Текст, изображения, видео и музыка через один API — выберите модель
  1. Главная
  2. /
  3. Модели

Каталог моделей.

Нейросети для текста, изображений, видео и музыки. Выберите модель, изучите её возможности и подключите через единый API.

Выбор модели

Показано 51–100 из 439 моделей
В каталоге
Текст

claude-sonnet-4-5

kieai/claude-sonnet-4-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-sonnet-4-6

kieai/claude-sonnet-4-6

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-sonnet-5

kieai/claude-sonnet-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-sonnet-5-5

kieai/claude-sonnet-5-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

Cohere: Command A

cohere/command-a

Command A — это модель с открытыми весами, имеющая 111 миллиардов параметров и контекстное окно размером 256 тысяч, ориентированная на обеспечение высокой производительности в агентских, многоязычных и кодировочных сценариях использования. По сравнению с другими ведущими проприетарными и моделями с открытыми весами, Command A обеспечивает максимальную производительность при минимальных затратах на оборудование, превосходя в бизнес-критических агентских и многоязычных задачах.

Вход: Текст

256 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

Cohere: Command A+

cohere/command-a-plus

Command A+ — это флагманская модель Cohere для агентских рабочих процессов в корпоративной среде. Она принимает текстовые и графические данные с контекстным окном в 192K, поддерживает вызов инструментов с использованием строгих схем, структурированные выходные данные (объект JSON и схема JSON), опциональное рассуждение и настраиваемые режимы безопасности.

Вход: Текст, Изображения

192 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

Cohere: Command R (08-2024)

cohere/command-r-08-2024

command-r-08-2024 — это обновление модели [Command R](/models/models/cohere/command-r) с улучшенной производительностью для многоязычной генерации с дополнением извлечением (RAG) и использования инструментов. В более широком смысле, она лучше справляется с математикой, кодом и рассуждениями и является конкурентоспособной с предыдущей версией более крупной модели Command R+. Прочитайте пост о запуске [здесь](https://docs.cohere.com/changelog/command-gets-refreshed). Использование этой модели регулируется [Политикой использования](https://docs.cohere.com/docs/usage-policy) и [Соглашением SaaS](https://cohere.com/saas-agreement) компании Cohere.

Вход: Текст

128 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

Cohere: Command R+ (08-2024)

cohere/command-r-plus-08-2024

command-r-plus-08-2024 — это обновление модели [Command R+](/models/models/cohere/command-r-plus) с примерно на 50% более высокой пропускной способностью и на 25% меньшей задержкой по сравнению с предыдущей версией Command R+, при этом аппаратные требования остаются прежними. Прочитать пост о запуске можно [здесь](https://docs.cohere.com/changelog/command-gets-refreshed). Использование этой модели регулируется [Политикой использования](https://docs.cohere.com/docs/usage-policy) и [Соглашением SaaS](https://cohere.com/saas-agreement) компании Cohere.

Вход: Текст

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

Cohere: Command R7B (12-2024)

cohere/command-r7b-12-2024

Command R7B (12-2024) является небольшим, быстрым обновлением модели Command R+, выпущенным в декабре 2024 года. Эта модель превосходно справляется с RAG, использованием инструментов, агентами и аналогичными задачами, требующими сложного рассуждения и выполнения нескольких шагов. Использование этой модели регулируется [Политикой использования](https://docs.cohere.com/docs/usage-policy) и [Соглашением о SaaS](https://cohere.com/saas-agreement) компании Cohere.

Вход: Текст

128 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

Cohere: North Mini Code (free)

cohere/north-mini-code:free

North Mini Code — первая агентная модель для программирования от Cohere и дебют семейства North. Это разреженная модель архитектуры MoE с 30 млрд параметров общим числом и 3 млрд активных, оптимизированная для задач написания кода.

