Amazon: Titan Multimodal Embeddings G1Amazon Titan Multimodal Embeddings G1 встраивает текст, изображения или текст и изображение вместе в общее векторное пространство для мультимодального поиска и рекомендаций. Изобра…→26 окт. 2026 г.128 contextЭмбеддингот87,05 ₽/Mтокены изображенияот6 528,69 ₽/M
Amazon: Titan Embeddings G1 - TextAmazon Titan Embeddings G1 — Text — это модель встраивания текста Titan первого поколения. Он принимает до 8192 токенов на вход и возвращает фиксированные векторы размером 1536 изм…→26 окт. 2026 г.8K contextЭмбеддингот10,88 ₽/M
Amazon: Titan Text Embeddings V2Amazon Titan Text Embeddings V2 — это модель внедрения текста для поиска, поиска и кластеризации. Он принимает до 8192 токенов на вход и по умолчанию возвращает нормализованные век…→26 окт. 2026 г.8K contextЭмбеддингот2,18 ₽/M
Perplexity: Decider Flash V1.2Decider Flash V1.2 — это модель принятия решений с 4B параметрами от Perplexity, меньшего и более дешевого брата Decider V1.2 с тем же контрактом API. Вместо генерации текста он сч…→16 окт. 2026 г.262K contextВводот1,09 ₽/M
Perplexity: Decider V1.2Decider V1.2 — это новая контрольная точка 27B модели принятия решений Perplexity, пришедшая на смену Decider V1.1 27B с тем же контрактом API. Вместо генерации текста он считывает…→16 окт. 2026 г.262K contextВводот2,18 ₽/M
Meta: Muse Spark OpenMuse Spark Open — это модель открытого веса, оптимизированная для кодирования. Разработанный специально для рабочих процессов агентного кодирования, он обеспечивает более высокую т…→15 окт. 2026 г.1.0M contextВводот85,47 ₽/MВыводот290,59 ₽/MКэшот18,19 ₽/M
Meta: Muse WonderMuse Wonder — это передовая модель мышления от Meta, разработанная для решения сложных личных и профессиональных агентских задач. Он принимает текст, изображения, видео, аудио и PD…→12 окт. 2026 г.1.0M contextВводот435,25 ₽/MВыводот2 176,23 ₽/MКэшот26,1 ₽/Mвеб-поискот0,27 ₽
Microsoft: Microsoft-Decision-1Microsoft-Decision-1 — это небольшая модель, созданная для быстрого принятия решений. Вместо генерации текста он считывает предоставленный контент и возвращает калиброванную вероят…→9 окт. 2026 г.33K contextВводот4,57 ₽/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 contextВводот108,81 ₽/MВыводот293,79 ₽/MКэшот10,88 ₽/M
Microsoft AI: MAI-Voice-2.1-FlashMAI-Voice-2.1-Flash — это модель преобразования текста в речь с малой задержкой от Microsoft AI, оптимизированная для реагирования в реальном времени. Он воспроизводит естественную…→1 окт. 2026 г.Вводот1 632,17 ₽/Mсимволот0,002005 ₽/симв
Microsoft AI: MAI-Voice-2.1MAI-Voice-2.1 — это самая точная и выразительная модель преобразования текста в речь от Microsoft AI. Он воспроизводит естественную речь студийного уровня на 23 языках с детальной…→1 окт. 2026 г.Вводот2 393,85 ₽/Mсимволот0,002907 ₽/симв
Meta: Muse Voice Transcribe 1.0Muse Voice Transcribe 1.0 — это синхронная модель преобразования речи в текст от Meta. Он подходит для транскрипции в режиме «нажми и говори», конечной точки и транскрипции с учето…→11 сент. 2026 г.минутаот0,38 ₽/мин
