель OpenAI, объединяющая линейки Codex и GPT в единую систему. Модель имеет контекстное окно объёмом более 1 млн токенов: до 922 тыс. входных и 128 тыс. выходных токенов с поддержкой ввода текста и изображений, что позволяет выполнять высококонтекстные рассуждения, программирование и мультимодальный анализ в рамках одного и того же рабочего процесса. Модель обеспечивает повышенную производительность при программировании, понимании документов, использовании инструментов и следовании инструкциям. Модель разработана как надежная модель по умолчанию как для задач общего назначения, так и для разработки программного обеспечения, способная генерировать код производственного качества, синтезировать информацию из нескольких источников и выполнять сложные многоэтапные рабочие процессы с меньшим количеством итераций и большей эффективностью токенов.

Input

227.53 ₽ / 1M

> 272K: 455.04 ₽ / 1M

Output

1365.12 ₽ / 1M

> 272K: 2047.68 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.4 Image 2 сочетает в себе модель GPT-5.4 OpenAI с новейшими возможностями генерации изображений из GPT Image 2. Модель обеспечивает богатые мультимодальные рабочие процессы, позволяя пользователям плавно перемещаться между рассуждениями, программированием и созданием визуальных образов в рамках одного и того же взаимодействия.

Input

728.06 ₽ / 1M

Output

1365.12 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Изображения · Текст

GPT-5.4 mini объединяет основные возможности GPT-5.4 в более быструю и эффективную модель, оптимизированную для рабочих нагрузок с высокой пропускной способностью. Модель поддерживает ввод текста и изображений, обеспечивая высокую производительность при рассуждениях, программировании и использовании инструментов, одновременно сокращая задержки и затраты для крупномасштабных развертываний. Модель разработана для производственных сред, требующих баланса возможностей и эффективности, что делает ее хорошо подходящей для чат-приложений, помощников по программированию и рабочих процессов агентов, которые работают в большом масштабе. GPT-5.4 mini обеспечивает надежное выполнение инструкций, четкое многоэтапное рассуждение и стабильную производительность при выполнении разнообразных задач, а также повышенную экономическую эффективность.

Input

68.25 ₽ / 1M

Output

409.53 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.4 nano — это самый легкий и экономичный вариант семейства GPT-5.4, оптимизированный для задач, критичных к скорости и больших объемов. Модель поддерживает ввод текста и изображений и предназначена для случаев использования с малой задержкой, таких как классификация, извлечение данных, ранжирование и выполнение субагента. В модели приоритет отдается оперативности и эффективности, а не глубоким рассуждениям, что делает модель идеальной для конвейеров, которым требуются быстрые и надежные выходные данные в большом масштабе. GPT-5.4 nano хорошо подходит для фоновых задач, систем реального времени и архитектур распределенных агентов, где важна минимизация затрат и задержек.

Input

18.20 ₽ / 1M

Output

113.76 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.4 Pro — это самая продвинутая модель OpenAI, основанная на унифицированной архитектуре GPT-5.4 с расширенными возможностями рассуждения для сложных и ответственных задач. Модель оснащена контекстным окном объёмом более 1 млн токенов: до 922 тыс. входных и 128 тыс. выходных токенов с поддержкой ввода текста и изображений. Оптимизированный для пошагового рассуждения, следования инструкциям и точности, GPT-5.4 Pro превосходно справляется с агентным программированием, рабочими процессами с длинным контекстом и многоэтапным решением проблем.

Input

2730.24 ₽ / 1M

> 272K: 5460.49 ₽ / 1M

Output

16381.45 ₽ / 1M

> 272K: 24572.18 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.5 — это передовая модель OpenAI, разработанная для сложных профессиональных задач, основанная на GPT-5.4 с более развитыми способностями к рассуждению, более высокой надежностью и улучшенной эффективностью токенов при выполнении сложных задач. Модель имеет контекстное окно объёмом более 1 млн токенов: до 922 тыс. входных и 128 тыс. выходных токенов с поддержкой ввода текста и изображений, что позволяет выполнять крупномасштабные рассуждения, программирование и мультимодальные рабочие процессы в рамках единой системы.

Input

455.04 ₽ / 1M

> 272K: 910.08 ₽ / 1M

Output

2730.24 ₽ / 1M

> 272K: 4095.36 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.5 Pro — это модель OpenAI с высокими возможностями, оптимизированная для глубокого рассуждения и точности в сложных и ответственных задачах. Модель имеет контекстное окно объёмом более 1 млн токенов: до 922 тыс. входных и 128 тыс. выходных токенов с поддержкой ввода текста и изображений и предназначена для длительного решения сложных задач, агентного программирования и точного выполнения многоэтапных рабочих процессов.