Вход: Уточняется

256 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

deepseek-v4-1-flash

kieai/deepseek-v4-1-flash

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V3

deepseek/deepseek-chat

DeepSeek-V3 — это последняя модель от команды DeepSeek, основанная на инструкциях и кодировании предыдущих версий. Предварительно обученная на почти 15 триллионах токенов, модель, согласно отчетам, превосходит другие модели с открытым исходным кодом и соперничает с ведущими моделями с закрытым исходным кодом. Для получения подробной информации о модели, пожалуйста, посетите [репозиторий DeepSeek-V3](https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3) или ознакомьтесь с [анонсом запуска](https://api-docs.deepseek.com/news/news1226).

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V3 0324

deepseek/deepseek-chat-v3-0324

DeepSeek V3, модель с 685 миллиардами параметров и смесью экспертов, является последней итерацией флагманской семейства чат-моделей от команды DeepSeek. Она является преемником модели [DeepSeek V3](/models/deepseek/deepseek-chat-v3) и демонстрирует отличные результаты в выполнении различных задач.

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
Доступна в API
Текст

DeepSeek: DeepSeek V3.1

deepseek/deepseek-chat-v3.1

DeepSeek-V3.1 — это крупная гибридная модель рассуждений (671 миллиард параметров, 37 миллиардов активных), поддерживающая как режимы мышления, так и немышления с помощью шаблонов подсказок. Она расширяет базу DeepSeek-V3 с помощью двухфазного процесса обучения на длинных контекстах, достигая до 128 тысяч токенов, и использует микромасштабирование FP8 для эффективного вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевой переменной `reasoning` `enabled`. Модель улучшает использование инструментов, генерацию кода и эффективность рассуждений, достигая производительности, сопоставимой с DeepSeek-R1 на сложных тестах, при этом реагируя быстрее. Она поддерживает структурированные вызовы инструментов, кодовые агенты и поисковые агенты, что делает её подходящей для исследований, программирования и агентных рабочих процессов. Она является преемником модели [DeepSeek V3-0324](/models/deepseek/deepseek-chat-v3-0324) и хорошо справляется с разнообразными задачами.

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus

deepseek/deepseek-v3.1-terminus

DeepSeek-V3.1 Terminus — это обновление для [DeepSeek V3.1](/models/deepseek/deepseek-chat-v3.1), которое сохраняет изначальные возможности модели, устраняя при этом проблемы, о которых сообщали пользователи, включая языковую согласованность и возможности агентов, и дополнительно оптимизирует производительность модели в кодировании и поисковых агентах. Это крупная гибридная модель рассуждений (671 миллиард параметров, 37 миллиардов активных), поддерживающая как режимы мышления, так и немышления. Она расширяет базу DeepSeek-V3 с помощью двухфазного процесса обучения с длинным контекстом, достигая до 128 тысяч токенов, и использует FP8 микромасштабирование для эффективного вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевой переменной `reasoning` `enabled`. Модель улучшает использование инструментов, генерацию кода и эффективность рассуждений, достигая производительности, сопоставимой с DeepSeek-R1 на сложных тестах, при этом отвечая быстрее. Она поддерживает структурированные вызовы инструментов, кодовые агенты и поисковые агенты, что делает её подходящей для исследований, кодирования и агентных рабочих процессов.

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V3.1 Terminus (exacto)

deepseek/deepseek-v3.1-terminus:exacto

DeepSeek-V3.1 Terminus — это обновление для [DeepSeek V3.1](/models/deepseek/deepseek-chat-v3.1), которое сохраняет исходные возможности модели, устраняя при этом проблемы, о которых сообщали пользователи, включая языковую согласованность и возможности агентов, и дополнительно оптимизирует производительность модели в кодировании и поисковых агентах. Это крупная гибридная модель рассуждений (671 миллиардов параметров, 37 миллиардов активных), поддерживающая как режимы мышления, так и немышления. Она расширяет базу DeepSeek-V3 с помощью двухфазного процесса обучения на длинных контекстах, достигая до 128 тысяч токенов, и использует микромасштабирование FP8 для эффективного вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью булевой переменной `reasoning` `enabled`. Модель улучшает использование инструментов, генерацию кода и эффективность рассуждений, достигая производительности, сопоставимой с DeepSeek-R1 на сложных контрольных тестах, при этом отвечая быстрее. Она поддерживает структурированные вызовы инструментов, кодовые агенты и поисковые агенты, что делает её подходящей для исследований, кодирования и агентных рабочих процессов.