Microsoft AI: MAI-Image-2.6MAI-Image-2.6 — это модель создания и редактирования изображений от Microsoft AI, высокоточного уровня семейства MAI-Image-2.6, наряду с более быстрым MAI-Image-2.6 Flash. Он подхо…→4 сент. 2026 г.4K contextВводот544,06 ₽/Mвыход изображенияот4 134,83 ₽/Mизображениеот7,3 ₽/шт
Microsoft AI: MAI-Image-2.6 FlashMAI-Image-2.6 Flash — это недорогой представитель семейства MAI-Image-2.6 от Microsoft AI с меньшей задержкой и низкой стоимостью, созданный для чувствительной к задержкам высокопр…→4 сент. 2026 г.4K contextВводот190,42 ₽/Mвыход изображенияот2 067,42 ₽/Mизображениеот7,3 ₽/шт
Microsoft AI: MAI-Transcribe 2MAI-Transcribe 2 — это многоязычная модель преобразования речи в текст от Microsoft AI, занявшая первое место в многоязычном тесте FLEURS. Он поддерживает 60 языков с автоматическо…→3 сент. 2026 г.минута0,18 ₽/мин
Meta: Muse Spark 1.3 ContributorMuse Spark 1.3 Contributor — это экономичный уровень участника мультимодальной модели рассуждения Meta для экспериментирования, обучения и ранних стадий агентных, многоагентных раб…→2 сент. 2026 г.1.0M contextВводот12,17 ₽/MВыводот24,34 ₽/MКэшот0,26 ₽/M
Meta: Muse Spark 1.3Muse Spark 1.3 — это мультимодальная модель рассуждения от Meta для длительных агентных, мультиагентных рабочих процессов и рабочих процессов кодирования. Он предназначен для отсле…→2 сент. 2026 г.1.0M contextВводот3,17 ₽/MВыводот10,76 ₽/MКэшот12,59 ₽/Mвеб-поискот0,27 ₽
Meta: Muse ImageMuse Image — это агентная модель генерации изображений от Meta, которая генерирует и редактирует изображения из текста и эталонных изображений. В отличие от однопроходных моделей и…→26 авг. 2026 г.66K contextВводот350,88 ₽/Mвыход изображенияот260,63 ₽/Mизображениеот1,36 ₽/шт
Meta: Muse Spark 1.2 ContributorУровень участника Muse Spark 1.2 — это модель рассуждения от Meta, предназначенная для разработчиков, которые хотят начать создавать с еще меньшими затратами. Это значительно дешев…→21 авг. 2026 г.1.0M contextВводот12,17 ₽/MВыводот24,34 ₽/MКэшот0,26 ₽/M
Meta: Muse Glimmer 30BMuse Glimmer 30B — это плотная мультимодальная модель с открытым весом от Meta Superintelligence Labs, созданная на основе Muse Spark и оптимизированная для автономных агентов на п…→9 авг. 2026 г.131K contextВводот32,64 ₽/MВыводот130,57 ₽/MКэшот4,78 ₽/M
Meta: Muse Glimmer 30B (batch)Muse Glimmer 30B — плотная открытая мультимодальная модель Meta Superintelligence Labs, дистиллированная из Muse Spark и оптимизированная для автономных агентов на потребительском…→9 авг. 2026 г.131K contextВвод26,12 ₽/MВывод111,94 ₽/MКэш2,98 ₽/M
Meta: Muse Spark 1.2Muse Spark 1.2 — это модель рассуждения от Meta, предназначенная для решения сложных агентских задач. Он принимает текст, изображения, видео и PDF-документы, возвращает текст и пре…→5 авг. 2026 г.1.0M contextВводот136,01 ₽/MВыводот462,45 ₽/MКэшот18,21 ₽/Mвеб-поискот0,27 ₽
Microsoft AI: MAI-Image-2.5 ProMAI-Image-2.5 от Microsoft AI — это модель создания высококачественных изображений, доступная через Azure AI Foundry. Он создает фотореалистичные и художественные изображения из те…→23 июл. 2026 г.4K contextВводот544,06 ₽/Mвыход изображенияот11 751,63 ₽/Mизображениеот61 ₽/шт
