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 generation

Создание и правка картинок тем же ключом и тем же адресом API. Цена фиксированная — за каждую картинку, не за длину описания. Процент рядом с названием — доля успешных генераций на витрине, не оценка качества. Клик по id копирует его.Create and edit images with the same key and API address. The price is fixed per image, not by prompt length. The percent next to a name is the share of successful generations on the catalog, not a quality score. Click an id to copy it.

OpenAI
GPT Image 2.5 Sunburst
90,1%успехsuccess ДоступнаAvailable

Вариант GPT Image 2.5, который OpenAI рекомендует, когда важна точность правок. Принимает текст и исходные картинки.The GPT Image 2.5 variant OpenAI recommends when edit accuracy matters. Accepts text and source images.

LOW50 000 MEDIUM100 000 HIGH150 000 токенов за одно изображение · n = 1, 2 или 4tokens per image · n = 1, 2 or 4
  • Генерация — Generation — POST /images/generations
  • Правка своей картинки — Edit your own image — POST /images/edits
  • 1024×1024 · 1536×1024 · 1024×1536
Как вызватьHow to call
OpenAI
GPT Image 2.5 Flare
78,8%успехsuccess ДоступнаAvailable

Быстрый вариант GPT Image 2.5 для повседневной генерации. Принимает текст и изображения на входе.The fast GPT Image 2.5 variant for everyday generation. Accepts text and images as input.

LOW50 000 MEDIUM100 000 HIGH150 000 токенов за одно изображение · n = 1, 2 или 4tokens per image · n = 1, 2 or 4
  • Генерация — Generation — POST /images/generations
  • Правка своей картинки — Edit your own image — POST /images/edits
  • 1024×1024 · 1536×1024 · 1024×1536
Как вызватьHow to call
OpenAI
GPT Image 2
57,4%успехsuccess ДоступнаAvailable

Генерация и правка по тексту и исходным картинкам. Для иллюстраций, макетов и редактирования.Generation and editing from text and source images. For illustrations, mockups and edits.

LOW50 000 MEDIUM100 000 HIGH150 000 токенов за одно изображение · n = 1, 2 или 4tokens per image · n = 1, 2 or 4
  • Генерация — Generation — POST /images/generations
  • Правка своей картинки — Edit your own image — POST /images/edits
  • 1024×1024 · 1536×1024 · 1024×1536
Как вызватьHow to call
xAI
Grok Imagine
99,1%успехsuccess ДоступнаAvailable

Создаёт и правит изображения по описанию и исходным картинкам. Это базовая модель; её не стоит путать с более новой Imagine Image 2.0.Creates and edits images from a description and source pictures. This is the base model; do not confuse it with the newer Imagine Image 2.0.

LOW100 000 MEDIUM250 000 HIGH350 000 токенов за одно изображение · n = 1, 2 или 4tokens per image · n = 1, 2 or 4
  • Генерация — Generation — POST /images/generations
  • Правка: 250 000 за 1K или 350 000 за 2K, плюс 50 000 за каждый образецEdits: 250,000 for 1K or 350,000 for 2K, plus 50,000 per reference
  • 1024×1024 · 1536×1024 · 1024×1536
Как вызватьHow to call

Готовая картинка приходит в data[0].b64_json — сохраните её как PNG. Всегда указывайте "response_format":"b64_json". Те же модели можно вызвать через POST /responses, подставив id в model. Правка — multipart-запрос POST /images/edits с файлом image и текстом prompt. Полный разбор — в документации.The finished image arrives in data[0].b64_json — save it as a PNG. Always pass "response_format":"b64_json". The same models can be called via POST /responses by putting the id in model. Editing is a multipart POST /images/edits with an image file and a prompt. Full details are in the documentation.

Расшифровка аудиоAudio transcription

Речь в текст тем же ключом. Это не чат: файл отправляется как multipart, не JSON.Speech to text with the same key. This is not chat: the file is sent as multipart, not JSON.

OpenAI
GPT-4o Transcribe
ДоступнаAvailable

Преобразует речь в текст. Результат зависит от качества записи. Для встреч, интервью и заметок.Turns speech into text. The result depends on recording quality. For meetings, interviews and notes.

RATE×1 коэффициент ×1 · итог зависит от проверенной длительности файлаmultiplier ×1 · the charge depends on the verified file duration
  • Маршрут — Endpoint — POST /audio/transcriptions
  • Сейчас принимается WAV до 25 МиБWAV up to 25 MiB is accepted now
  • Параметр The prompt этим маршрутом пока не поддерживается. Язык можно указать полем parameter is not supported on this route yet. Language can be set with language
Как вызватьHow to call

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).