токенмостAPIЛичный кабинет ↗

КАТАЛОГ НЕЙРОСЕТЕЙ

Модель под вашу задачу.

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

Быстрый поиск: OpenAIDeepSeekClaude

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

Найдено 19 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

Вход и выход указаны за 1 млн токенов. 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

Google: Gemini 2.5 Pro Preview 05-06

Gemini 2.5 Pro Preview 05-06 — ранняя preview-версия Gemini 2.5 Pro. На этой странице она нужна для разбора зависшей legacy-интеграции: найти привязанные к версии допущения и перенести поток на поддерживаемый маршрут.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Google: Gemini Embedding 2 Preview

Gemini Embedding 2 Preview — preview-маршрут мультимодальных embeddings Google. Его задача на странице — безопасно проверить будущую миграцию RAG, не подменяя действующий production-индекс экспериментальным пространством.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

Google: Gemini Embedding 2 (batch)

Gemini Embedding 2 Batch — пакетный маршрут мультимодальной embedding-модели Google. Здесь он строит единый поиск по инструкциям, скриншотам, обучающим роликам и аудиозаписям продукта.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: Text Embedding 3 Small (batch)

Text Embedding 3 Small Batch — пакетный маршрут компактной embedding-модели OpenAI. Его сценарий — регулярно обновлять крупную базу поддержки, где скорость и предсказуемая стоимость важны вместе с полнотой поиска.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: Text Embedding 3 Large (batch)

Text Embedding 3 Large Batch — пакетный маршрут наиболее способной embedding-модели OpenAI этого семейства. Здесь он индексирует архив договоров для поиска условий, исключений и связанных редакций.

Читать обзор →ВОЗМОЖНОСТИ И ПРИМЕНЕНИЕ

OpenAI: Text Embedding Ada 002 (batch)

Text Embedding Ada 002 Batch — пакетный маршрут старой embedding-модели OpenAI. Его практическая роль — поддержать контролируемую переиндексацию наследуемой базы, пока команда готовит переход на новое векторное пространство.

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 →