ТОКЕНМОСТ / ИНСТРУКЦИИ

Подключите API к своей задаче.

Подготовьте запрос из Python, настройте сценарий n8n и оцените расход токенов до запуска приложения.

Найдено: 90

AI для поддержки клиентов: архитектура и контроль качества

AI приносит пользу поддержке, когда решает узкую операцию по актуальным данным и вовремя передаёт разговор человеку.

Читать инструкцию →

Structured Output и JSON Schema в API нейросетей

Структурированный ответ упрощает передачу результата в программу, если схема узкая, валидатор обязателен, а смысл полей проверяется отдельно.

Читать инструкцию →

Tool calling в нейросетях: функции, права и цикл выполнения

Модель предлагает имя функции и аргументы, а приложение решает, разрешён ли вызов, выполняет его и возвращает результат в следующий ход.

Читать инструкцию →

RAG или длинный контекст: как выбрать подход

RAG сначала выбирает фрагменты, а длинный контекст передаёт модели большой объём сразу; практический выбор зависит от корпуса и вопроса.

Читать инструкцию →

Batch API для нейросетей: массовая обработка без ожидания

Пакетный API принимает множество независимых запросов и возвращает результат позже, поэтому подходит задачам без требования мгновенного ответа.

Читать инструкцию →

Маршрутизация AI-моделей: каскад, правила и контроль

Router выбирает маршрут до или после первого ответа, чтобы не платить максимальную цену за каждую задачу и сохранять требуемое качество.

Читать инструкцию →

Выберите задачу

Начните с инструкции для вашего инструмента. Формат запросов и методы доступны в документации, а объём расходов можно оценить в калькуляторе токенов.

Инструкции помогут подготовить интеграцию. Доступ к реальным запросам через Токенмост пока не открыт.