Каталог AI моделей

Модель Алисы от Яндекса, разговорная. Данные обрабатываются в России.

Быстрая и недорогая модель Алисы для потока коротких задач.

Флагман Anthropic: сложный код, агентные задачи, длинные диалоги.

Быстрая и недорогая, для простых задач и большого потока.

Тяжёлые рассуждения и код, окно контекста 1 млн токенов.

Рабочая модель на каждый день: код, тексты, агенты.

Модель Mistral для программирования: дополнение и правка кода, разбор файлов.

Классическая модель DeepSeek для общих задач, отвечает сразу, без рассуждений.

Быстрая и очень дешёвая модель для потока задач; умеет рассуждать.

Флагман DeepSeek: рассуждает перед ответом, сильна в коде и математике.

Недорогая рабочая модель с длинным контекстом и изображениями на входе.

Генерация изображений по описанию. Зовётся как обычный чат и отвечает текстом, если о картинке не просить. Картинка приходит байтами в data-URI, одна за вызов. Поток не поддерживается: в нём поставщик изображение не присылает вовсе.

Старшая модель генерации изображений. Перед рисованием рассуждает, и токены рассуждения тарифицируются как текстовый выход. За один вызов возвращает несколько изображений байтами в data-URI — в замерах стабильно два. Поток не поддерживается.

Генерация изображений по описанию, поколение 3.1. Зовётся как обычный чат. Картинка приходит байтами в data-URI, одна за вызов; размер и цена вызова заметно плавают от запроса к запросу. Поток не поддерживается.

Самая дешёвая из Gemini: отвечает сразу, без рассуждений — для потока задач.

Флагман Google: длинный контекст, изображения на входе, рассуждает перед ответом.

Быстрая модель текущего поколения, принимает изображения.

Открытая модель Google, дешёвая, для простых задач и большого потока.

Открытая модель Google покрупнее: заметно умнее младшей при невысокой цене.

Младшая модель Сбера: недорогая, для простых задач и большого потока.

Старшая модель Сбера. Данные обрабатываются в России.

Средняя модель Сбера для повседневных задач. Данные обрабатываются в России.

Зрячая модель GLM: разбирает изображения и видео.

Рабочая модель GLM: близка к старшим по качеству, заметно дешевле.

Самая дешёвая в линейке GLM, с рассуждением; для потока задач.

Флагман китайской лаборатории Zhipu: контекст миллион токенов, рассуждает перед ответом.

Старший GLM: контекст 1,3 млн токенов, рассуждает перед ответом.

Дешёвый GLM 5.3: тот же контекст, рассуждение и картинки на входе; для потока задач.

Голосовая модель OpenAI: принимает текст и отвечает речью. Подходит для озвучки ответов ассистента и голосовых сценариев, где нужен живой голос, а не механический синтез. Звук в ответе тарифицируется отдельными аудио-токенами.

Младшая голосовая модель OpenAI: та же озвучка ответов, вчетверо дешевле старшей. Разумный выбор, когда голос нужен постоянно и в объёме, а не в единичных ответах.

Рабочая модель OpenAI: контекст миллион токенов, точно следует инструкции, принимает изображения и файлы.

Младшая 4.1 при том же миллионном контексте: заметно дешевле старшей.

Самая дешёвая в семействе 4.1: миллионный контекст за небольшие деньги, для ботов и потока задач.

Классическая мультимодальная модель OpenAI, по-прежнему поддерживается.

Самое узнаваемое имя дешёвого яруса OpenAI: боты, разметка, простые ответы.

Дешёвая модель для ботов и потока простых задач.

Младшая модель поколения 5.6: текущее качество по цене дешёвого яруса.

Флагман OpenAI текущего поколения: сложные задачи, код, агенты; рассуждает перед ответом.

Средняя модель поколения 5.6: баланс цены и качества для повседневных задач.

Открытая модель OpenAI: очень дёшево при разумном качестве, для агентов и ботов.

Младшая открытая модель OpenAI: самая дешёвая у этого создателя.

Модель xAI с очень длинным контекстом — до двух миллионов токенов; принимает изображения и файлы.

Флагман xAI: рассуждает перед ответом, принимает изображения и файлы.

Самая выгодная в линейке Kimi: длинный контекст, изображения на входе, отвечает без долгих рассуждений.

Модель Moonshot под программирование и агентные задачи в репозитории; рассуждает перед ответом.

Флагман Moonshot: контекст до миллиона токенов, принимает изображения и видео, рассуждает перед ответом.

Самая дешёвая модель каталога: простые задачи, классификация, большой поток.

Старшая модель Llama 4 с открытыми весами: текст и изображения на входе, контекст до миллиона токенов.

Младшая Llama 4: дешевле старшей, принимает изображения, очень длинный контекст.

Недорогая китайская модель с длинным контекстом; рассуждает перед ответом.

Следующая версия линейки M2: рассуждает, отвечает короче предшественницы.

Старшая модель MiniMax: контекст до миллиона токенов, рассуждает.

Флагман французской лаборатории Mistral: текст, изображения и файлы на входе.

Компактная и очень дешёвая модель для простых задач и большого потока.

Недорогая рабочая модель Mistral, принимает изображения.

Известное имя линейки Qwen: миллионный контекст, ровное качество на общих задачах.

Большая модель по цене младших: отвечает сразу, лучшее соотношение цены и класса в каталоге.

Та же большая модель, но рассуждает перед ответом; цена входа и выхода одинаковая.

Дешёвая и быстрая: отвечает сразу, хорошо держит русский. Для ботов и потока задач.

Компактная модель с рассуждением по невысокой цене.

Модель Alibaba под программирование: отвечает коротко и по делу.

Зрячая модель Alibaba: разбирает изображения, отвечает без долгих рассуждений.

Быстрая модель текущего поколения: принимает изображения и видео, контекст миллион.

Флагман Alibaba: контекст миллион токенов, рассуждает перед ответом.

Векторные представления текста, размерность 3072. Точнее младшей, дороже вшестеро.

Векторные представления текста, размерность 1536. Дёшево, для поиска по документам.

Распознавание речи: звук на вход, текст на выход. Понимает русский и десятки других языков, годится для голосовых сообщений, диктовки и расшифровки записей. Тарифицируется длительностью звука, а не токенами; неполная секунда считается как целая.

Синтез речи Яндекса: текст на входе, звук на выходе. Тарифицируется символами исходного текста, а не длительностью звука — за одну фразу, сказанную медленно и быстро, цена одна. Предел одного запроса — 4900 символов. Форматы: mp3, opus, wav, pcm. Обработка в РФ.

Распознавание речи Яндекса: звук на входе, текст на выходе. Принимает ТОЛЬКО .ogg (Opus) и .wav (16 бит, моно, 8000/16000/48000 Гц) — mp3 апстрим не берёт. Запись до 30 секунд и до 1 МБ. Тарифицируется блоками по 15 секунд с округлением вверх, как у поставщика: ролик в 3 секунды стоит как 15. response_format — json или text; srt, vtt и verbose_json не поддерживаются, таймингов апстрим не отдаёт. Обработка в РФ.

Старшая модель Яндекса. Данные обрабатываются в России.

Младшая модель Яндекса: дешевле старшей вчетверо.