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 101–150 из 808 моделей
Доступна в API
Изображения

ByteDance Seed: Seedream 5.0 Flash

bytedance-seed/seedream-5-0-flash

Seedream 5.0 Flash — это модель генерации и редактирования изображений от ByteDance Seed. Она представляет собой быстрый и экономичный уровень семейства Seedream 5.0, подходящий для массового производства и интерактивного...

Вход: Текст, Изображения

Операций в API: 1
Доступна в API
Изображения

ByteDance Seed: Seedream 5.0 Lite

bytedance-seed/seedream-5-0-lite

Seedream 5.0 Lite — это модель генерации изображений от ByteDance Seed. Она подходит для профессионального визуального творчества, которое выигрывает от подключения к интернету для поиска, понимания сложных запросов, визуальных ссылок и обширных знаний...

Вход: Текст, Изображения

Операций в API: 1
Доступна в API
Изображения

ByteDance Seed: Seedream 5.0 Pro

bytedance-seed/seedream-5-0-pro

Seedream 5.0 Pro — это модель для генерации и редактирования изображений от ByteDance Seed. Она подходит для коммерческих рабочих процессов по созданию визуального контента, которые требуют точного контроля редактирования, реалистичных сцен и естественной визуализации.

Вход: Текст, Изображения

Операций в API: 1
В каталоге
Видео

ByteDance Seedance 1.0 Lite

ByteDance/Seedance-1.0-lite

ByteDance Seedance 1.0 Lite — облегчённая lite-версия линейки 1.0. Подходит для массовой генерации коротких видео с минимальной стоимостью, при этом сохраняет основные возможности text-to-video / image-to-video.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Видео

ByteDance Seedance 1.0 Pro

ByteDance/Seedance-1.0-pro

ByteDance Seedance 1.0 Pro — предыдущее поколение pro-уровня от ByteDance. Поддерживает text-to-video и image-to-video, фокус на консистентности персонажей и кинематографичной композиции.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Речь

Canopy Labs: Orpheus 3B

canopylabs/orpheus-3b-0.1-ft

Orpheus 3B — это английская модель преобразования текста в речь от Canopy Labs, настроенная для естественной просодии и выразительной подачи. Она предлагает 7 предустановленных голосов и подходит для озвучивания, голосовых помощников и интерактивных приложений, где приоритетом является естественная речь.

Вход: Текст

4 096
токенов контекста
В каталоге
Текст

claude-fable-5

kieai/claude-fable-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-haiku-4-5

kieai/claude-haiku-4-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-opus-4-5

kieai/claude-opus-4-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-opus-4-6

kieai/claude-opus-4-6

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-opus-4-7

kieai/claude-opus-4-7

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-opus-4-8

kieai/claude-opus-4-8

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-opus-5

kieai/claude-opus-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Текст

claude-opus-5-5

kieai/claude-opus-5-5

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
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
Rerank

Cohere: Rerank 4 Fast

cohere/rerank-4-fast

Модель AI поиска от Cohere для повышения релевантности информации, отображаемой в системах поиска и RAG. Обладает контекстным окном на 32K, поддержкой более чем 100 языков, не требует предварительной обработки данных и обеспечивает высокую производительность с минимальной задержкой.

Вход: Текст

32 768
токенов контекста
В каталоге
Rerank

Cohere: Rerank 4 Pro

cohere/rerank-4-pro

Модель AI поиска Cohere для повышения релевантности информации, отображаемой в системах поиска и RAG. Обладает контекстным окном на 32K, поддержкой более чем 100 языков, не требует предварительной обработки данных и обеспечивает передовую производительность с низкой задержкой.

Вход: Текст

32 768
токенов контекста
В каталоге
Rerank

Cohere: Rerank v3.5

cohere/rerank-v3.5

Rerank v3.5 предназначен для переупорядочивания результатов поиска с целью повышения их релевантности. Он поддерживает многогранное и полуструктурированное ранжирование данных на более чем 100 языках. Идеально подходит для уточнения результатов семантического или ключевого поиска.

Вход: Текст

4 096
токенов контекста
В каталоге
Речь

Deepgram: Aura-2

deepgram/aura-2

Aura-2 — это многоязычная модель преобразования текста в речь от компании Deepgram. Она поддерживает канонический каталог голосов Aura-2 от Deepgram для синтеза речи на нескольких языках.

Вход: Текст

Ожидает подключения
В каталоге
Транскрибация

Deepgram: Nova-3

deepgram/nova-3

Модель распознавания речи общего назначения Deepgram Nova-3 с поддержкой монолингвальной и многоязычной транскрипции.

Вход: Аудио

Ожидает подключения
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
Аудио

elevenlabs/audio-isolation

kieai/elevenlabs/audio-isolation

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения
В каталоге
Аудио

elevenlabs/text-to-dialogue-v3

kieai/elevenlabs/text-to-dialogue-v3

Характеристики и доступные операции — в карточке модели.

Вход: Уточняется

Ожидает подключения

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.