токенмостAPIЛичный кабинет ↗

КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ

Модель под вашу задачу.

Найдите модель по названию, разработчику или идентификатору. Сравните характеристики перед подключением API.

Быстрый поиск: OpenAIDeepSeekClaude

682 моделей в снимке от 13 сентября 2026. Поиск по названию, разработчику и идентификатору.

Найдено 682 моделейПо 30 на странице
Как определяется популярность

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.

Сравнение моделей

Текстовые ставки указаны за 1 млн токенов, ставки изображений — со своей единицей расчёта. Возможности проверяйте в полном обзоре.

Обзоры моделей

Для каких задач подходят модели, какие у них ограничения и что учитывать перед подключением API.

ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: GPT-6.1 Sol

GPT-6.1 Sol — модель OpenAI для разработки и многошаговой работы с документами. Рассмотреть её можно для задачи, где нужно разобраться в репозитории, подготовить изменение и объяснить результат проверки. Большое окно контекста помогает передавать связанные материалы, но не заменяет точные требования и проверку готового решения.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: GPT-6.1 Sol Pro

GPT-6.1 Sol Pro использует базовую GPT-6.1 Sol в режиме pro. Это вариант для сложной проверки решения, где дополнительный расход рассуждения может быть оправдан ценностью найденной ошибки. Он не является отдельным семейством модели, и его выбор стоит обосновывать задачей: больше вычислений не устраняет необходимость проверить вывод.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Anthropic: Claude Sonnet 5.5

Claude Sonnet 5.5 — модель Anthropic, следующая после Sonnet 5. Её можно рассмотреть для ограниченных задач разработки, исправления ошибок и подготовки рабочих документов. Хорошая постановка такой задачи связывает текст ответа с исходными материалами: требованиями, числами, примерами и критериями готовности, которые проверяет пользователь.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Perceptron: Perceptron Mk1.5

Perceptron Mk1.5 — мультимодальная модель Perceptron для анализа сцен и задач физических агентов. Её особенность — текстовый ответ с опциональными пространственными или временными аннотациями. Рассмотреть модель можно для разметки изображений и видеосегментов, где нужно связать вывод с конкретным объектом либо моментом записи.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Fireworks: Ember-1

Ember-1 — reasoning-модель Fireworks Research, созданная на основе Kimi K3. В официальном описании акцент сделан на более коротких рассуждениях. Практический вопрос при выборе этой модели — сокращается ли полный расход на принятую задачу разработки или анализа без роста ошибок и повторных попыток.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Z.ai: GLM 5.3 Prime

GLM 5.3 Prime — ускоренный вариант GLM 5.3 от Z.ai. В текущем каталоге этот ID принимает текст и возвращает текст. Он интересен для потока задач с длинными материалами, где важны очередь и время обработки, но заявленное ускорение нужно проверять на собственной нагрузке.

Читать обзор →

Выберите модель и изучите её характеристики, ограничения и состояние тарифа.

Как выбрать модель

Сопоставьте задачу с размером контекста и форматом ответа. Оцените качество на примерах из своего приложения перед выбором основной модели.

Тексты и рассуждения

DeepSeek

Семейство для текстовых задач и многошаговых ответов. Выбирайте конкретную версию и параметры в каталоге.

Подробнее →Автоматизация и код

Qwen

Семейство моделей для обработки текста и разработки. В каталоге будут отдельные версии, а не плавающий псевдоним.

Подробнее →Документы и агенты

Kimi

Кандидат для сценариев с документами и инструментами. Доступность и реальные ограничения зависят от выбранной версии.

Подробнее →
Каталог моделей нейросетей для API · Токенмост