Input

2730.24 ₽ / 1M

> 272K: 5460.49 ₽ / 1M

Output

16381.45 ₽ / 1M

> 272K: 24572.18 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.6 Luna — это быстрая и экономичная модель из серии OpenAI GPT-5.6. Модель подходит для больших объемов задач, чувствительных к задержке, таких как чат, классификация и облегченные агентские рабочие процессы, что обеспечивает обоснованное обоснование ценовой категории модели.

Input

18.20 ₽ / 1M

> 272K: 36.41 ₽ / 1M

Output

109.21 ₽ / 1M

> 272K: 163.82 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.6 Luna Pro использует ту же базовую модель, что и GPT-5.6 Luna, но работает в режиме reasoning.mode=pro. Этот режим повышает качество ответов в сложных задачах.

Input

18.20 ₽ / 1M

> 272K: 36.41 ₽ / 1M

Output

109.21 ₽ / 1M

> 272K: 163.82 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.6 Sol — флагманская модель серии OpenAI GPT-5.6. Модель подходит для сложных рассуждений, программирования и агентских рабочих процессов и особенно эффективна для задач командной строки и многоэтапного программирования, а также для решения долгосрочных задач.

Input

364.03 ₽ / 1M

> 272K: 728.06 ₽ / 1M

Output

1820.16 ₽ / 1M

> 272K: 2730.24 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.6 Sol Pro использует ту же базовую модель, что и GPT-5.6 Sol, но работает в режиме reasoning.mode=pro. Этот режим повышает качество ответов в сложных задачах.

Input

364.03 ₽ / 1M

> 272K: 728.06 ₽ / 1M

Output

1820.16 ₽ / 1M

> 272K: 2730.24 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.6 Terra — это сбалансированная модель из серии OpenAI GPT-5.6, расположенная между флагманским уровнем Sol и экономичным уровнем Luna. Модель подходит для повседневного программирования, рассуждений и агентских задач, где необходимо сбалансировать возможности и стоимость, предлагая высокую производительность примерно за половину стоимости Sol.

Input

182.02 ₽ / 1M

> 272K: 364.03 ₽ / 1M

Output

1092.10 ₽ / 1M

> 272K: 1638.15 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-5.6 Terra Pro использует ту же базовую модель, что и GPT-5.6 Terra, но работает в режиме reasoning.mode=pro. Этот режим повышает качество ответов в сложных задачах.

Input

182.02 ₽ / 1M

> 272K: 364.03 ₽ / 1M

Output

1092.10 ₽ / 1M

> 272K: 1638.15 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-6 Astra является флагманской моделью OpenAI для выполнения сложных задач от начала до конца. Она подходит для углублённого анализа, разработки программного обеспечения, глубоких исследований, научной работы и создания документов. Особенно сильна в длительных задачах ИИ-агентов, требующих работы с компьютером и браузером.

Input

910.08 ₽ / 1M

> 272K: 1820.16 ₽ / 1M

Output

4550.41 ₽ / 1M

> 272K: 6825.61 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-6 Astra в режиме Pro для более качественных ответов на сложные задачи.

Input

800.00 ₽ / 1M

> 272K: 1600.00 ₽ / 1M

Output

4000.00 ₽ / 1M

> 272K: 6000.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Быстрая и экономичная модель OpenAI для массовых запросов, диалогов, классификации и простых задач ИИ-агентов.

Input

8.00 ₽ / 1M

> 272K: 16.00 ₽ / 1M

Output

40.00 ₽ / 1M

> 272K: 60.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-6 Luna в режиме Pro для более качественных ответов на сложные задачи.

Input

8.00 ₽ / 1M

> 272K: 16.00 ₽ / 1M

Output

40.00 ₽ / 1M

> 272K: 60.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Производительная модель OpenAI для сложных профессиональных задач, программирования и работы ИИ-агентов с более доступной ценой, чем GPT-6 Astra.

Input

160.00 ₽ / 1M

> 272K: 320.00 ₽ / 1M

Output

800.00 ₽ / 1M

> 272K: 1200.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-6 Sol в режиме Pro для более качественных ответов на сложные задачи.