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
Доступна в API
Текст

DeepSeek: DeepSeek V3.2

deepseek/deepseek-v3.2

DeepSeek-V3.2 — это крупная языковая модель, разработанная для гармонизации высокой вычислительной эффективности с мощными возможностями в области рассуждений и использования инструментов. Она вводит DeepSeek Sparse Attention (DSA), тонко настроенный механизм разреженного внимания, который снижает затраты на обучение и вывод, сохраняя качество в сценариях с длинным контекстом. Масштабируемая структура пост-тренировочного обучения с подкреплением дополнительно улучшает рассуждения, с заявленной производительностью на уровне GPT-5, и модель продемонстрировала результаты золотого уровня на Международной математической олимпиаде (IMO) и Международной олимпиаде по информатике (IOI) 2025 года. Версия 3.2 также использует крупномасштабный конвейер синтеза агентских задач для лучшей интеграции рассуждений в условиях использования инструментов, повышая соответствие и обобщение в интерактивных средах.

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V3.2 Exp

deepseek/deepseek-v3.2-exp

DeepSeek-V3.2-Exp — это экспериментальная крупная языковая модель, выпущенная компанией DeepSeek как промежуточный шаг между V3.1 и будущими архитектурами. Она вводит механизм DeepSeek Sparse Attention (DSA), тонко настроенный разреженный механизм внимания, разработанный для повышения эффективности обучения и вывода в сценариях с длинным контекстом, сохраняя при этом качество вывода. Пользователи могут управлять поведением рассуждений с помощью логического параметра `reasoning` `enabled`. Модель была обучена в условиях, согласованных с V3.1-Terminus, чтобы обеспечить прямое сравнение. Тестирование показывает производительность примерно на уровне V3.1 в задачах рассуждения, кодирования и использования агентных инструментов, с незначительными компромиссами и улучшениями в зависимости от области. Этот выпуск сосредоточен на проверке архитектурных оптимизаций для увеличенных длин контекста, а не на повышении точности выполнения задач, что делает его в первую очередь исследовательской моделью для изучения эффективных дизайнов трансформеров.

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
Доступна в API
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423

deepseek/deepseek-v4-flash

DeepSeek V4 Flash — это оптимизированная по эффективности модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 284 миллиардов и 13 миллиардов активированных параметров, поддерживающая контекстное окно на 1 миллион токенов. Она разработана для быстрого вывода и высокопроизводительных рабочих нагрузок, при этом сохраняя сильные способности к рассуждению и кодированию. Модель включает гибридное внимание для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются уровни рассуждений `high` и `xhigh`; `xhigh` соответствует максимальному уровню рассуждений. Она хорошо подходит для таких приложений, как помощники по кодированию, системы чатов и рабочие процессы агентов, где важны быстрота отклика и экономическая эффективность.

Вход: Текст

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731

deepseek/deepseek-v4-flash-0731

DeepSeek V4 Flash 0731 — это модель с разреженной смесью экспертов от DeepSeek, с 13 миллиардами активных параметров из 284 миллиардов общих. Эта пересмотренная версия, прошедшая повторное обучение, подходит для кодирования, рассуждений и рабочих процессов агентов.

Вход: Текст

1 048 576
токенов контекста
Доступна в API
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4 Flash Vision Exp

deepseek/deepseek-v4-flash-vision-exp

DeepSeek V4 Flash Vision Exp — это экспериментальная версия DeepSeek с поддержкой визуального восприятия, добавляющая понимание изображений при сохранении возможностей базовой модели в области работы с текстом, включая агентов, рассуждения и знания о мире. Это разреженная модель с использованием смеси экспертов, имеющая 13 миллиардов активных параметров из общего числа в 284 миллиарда. Она подходит для понимания документов и диаграмм, визуального ответа на вопросы и мультимодальных рабочих процессов агентов, которые чередуют текст и изображения.

