Sber: SaluteSpeechСинтез речи SaluteSpeech (GigaChat) через Realtime API cloud.ru: текст на входе, аудио на выходе.→1 нояб. 2026 г.символ0,000336 ₽/симв
Sber: GigaASRGigaASR — распознавание речи Sber, тарификация по секундам аудио.→1 нояб. 2026 г.минута0,49 ₽/мин
Sber: Giga-Embeddings-instruct 480MGiga-Embeddings-instruct 480M — компактная модель эмбеддингов Sber.→1 нояб. 2026 г.8K contextЭмбеддинг2,72 ₽/M
Sber: Giga-Embeddings-instruct 3BGiga-Embeddings-instruct 3B — модель эмбеддингов Sber для поиска и RAG.→1 нояб. 2026 г.8K contextЭмбеддинг26,41 ₽/M
Sber: GigaChat 3 10B A1.8BGigaChat 3 10B A1.8B — компактная открытая текстовая модель Sber.→1 нояб. 2026 г.262K contextВвод10 ₽/MВывод10 ₽/M
Sber: GigaChat 3.5 432B A28B ReasoningGigaChat 3.5 432B A28B Reasoning — открытая reasoning-модель Sber с длинным контекстом.→1 нояб. 2026 г.262K contextВвод78,87 ₽/MВывод236,56 ₽/M
Sber: GigaChat 3 ProGigaChat 3 Pro — флагманская текстовая модель Sber для сложных рассуждений и агентских задач.→1 нояб. 2026 г.262K contextВводот59,86 ₽/MВыводот144,58 ₽/M
StepFun: Step 5 PreviewStep 5 Preview — это флагманская модель StepFun для агентской работы, построенная на разреженной архитектуре Mixture-of-Experts (27B активных / 600B общих параметров). Он хорошо ра…→8 окт. 2026 г.1.0M contextВводот2,28 ₽/MВыводот6,62 ₽/MКэшот0,59 ₽/M
Alibaba: Wan 3.0 PrimeWan 3.0 Prime — это вариант Wan 3.0 в быстром режиме. на Alibaba. Он поддерживает преобразование текста в видео и преобразование изображения в видео из первого кадра.→27 авг. 2026 г.секундаот12 ₽/с
Alibaba: Wan 3.0Wan 3.0 — это модель генерации видео от Alibaba для преобразования текста в видео, изображения в видео и создания видео со ссылкой на ссылки. Он производит видео 480p, 720p или 108…→24 авг. 2026 г.секундаот9,16 ₽/с
Poolside: Laguna S 2.1Laguna S 2.1 — новейшая модель агента кодирования от Poolside Laguna S 2.1 — это модель с общим объемом 118B и 8B активных параметров, набравшая 70,2% в Terminal-Bench 2.1 и 40,4%…→21 июл. 2026 г.1.0M contextВвод6,47 ₽/MВывод12,95 ₽/M
Alibaba: HappyHorse 1.1HappyHorse 1.1 — модель генерации видео от Alibaba. Он генерирует короткие видеоролики из текстовой подсказки, одного начального изображения или набора эталонных изображений с разр…→24 июн. 2026 г.секундаот12 ₽/с
Alibaba: HappyHorse 1.0HappyHorse 1.0 — модель генерации видео от Alibaba. Он генерирует короткие видеоролики из текстовой подсказки, одного начального изображения или набора эталонных изображений с разр…→24 июн. 2026 г.секундаот12 ₽/с
StepFun: Step 3.7 FlashStep 3.7 Flash — это новейшая высокоэффективная мультимодальная модель Mixture of Experts от StepFun. Он сочетает в себе языковую основу с 196B параметрами и видеокодер для естеств…→28 мая 2026 г.262K contextВводот14,39 ₽/MВыводот82,73 ₽/MКэшот4,64 ₽/M
Alibaba: Wan 2.7Wan 2.7 — модель генерации видео от Alibaba. Он поддерживает преобразование текста в видео, изображение в видео с контролем первого и последнего кадра, а также ссылку на видео, где…→15 апр. 2026 г.секундаот18 ₽/с
Alibaba: Wan 2.6Самая совершенная модель создания видео от Alibaba, поддерживающая более 10 возможностей визуального создания в единой системе. Wan 2.6 генерирует видео 1080p со скоростью 24 кадра…→28 мар. 2026 г.секундаот4,89 ₽/с
StepFun: Step 3.5 FlashStep 3.5 Flash — это наиболее эффективная базовая модель StepFun с открытым исходным кодом. Построенный на разреженной архитектуре Mixture of Experts (MoE), он выборочно активирует…→29 янв. 2026 г.262K contextВводот10,88 ₽/MВыводот32,64 ₽/M
Intfloat: E5-Large-v2Модель встраивания e5-large-v2 отображает английские предложения, абзацы и документы в 1024-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические встраивани…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот1,09 ₽/M
Intfloat: E5-Base-v2Модель внедрения e5-base-v2 кодирует английские предложения и абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, создавая эффективные и высококачественные семантические внедрения,…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Intfloat: Multilingual-E5-LargeМногоязычная модель внедрения большого размера e5 кодирует предложения, абзацы и документы на более чем 90 языках в плотное 1024-мерное векторное пространство, обеспечивая надежные…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот1,09 ₽/M
Sentence Transformers: paraphrase-MiniLM-L6-v2Модель внедрения paraphrase-MiniLM-L6-v2 преобразует предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, создавая высококачественные семантические внедрения,…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: all-MiniLM-L12-v2Модель внедрения, полностью состоящая из MiniLM-L12-v2, отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, создавая эффективные и высококачествен…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: multi-qa-mpnet-base-dot-v1Модель внедрения multi-qa-mpnet-base-dot-v1 преобразует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, генерируя высококачественные семантические внедре…→18 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: all-mpnet-base-v2Модель внедрения all-mpnet-base-v2 кодирует предложения и короткие абзацы в 768-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высокоточные семантические внедрения, хорошо подх…→17 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Sentence Transformers: all-MiniLM-L6-v2Модель встраивания, полностью состоящая из MiniLM-L6-v2, отображает предложения и короткие абзацы в 384-мерное плотное векторное пространство, обеспечивая высококачественные семант…→17 нояб. 2025 г.512 contextЭмбеддингот0,54 ₽/M
Morph: Morph V3 LargeВысокоточная модель применения Morph для сложного редактирования кода. ~4500 токенов в секунду с точностью 98 % для точного преобразования кода. Модель требует, чтобы приглашение…→7 июл. 2025 г.262K contextВводот97,93 ₽/MВыводот206,74 ₽/M
Morph: Morph V3 FastСамая быстрая модель применения Morph для редактирования кода. ~10 500 токенов в секунду с точностью 96 % для быстрого преобразования кода. Модель требует, чтобы приглашение было…→7 июл. 2025 г.262K contextВводот87,05 ₽/MВыводот130,57 ₽/M