токенмостAPIЛичный кабинет ↗

КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ

Модель под вашу задачу.

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

Быстрый поиск: OpenAIDeepSeekClaude

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

Найдено 681 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

Qwen: Qwen3 235B A22B Thinking 2507

Qwen3 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 ПРИМЕНЕНИЕ

Qwen: Qwen3 235B A22B Instruct 2507

Qwen3 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 →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Anthropic: Claude Sonnet 4

Claude Sonnet 4 часто остаётся в проекте не в основном запросе, а в фоновом обработчике, резервном маршруте или сохранённой настройке клиента. После завершения жизненного цикла прямого Claude API такой скрытый идентификатор может ломать только часть задач. Эту страницу удобно использовать как план аудита: найти все места выбора модели, отделить маршрут Tokenmost от прямого API Anthropic и проверить замену на одной контрольной выборке.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: GPT-4o

GPT-4o можно оценить на задаче, где текст и расположение элементов одинаково важны. Например, после встречи остаётся фотография доски со стикерами, стрелками и пометками. Модель должна превратить её в черновик списка задач, связать каждую запись с видимым фрагментом и оставить спорные места на проверку. Это полезнее свободного пересказа изображения, потому что результат можно сверить с оригиналом до передачи в рабочую систему.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Mini

GPT-5.1 Codex Mini можно проверить на коротком цикле, где важны скорость и узкая область изменений. Например, после обновления линтера один обработчик нарушает правило обработки Promise. Агенту нужно воспроизвести ошибку в конкретном файле, понять ожидаемое поведение, внести минимальную правку и показать результат целевой проверки. Такой сценарий заметно уже долгой расчистки репозитория для Max.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: GPT-5.1-Codex-Max

GPT-5.1 Codex Max стоит оценивать на работе, которая не помещается в один короткий цикл. Практический пример: убрать устаревший feature flag из большого приложения вместе с настройками, условными ветками, аналитикой и тестами. Агент должен пройти весь маршрут флага, фиксировать завершённые этапы и после прерывания продолжить с проверяемого состояния, не повторяя уже принятые изменения.

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 →