Вход: Текст, Изображения

1 048 576
токенов контекста
Доступна в API
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0423

deepseek/deepseek-v4-pro

DeepSeek V4 Pro — это крупномасштабная модель Mixture-of-Experts от DeepSeek с общим количеством параметров 1,6 триллиона и 49 миллиардами активированных параметров, поддерживающая контекстное окно в 1 миллион токенов. Она разработана для продвинутого рассуждения, кодирования и работы агентов с длинным горизонтом, демонстрируя высокую производительность по показателям знаний, математики и программной инженерии. Построенная на той же архитектуре, что и DeepSeek V4 Flash, она вводит гибридную систему внимания для эффективной обработки длинного контекста. Поддерживаются усилия по рассуждению `high` и `xhigh`; `xhigh` соответствует максимальному уровню рассуждения. Она хорошо подходит для сложных задач, таких как анализ полного кода, многошаговая автоматизация и крупномасштабный синтез информации, где критически важны как возможности, так и эффективность.

Вход: Текст

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

deepseek/deepseek-v4-pro-0813

DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель смеси экспертов от DeepSeek. Это GA-релиз DeepSeek V4 Pro.

Вход: Текст

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4 Pro 0813

~deepseek/deepseek-v4-pro-latest

DeepSeek V4 Pro 0813 — это крупномасштабная модель смеси экспертов от DeepSeek. Это GA-релиз DeepSeek V4 Pro.

Вход: Текст

1 048 576
токенов контекста
Доступна в API
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

deepseek/deepseek-v4.1-flash

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель смеси экспертов от DeepSeek, представляющая экономичный уровень семейства V4.1. DeepSeek сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому она находится выше предыдущего флагмана, а не ниже. Она подходит для кодирования, рассуждений и агентных рабочих процессов, и особенно сильна в задачах с длинным горизонтом, которые должны выполняться до завершения на протяжении многих шагов.

Вход: Текст, Изображения

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: DeepSeek V4.1 Flash

~deepseek/deepseek-v4-flash-latest

DeepSeek V4.1 Flash — это разреженная модель смеси экспертов от DeepSeek, представляющая экономичный уровень семейства V4.1. DeepSeek сообщает, что она превосходит V4 Pro по производительности, скорости и времени выполнения задач, поэтому она находится выше предыдущего флагмана, а не ниже. Она подходит для кодирования, рассуждений и агентных рабочих процессов, и особенно сильна в задачах с длинным горизонтом, которые должны выполняться до завершения на протяжении многих шагов.

Вход: Текст, Изображения

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

DeepSeek: R1

deepseek/deepseek-r1

DeepSeek R1 здесь: производительность на уровне [OpenAI o1](/models/openai/o1), но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер модели составляет 671 миллиард параметров, из которых 37 миллиардов активны в процессе вывода. Полностью открытая модель и [технический отчет](https://api-docs.deepseek.com/news/news250120). Лицензия MIT: распространяйте и коммерциализируйте свободно!

Вход: Текст

64 000
токенов контекста
Доступна в API
Текст

DeepSeek: R1 0528

deepseek/deepseek-r1-0528

Обновление от 28 мая для [оригинального DeepSeek R1](/models/deepseek/deepseek-r1) Производительность на уровне [OpenAI o1](/models/openai/o1), но с открытым исходным кодом и полностью открытыми токенами рассуждений. Размер модели составляет 671 миллиард параметров, из которых 37 миллиардов активны в процессе вывода. Полностью открытая модель с открытым исходным кодом.