Input

160.00 ₽ / 1M

> 272K: 320.00 ₽ / 1M

Output

800.00 ₽ / 1M

> 272K: 1200.00 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT-6.1 Sol представляет собой обновление GPT-6 Sol от OpenAI и занимает место ниже флагманской GPT-6 Astra в серии GPT-6. Модель подходит для программирования с помощью ИИ-агентов, управления компьютером, профессиональной работы с большим количеством документов и автоматизации многоэтапных бизнес-процессов. В этих задачах она приближается к результатам Astra при значительно меньшей стоимости. По сравнению с GPT-6 Sol модель допускает меньше фактических ошибок и надёжнее соблюдает явно заданные ограничения и намерения пользователя при выполнении агентных задач.

Input

182.02 ₽ / 1M

> 272K: 364.03 ₽ / 1M

Output

910.08 ₽ / 1M

> 272K: 1365.12 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GPT Image 2.5 Flare является моделью OpenAI для создания и редактирования изображений и представляет собой вариант серии GPT Image 2.5, ориентированный на скорость. Модель подходит для массовой повседневной генерации изображений, создания авторского контента и быстрого прототипирования через специализированный Images API.

Input

728.06 ₽ / 1M

Output

728.06 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения

GPT Image 2.5 Sunburst является моделью OpenAI для создания и редактирования изображений и представляет собой вариант серии GPT Image 2.5, ориентированный на точность. Модель подходит для детальной творческой работы, в которой точность редактирования важнее скорости генерации, и доступна через специализированный Images API.

Input

728.06 ₽ / 1M

Output

728.06 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст

Выход

Изображения

gpt-oss-120b — это открытая языковая модель Mixture-of-Experts (MoE) со 117B параметрами от OpenAI, предназначенная для сценариев использования в производственных целях, требующих сложных рассуждений, агентов и общего назначения. Модель активирует 5,1 млрд параметров за один прямой проход и оптимизирована для работы на одном графическом процессоре H100 с собственным квантованием MXFP4. Модель поддерживает настраиваемую глубину рассуждений, полный доступ к цепочке мыслей и использование собственных инструментов, включая вызов функций, просмотр и генерацию структурированного вывода.

Input

2.69 ₽ / 1M

Output

12.37 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

gpt-oss-20b — это модель параметров с открытым весом 21B, выпущенная OpenAI под лицензией Apache 2.0. В модели используется архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 3,6 млрд активных параметров на прямой проход, оптимизированная для вывода с меньшей задержкой и возможности развертывания на потребительском оборудовании или оборудовании с одним графическим процессором. Модель обучена в формате ответа OpenAI Harmony и поддерживает конфигурацию уровня рассуждений, тонкую настройку и агентские возможности, включая вызов функций, использование инструментов и структурированные выходные данные.

Input

2.18 ₽ / 1M

Output

10.19 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

gpt-oss-20b — это модель параметров с открытым весом 21B, выпущенная OpenAI под лицензией Apache 2.0. В модели используется архитектура Mixture-of-Experts (MoE) с 3,6 млрд активных параметров на прямой проход, оптимизированная для вывода с меньшей задержкой и возможности развертывания на потребительском оборудовании или оборудовании с одним графическим процессором. Модель обучена в формате ответа OpenAI Harmony и поддерживает конфигурацию уровня рассуждений, тонкую настройку и агентские возможности, включая вызов функций, использование инструментов и структурированные выходные данные.

Input

0.00 ₽ / 1M

Output

0.00 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

gpt-oss-safeguard-20b — это модель обеспечения безопасности от OpenAI, построенная на основе gpt-oss-20b. Эта открытая модель Mixture-of-Experts (MoE) с 21 параметрами обеспечивает меньшую задержку для задач безопасности, таких как классификация контента, фильтрация LLM и маркировка доверия и безопасности. Узнайте больше об этой модели в руководстве пользователя gpt-oss-safeguard OpenAI.

Input

6.83 ₽ / 1M

Output

27.30 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

Модели Qwen3.5 native vision-language Flash построены на гибридной архитектуре, которая объединяет механизм линейного внимания (linear attention) и разреженную смесь экспертов (sparse mixture-of-experts). Это позволяет добиться более высокой эффективности инференса. По сравнению с серией 3, эти модели обеспечивают значительный скачок производительности как в чисто текстовых задачах, так и в мультимодальных. Они предлагают более быстрый отклик, одновременно балансируя скорость инференса и общую производительность.

Input

5.91 ₽ / 1M

Output

23.66 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Qwen3.8 Flash является мультимодальной моделью рассуждения от Alibaba. Она подходит для помощи в программировании, процессов работы ИИ-агентов, понимания визуальной информации, анализа документов и кодовых баз, взаимодействия с рабочим столом, анализа диаграмм и длительных видеозаписей.

