Все модели нейросетей в одном APIEvery AI model in one API

Списание за запрос: (входные токены + выходные токены) × коэффициент модели. Модели сгруппированы по разработчикам — выберите производителя в фильтре ниже. Нажмите на название модели в таблице — оно скопируется в буфер. Наведите на i рядом с моделью — покажем, что она умеет и подо что заточена.Billing per request: (input tokens + output tokens) × the model's rate multiplier. Models are grouped by developer — pick a maker in the filter below. Click a model ID in the table to copy it. Hover the i next to a model to see what it does and what it is best at.

Каталог и коэффициенты проверены . Доступность берётся из публичного API-каталога; характеристики сверяются с официальными страницами производителей.Catalog availability and multipliers checked on . Capabilities are cross-checked against official maker documentation.

Как считается списание за запросHow billing works per request Вход, выход, кэш и множитель — простыми словами, с примеромInput, output, cache and the multiplier — plain words, with an example
Вход (input)Input

Всё, что вы отправили модели: вопрос, код, файлы и история переписки. Текст режется на токены — их и считают.Everything you send to the model: your question, code, files and chat history. Text is split into tokens, and those are counted.

Выход (output)Output

Всё, что модель написала в ответ. Тоже считается в токенах и оплачивается полностью; у длинных ответов выход растёт.Everything the model wrote back. It is counted in tokens and billed in full; longer answers mean more output.

КэшCache

Если начало запроса повторяется (тот же системный промпт или файл), эта часть входа может считаться со скидкой — у каждой модели своя. В примере ниже скидки нет (−0%), поэтому кэш стоит как обычный вход.If the beginning of the request repeats (same system prompt or file), that part of the input may be billed at a discount — each model has its own. In the example below there is no discount (−0%), so cache costs like regular input.

Множитель и FastMultiplier and Fast

Вход и выход складываются и умножаются на коэффициент модели: у экономичных он меньше 1, у мощных — больше. Fast ускоряет ответ и считается по повышенному коэффициенту — например ×1 / ×2 (Fast). Коэффициент каждой модели — в её строке ниже.Input and output are summed, then multiplied by the model's coefficient: budget models are below 1, powerful ones above. Fast speeds up the answer and bills at a raised coefficient — e.g. ×1 / ×2 (Fast). Each model's coefficient is in its row below.

Пример расчётаWorked example модель с коэффициентом ×1a model with a ×1 coefficient
Вход без кэшаInput without cache60 000
Кэш (повторяющийся вход)Cache (repeated input)−0%40 000
ВыходOutput20 000
Считается к оплатеBilled total120 000× множитель ×1× rate ×1
Спишется с балансаDeducted from balance120 000

Обычный запрос чата — это 2–5 тысяч токенов (вход + выход), поэтому баланса в 100 млн хватает надолго: считайте по формуле выше или спросите нас в Telegram.A regular chat request is 2–5 thousand tokens (input + output), so a 100M balance lasts a long time: use the formula above or ask us on Telegram.

Найдено: 0Found: 0 Клик по ID модели — копированиеClick a model ID to copy it
МодельModel МощностьPower Коэф.Rate КонтекстContext Макс. ответMax output СтатусStatus

Генерация изображенийImage generationNEW

Создание и редактирование картинок тем же ключом и тем же адресом API, что и у чат-моделей. Клик по имени модели — копирование.Create and edit images with the same key and API base URL as the chat models. Click a model ID to copy it.

OpenAI
GPT Image 2
ДоступнаAvailable

Обычно 15–40 секунд на картинкуUsually 15–40 seconds per image

Детальная генерация OpenAI: аккуратные надписи на самих картинках и точное следование описанию. Идеал: иллюстрации, макеты, изображения с текстом.Detailed OpenAI generation: crisp in-image text and precise prompt following. Ideal: illustrations, mockups, images with text.

LOW50 000 MEDIUM100 000 HIGH150 000 токенов за изображениеtokens per image
  • До 4 картинок за один запросUp to 4 images per request
  • Редактирование своей картинкой — Edit your own image — POST /images/edits
  • 1024×1024 · 1536×1024 · 1024×1536
Как вызватьHow to call
xAI
Grok Imagine
ДоступнаAvailable

Самая быстрая — обычно 5–10 секундThe fastest — usually 5–10 seconds

Быстрая генерация xAI Grok Imagine: живые сцены и иллюстрации, когда важно быстро перебрать идеи и выбрать лучшую.Fast xAI Grok Imagine generation: lively scenes and illustrations when you need to iterate on ideas quickly.

LOW100 000 MEDIUM250 000 HIGH350 000 токенов за изображениеtokens per image
  • До 4 картинок за один запросUp to 4 images per request
  • Редактирование по образцу: +50 000 за каждую приложенную картинкуReference-based editing: +50,000 per attached image
  • 1024×1024 · 1536×1024 · 1024×1536
Как вызватьHow to call

Списание фиксированное и не зависит от длины промпта; готовая картинка приходит в data[0].b64_json — сохраните её как PNG-файл. Полное описание с редактированием — в документации.Billing is fixed and does not depend on prompt length; the finished image arrives in data[0].b64_json — save it as a PNG file. Full details including editing are in the documentation.

Коэффициент — во сколько раз быстрее тратится баланс: с моделью ×0,1 пакета в 100 млн токенов хватает примерно на 1 млрд реальных токенов запросов, с ×1 — на 100 млн, с ×4 — на 25 млн. Подробности — в FAQ. «Контекст» — сколько токенов модель «видит» одновременно. Бейджи: Vision — понимает картинки, Reasoning — рассуждения, Tools — вызов инструментов.Rate multiplier — how many times faster your balance is spent: with a ×0.1 model a 100M pack covers about 1 billion real request tokens, with ×1 — 100M, with ×4 — 25M. Details in the FAQ. “Context” is how many tokens the model can see at once. Badges: Vision — understands images, Reasoning — reasoning, Tools — tool calls.

Для вайбкода и агентов обычно берут: gpt-5.6-terra, claude-sonnet-5, gpt-5.6-luna (бюджетно), claude-opus-5 (максимум качества).For vibe-coding and agents people usually pick: gpt-5.6-terra, claude-sonnet-5, gpt-5.6-luna (budget), claude-opus-5 (maximum quality).