Вход: Текст

163 840
токенов контекста
В каталоге
Текст

Dots Studio: Dots3-Note Preview (free)

dots-studio/dots-3-note-preview:free

Dots3-Note Preview — модель с открытыми весами и архитектурой «смесь экспертов» от Dots Studio: 16 миллиардов активных параметров из 280 миллиардов общих. Это самая лёгкая модель в семействе Dots 3, подходящая для рассуждений, программирования, мультимодального понимания, обработки длинного контекста и многошаговых агентных сценариев.

Вход: Уточняется

512 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

Fireworks: Ember-1

fireworks/ember-1

Ember-1 — это специализированная модель рассуждений от Fireworks Research, построенная на базе Kimi K3. Она разработана для более эффективного использования каждого токена: модель создает более короткие цепочки рассуждений, используя примерно на 40% меньше токенов, чем базовая модель, при этом сохраняя сопоставимое качество по оценкам Fireworks. Ember-1 подходит для программирования, работы с информацией и агентных рабочих процессов, где важны стоимость рассуждений и задержка.

Вход: Текст, Изображения

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

Free Models Router

openrouter/free

openrouter/free — самый простой способ получить бесплатный инференс. Это роутер, который случайным образом выбирает бесплатные модели из числа доступных на OpenRouter, интеллектуально отфильтровывая подходящие варианты.

Вход: Уточняется

200 000
токенов контекста
В каталоге
Текст

gemini-2.5-pro

kieai/gemini-2.5-pro

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-5-flash

kieai/gemini-3-5-flash

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-5-flash-openai

kieai/gemini-3-5-flash-openai

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-6-flash

kieai/gemini-3-6-flash

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-6-flash-openai

kieai/gemini-3-6-flash-openai

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-7-flash

kieai/gemini-3-7-flash

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-7-flash-openai

kieai/gemini-3-7-flash-openai

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-8-flash

kieai/gemini-3-8-flash

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-8-flash-openai

kieai/gemini-3-8-flash-openai

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3-pro

kieai/gemini-3-pro

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

gemini-3.1-pro

kieai/gemini-3.1-pro

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
Доступна в API
Изображения · Текст

Gemini 2.5 Flash Image

google/gemini-2.5-flash-image

Gemini 2.5 Flash Image, также известный как "Nano Banana", теперь доступен для общего использования. Это современная модель генерации изображений с контекстуальным пониманием. Она способна на генерацию изображений, редактирование и ведение многоходовых диалогов.

Вход: Изображения, Текст

32 768
токенов контекста
Доступна в API
Изображения · Текст

Gemini 3 Pro Image

google/gemini-3-pro-image

Nano Banana Pro — это самая продвинутая модель генерации и редактирования изображений от Google, построенная на базе Gemini 3 Pro. Она расширяет возможности оригинальной Nano Banana, значительно улучшая мультимодальное рассуждение, привязку к реальному миру и высокоточное визуальное синтезирование. Модель генерирует графику, насыщенную контекстом, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может включать информацию в реальном времени через привязку к поиску. Она предлагает передовую в отрасли визуализацию текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), стабильное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти объектов. Nano Banana Pro добавляет детализированные креативные элементы управления, такие как локализованные правки, регулировка освещения и фокуса, трансформации камеры, а также поддержку вывода в 2K/4K и гибкие соотношения сторон. Она разработана для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многокомпонентных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.

Вход: Изображения, Текст

131 072
токенов контекста
В каталоге
Изображения · Текст

Gemini 3 Pro Image Preview

google/gemini-3-pro-image-preview

Nano Banana Pro — это самая продвинутая модель генерации и редактирования изображений от Google, построенная на базе Gemini 3 Pro. Она расширяет возможности оригинальной Nano Banana, значительно улучшая мультимодальное рассуждение, привязку к реальному миру и высокоточное визуальное синтезирование. Модель генерирует графику, насыщенную контекстом, от инфографики и диаграмм до кинематографических композиций, и может интегрировать информацию в реальном времени через привязку к поиску. Она предлагает передовую отрисовку текста в изображениях (включая длинные отрывки и многоязычные макеты), согласованное смешивание нескольких изображений и точное сохранение идентичности до пяти объектов. Nano Banana Pro добавляет тонкие творческие настройки, такие как локализованные правки, регулировка освещения и фокуса, трансформации камеры, а также поддержка вывода в 2K/4K и гибкие соотношения сторон. Она предназначена для профессионального дизайна, визуализации продуктов, раскадровки и сложных многоэлементных композиций, оставаясь при этом эффективной для общих рабочих процессов создания изображений.