Input

13.65 ₽ / 1M

Output

42.77 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Qwen3.8 Max 0902 является обновлённой версией Qwen3.8 Max от команды Qwen компании Alibaba. Модель использует архитектуру смеси экспертов с 2,4 триллиона параметров, принимает текст, изображения и видео и генерирует текст. Она поддерживает контекстное окно на 1 миллион токенов, а рассуждение включено по умолчанию. Эта версия прошла дополнительное обучение для программирования и работы ИИ-агентов, включая многоэтапные программные проекты, координацию нескольких инструментов и выполнение длительных задач. Она также ориентирована на рассуждения по диаграммам, разбор документов и мультимодальное понимание длинных документов и длительных видеозаписей. Поддерживаются вызов инструментов, структурированные ответы и настройка уровня усилий рассуждения.

Input

182.02 ₽ / 1M

Output

546.05 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Qwen3.8 Max Prime является вариантом Qwen3.8 Max от команды Qwen компании Alibaba с более высокой скоростью генерации и предлагается как отдельная модель по более высокой цене. Она принимает текст, изображения и видео и возвращает текст, располагает контекстным окном на 1 миллион токенов и использует рассуждения по умолчанию. Как и Qwen3.8 Max, модель поддерживает вызов инструментов, структурированный вывод и настраиваемую глубину рассуждений.

Input

364.03 ₽ / 1M

Output

1092.10 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст

Grok 4.20 — это модель рассуждения от xAI с лучшей в отрасли скоростью и возможностями вызова агентных инструментов. Модель сочетает в себе самый низкий уровень галлюцинаций на рынке со строгим соблюдением режима, обеспечивая неизменно точные и правдивые ответы. Рассуждение можно включить/отключить с помощью параметра «Рассуждение включено» в API. Подробную информацию можно найти в нашей документации.

Input

113.76 ₽ / 1M

> 200K: 227.53 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

> 200K: 455.04 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Grok 4.20 Multi-Agent — версия Grok 4.20 от xAI для совместной работы нескольких ИИ-агентов. Агенты параллельно проводят углублённый поиск, координируют использование инструментов и объединяют найденную информацию в единый ответ.

Input

113.76 ₽ / 1M

> 200K: 227.53 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

> 200K: 455.04 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Grok 4.3 — это модель рассуждения от xAI. Модель принимает ввод текста и изображений с текстовым выводом и подходит для агентских рабочих процессов, задач, связанных с выполнением инструкций, и приложений, требующих высокой фактической точности. Рассуждение можно настроить между уровнями усилий «Нет», «Низкий», «Средний» и «Высокий» (низкий по умолчанию). Модель поддерживает контекстное окно на 1 миллион токенов без ограничения выходных токенов, что делает модель хорошо подходящей для анализа длинных документов, глубоких исследований и многоэтапных агентских задач. Цены являются многоуровневыми: запросы, превышающие общее количество токенов 200 тыс., оплачиваются по более высокой ставке.

Input

113.76 ₽ / 1M

> 200K: 227.53 ₽ / 1M

Output

227.53 ₽ / 1M

> 200K: 455.04 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

Grok 4.5 — самая умная модель SpaceXAI с непревзойденной производительностью в области программирования, профессиональных наукоемких задач и STEM.

Input

182.02 ₽ / 1M

> 200K: 364.03 ₽ / 1M

Output

546.05 ₽ / 1M

> 200K: 1092.10 ₽ / 1M

Вход

Файлы · Изображения · Текст

Выход

Текст

GLM-5.3 является крупномасштабной моделью рассуждения от Z.ai, созданной для сложной разработки программного обеспечения и длительных задач ИИ-агентов. Она принимает и генерирует текст, поддерживает контекстное окно на 1 миллион токенов и превосходит GLM-5.2 в программировании, а также в соотношении качества работы и эффективности использования токенов. Рассуждение всегда включено и не может быть отключено. Поддерживаются низкий (`low`), высокий (`high`) и максимальный (`max`) уровни усилий рассуждения; по умолчанию используется максимальный (`max`).

Input

7.19 ₽ / 1M

Output

127.41 ₽ / 1M

Вход

Текст

Выход

Текст

GLM-5.3-Flash является моделью Z.ai с изначально встроенной мультимодальностью. Она подходит для эффективного программирования и длительных задач ИИ-агентов. Гибридная архитектура, сочетающая разреженное и линейное внимание, сохраняет точность работы с длинным контекстом и одновременно снижает вычислительные затраты.

Input

13.65 ₽ / 1M

Output

45.51 ₽ / 1M

Вход

Изображения · Текст · Видео

Выход

Текст