Microsoft AI: MAI-Voice-2-FlashMAI-Voice-2-Flash — это модель преобразования текста в речь с малой задержкой от Microsoft AI для голосовых агентов, помощников, колл-центров, специальных возможностей, повествован…→23 июл. 2026 г.Вводот1 632,17 ₽/Mсимволот0,002005 ₽/симв
Meta: Muse Spark 1.1Muse Spark 1.1 — это мультимодальная модель рассуждения от Meta, созданная для агентных задач. Он принимает текст, изображения, видео и PDF-документы и возвращает текст с контекстн…→16 июл. 2026 г.1.0M contextВводот136,01 ₽/MВыводот462,45 ₽/MКэшот18,21 ₽/Mвеб-поискот0,27 ₽
Microsoft AI: MAI-Voice-2MAI-Voice-2 — это выразительная модель преобразования текста в речь от Microsoft AI. Он подходит для разговорных помощников, повествования в СМИ, доступности, образования и других…→2 июн. 2026 г.Вводот2 393,85 ₽/Mсимволот0,002907 ₽/симв
Microsoft AI: MAI-Transcribe 1.5MAI-Transcribe 1.5 — это многоязычная модель преобразования речи в текст от Microsoft AI. Он подходит для субтитров, транскрипции вызовов, субтитров, специальных возможностей и дру…→2 июн. 2026 г.минута0,65 ₽/мин
Microsoft AI: MAI-Image-2.5MAI-Image-2.5 от Microsoft AI — это модель создания высококачественных изображений, доступная через Azure AI Foundry. Он создает фотореалистичные и художественные изображения из те…→2 июн. 2026 г.4K contextВводот544,06 ₽/Mвыход изображенияот5 114,14 ₽/Mизображениеот61 ₽/шт
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 contextВводот13,67 ₽/MВыводот78,63 ₽/MКэшот4,6 ₽/M
Perplexity: Embed V1 4Bpplx-embed-v1 -4B — это одна из самых современных моделей встраивания текста Perplexity, созданная для реального поиска в масштабе Интернета. pplx-embed-v1 оптимизирован для станда…→16 мар. 2026 г.32K contextЭмбеддингот3,26 ₽/M
Perplexity: Embed V1 0.6Bpplx-embed-v1-0.6B — это одна из самых современных моделей встраивания текста Perplexity, созданная для реального поиска в масштабе Интернета. pplx-embed-v1 оптимизирован для станд…→16 мар. 2026 г.32K contextЭмбеддингот0,44 ₽/M
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
Amazon: Nova 2 LiteNova 2 Lite — быстрая и экономичная модель рассуждений для повседневных задач: обрабатывает текст, изображения и видео и генерирует текст. Nova 2 Lite особенно сильна в обработке…→2 дек. 2025 г.1M contextВводот32,64 ₽/MВыводот272,03 ₽/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
Amazon: Nova Premier 1.0Amazon Nova Premier — самая эффективная из мультимодальных моделей Amazon для решения сложных задач рассуждения и использования в качестве лучшего преподавателя для создания пользо…→31 окт. 2025 г.1M contextВводот272,03 ₽/MВыводот1 360,14 ₽/MКэшот68,01 ₽/M
Perplexity: Sonar Pro SearchНовый режим Pro Search Sonar Pro, доступный исключительно через OpenRouter API, представляет собой самую совершенную агентную поисковую систему Perplexity. Он предназначен для боле…→30 окт. 2025 г.200K contextВводот326,43 ₽/MВыводот1 632,17 ₽/Mвеб-поискот1,96 ₽
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 contextВводот61,54 ₽/MВыводот129,91 ₽/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 contextВводот54,7 ₽/MВыводот82,05 ₽/M