Вход: Изображения, Текст

65 536
токенов контекста
Доступна в API
Изображения · Текст

Gemini 3.1 Flash Image

google/gemini-3.1-flash-image

Gemini 3.1 Flash Image, также известная как "Nano Banana 2", является новейшей моделью Google для генерации и редактирования изображений, обеспечивающей визуальное качество уровня Pro на скорости Flash. Она сочетает в себе передовое контекстуальное понимание с быстрой и экономически эффективной интерпретацией, делая сложную генерацию изображений и итеративные правки значительно более доступными.

Вход: Изображения, Текст

131 072
токенов контекста
Доступна в API
Текст

Google: Gemini 2.5 Flash

google/gemini-2.5-flash

Gemini 2.5 Flash — это передовая рабочая модель от Google, специально разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она включает встроенные возможности "мышления", что позволяет ей давать ответы с большей точностью и учитывать нюансы контекста.

Вход: Файлы, Изображения, Текст, Аудио, Видео

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

Google: Gemini 2.5 Flash Lite

google/gemini-2.5-flash-lite

Gemini 2.5 Flash-Lite — это облегчённая модель рассуждений в семействе Gemini 2.5, оптимизированная для сверхнизкой задержки и экономической эффективности. Она обеспечивает улучшенную пропускную способность, более быстрое генерирование токенов и лучшую производительность по общим тестам по сравнению с более ранними моделями Flash. По умолчанию "мышление" (т.е. многократное рассуждение) отключено, чтобы приоритет отдавался скорости, но разработчики могут включить его через параметр Reasoning API, чтобы избирательно обменивать стоимость на интеллект.

Вход: Текст, Изображения, Файлы, Аудио, Видео

1 048 576
токенов контекста
Доступна в API
Текст

Google: Gemini 2.5 Pro

google/gemini-2.5-pro

Gemini 2.5 Pro — это передовая модель ИИ от Google, разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности «мышления», что позволяет ей рассуждать при формировании ответов с повышенной точностью и тонким учетом контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность по нескольким критериям, включая первое место в рейтинге LMArena, что отражает превосходное соответствие предпочтениям человека и способности решать сложные задачи.

Вход: Текст, Изображения, Файлы, Аудио, Видео

1 048 576
токенов контекста
В каталоге
Текст

Google: Gemini 2.5 Pro Preview 06-05

google/gemini-2.5-pro-preview

Gemini 2.5 Pro — это передовая модель искусственного интеллекта от Google, разработанная для выполнения сложных задач в области рассуждений, программирования, математики и науки. Она использует возможности «мышления», что позволяет ей рассуждать над ответами с повышенной точностью и учитывать нюансы контекста. Gemini 2.5 Pro демонстрирует высочайшую производительность на различных тестах, включая первое место в рейтинге LMArena, что отражает превосходное соответствие предпочтениям человека и способности решать сложные проблемы.

Вход: Файлы, Изображения, Текст, Аудио

1 048 576
токенов контекста

Как работает каталог

Единый API

Используйте один клиентский ключ и публичный ID модели. Способ обращения указан в документации.

Прозрачная доступность

Каталог содержит и подключённые модели, и записи источников. Доступные операции и уровень проверки — в карточке.

Цены в рублях

Тарифы учитывают обычную наценку. Предварительная оценка по вашему ключу учитывает индивидуальные условия.

Подключите выбранную модель.

Изучите быстрый старт и методы API. Ключ и пополнение баланса предоставляет администратор.