GPT-5.6 Luna
openai/gpt-5.6-luna
- Вход / 1 млн токенов
- 40 ₽
- Выход / 1 млн токенов
- 220 ₽
КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ
Найдите модель по названию, разработчику или идентификатору. Сравните характеристики перед подключением API.
691 моделей в снимке от 13 сентября 2026. Поиск по названию, разработчику и идентификатору.
По объёму обработанных токенов, не по продажам или качеству. Публичный рейтинг. Данные по 2026-09-13. Снимок публичного топ-10. Модели без данных идут далее по алфавиту; версии учитываются отдельно. Источник: публичный рейтинг поставщика, CC BY 4.0.
openai/gpt-5.6-luna
openai/gpt-6.1-terra
openai/gpt-6.1-terra:batch
openai/gpt-6.1-terra-pro
openai/gpt-6.1-terra-pro:batch
~openai/gpt-astra-latest
openai/gpt-audio
openai/gpt-audio-mini
openai/gpt-chat-latest
openai/gpt-image-1
6 740,55 ₽ / 1 млн графических токенов
Обзор и подключение →openai/gpt-image-1-mini
1 348,11 ₽ / 1 млн графических токенов
Обзор и подключение →openai/gpt-image-2
5 055,41 ₽ / 1 млн графических токенов
Обзор и подключение →openai/gpt-image-2.5-flare
5 055,41 ₽ / 1 млн графических токенов
Обзор и подключение →openai/gpt-image-2.5-sunburst
5 055,41 ₽ / 1 млн графических токенов
Обзор и подключение →~openai/gpt-luna-latest
~openai/gpt-mini-latest
~openai/gpt-sol-latest
~openai/gpt-terra-latest
openai/gpt-transcribe
Условия тарифа — в карточке модели
Обзор и подключение →openai/gpt-3.5-turbo
openai/gpt-3.5-turbo:batch
openai/gpt-3.5-turbo-0613
openai/gpt-3.5-turbo-16k
openai/gpt-3.5-turbo-instruct
openai/gpt-4
openai/gpt-4-turbo
openai/gpt-4-turbo:batch
openai/gpt-4-turbo-preview
openai/gpt-4.1
openai/gpt-4.1:batch
Для каких задач подходят модели, какие у них ограничения и что учитывать перед подключением API.
Claude Sonnet 4.5 — модель Anthropic для программирования и многошаговых агентов. Она подходит для действующих интеграций, где важны вызовы инструментов, работа с репозиторием и воспроизводимая проверка результата через API.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕQwen3 VL 235B A22B Instruct можно проверить на инвентаризации серверной стойки по фотографиям. Общий кадр показывает позиции устройств, а крупные снимки помогают прочитать модель, серийный номер и подписи портов. Задача модели состоит в переносе только видимых сведений в таблицу с привязкой к кадру. Если наклейка закрыта кабелем или символ размыт, поле должно остаться неподтверждённым. Такой процесс оценивается по точности строк, числу дублей и объёму ручной сверки.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕQwen3 VL 235B A22B Thinking можно оценить на аудите торговой полки по нескольким фотографиям. Есть планограмма, снимки секций и крупные кадры ценников. Модель должна связать один и тот же товар между ракурсами, заметить перекрытые области и объяснить, какие нарушения видны, а какие требуют повторного снимка. Полезный результат не сводится к списку объектов: сотруднику нужна проверяемая карта полки с координатами, уровнем уверенности и ссылкой на конкретный кадр.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕQwen3 235B A22B удобно оценивать на процессе, где часть работы механическая, а часть требует разбора условий. Например, компания получает таблицы поставщиков с разными единицами, упаковками, сроками и скидками. Сначала модель приводит строки к общей схеме без длинного рассуждения. Затем только спорные позиции отправляются в thinking: нужно обнаружить несовместимые условия, показать неизвестные данные и подготовить вопросы менеджеру. Такой тест раскрывает пользу двух режимов одной версии и даёт измеримый результат в виде проверенных строк.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕQwen3 235B A22B Thinking 2507 стоит проверять на задаче, где одного пересказа недостаточно. Представьте сбой: метрики показывают рост задержки, журналы сервисов используют разные часы, а повторные запросы скрывают первый отказ. Модель получает временную шкалу и должна построить несколько причинных гипотез, указать подтверждающие события и предложить проверку, которая различит версии. Результатом становится рабочая карта расследования для инженера, а не уверенный рассказ о причине без доказательств.
Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕQwen3 235B A22B Instruct 2507 можно оценить на большом комплекте текстов, который нужно превратить в проверяемое решение. Например, команда обновляет несколько библиотек и собирает release notes за пропущенные версии. Модель должна выделить изменения, связать их с компонентами проекта и оставить ссылки на исходные пункты. Цель такого разбора: получить матрицу влияния для проверки разработчиком, а не красивый пересказ журналов изменений.
Читать обзор →Выберите модель и изучите её характеристики, ограничения и состояние тарифа.
Сопоставьте задачу с размером контекста и форматом ответа. Оцените качество на примерах из своего приложения перед выбором основной модели.
Семейство для текстовых задач и многошаговых ответов. Выбирайте конкретную версию и параметры в каталоге.
Подробнее →Автоматизация и кодСемейство моделей для обработки текста и разработки. В каталоге будут отдельные версии, а не плавающий псевдоним.
Подробнее →Документы и агентыКандидат для сценариев с документами и инструментами. Доступность и реальные ограничения зависят от выбранной версии.
Подробнее →