Skip to main content
Актуальность данных: По состоянию на 2026-07 все рекомендации по моделям и показатели бенчмарков взяты из обзора Model Info (официальный APIYI). Этот документ непрерывно обновляется по мере выпуска поставщиками новых моделей; за актуальным списком моделей и текущими ценами см. страницу тарификации консоли APIYI.
Как читать эту страницу:
  • Мы фокусируемся на 8 сценариях задач (кодирование, написание текстов, быстрый ответ, длинный контекст, рассуждение, агенты, веб-поиск, контроль затрат) и приводим рекомендуемые комбинации из model-info

​
📌 Рекомендуемые комбинации для 8 сценариев (готово к копированию и вставке)

Взято напрямую из Обзор сведений о моделях → Рекомендации по использованию

​
Сценарий 1: Кодирование

​
Сценарий 2: Написание

​
Сценарий 3: Быстрый отклик

​
Сценарий 4: Длинный контекст

Предостережение по длинному контексту: Указанные выше числа — это контекстные окна, приведённые в model-info. Реальное «эффективное окно» (максимальная длина, при которой извлечение остаётся точным) обычно меньше номинального значения; для областей с высокой точностью, таких как финансы и здравоохранение, используйте вместе с чанкингом RAG.

​
Сценарий 5: Сложное рассуждение

Как включить уровни рассуждения:
  • GPT-5.5 / GPT-5.5 Pro по умолчанию используют medium; чтобы использовать xhigh, передайте reasoning_effort: xhigh в запросе
  • GPT-5.5 Pro работает только на /v1/responses, а не на /v1/chat/completions
  • Не используйте серию GPT Pro для повседневных задач — один вызов может стоить несколько долларов

​
Сценарий 6: Агенты

​
Сценарий 7: Веб-поиск

​
Сценарий 8: Контроль затрат

Цены для других моделей: model-info не указывает явные цены на входные/выходные token для каждой модели. Все цены регулируются страницей цен консоли APIYI. В сочетании с «маршрутами, переданными из источника + фиксированным курсом обмена 1:7 + бонусами за пополнение», ваша эффективная цена обычно ниже, чем при прямом обращении к поставщикам — см. консоль для точных значений.

​
🧮 Справочная таблица бенчмарков для кодинга

В списке указаны только модели с явными числами в model-info. Для записей со знаками вопроса или без чисел см. полные описания в model-info.

​
📚 Справочная таблица по контекстному окну

Напоминание: числа контекстного окна = максимумы, заявленные вендором. Реальная точность поиска («иголка в стоге сена») значительно снижается на экстремально больших длинах; long context ≠ замена RAG.

​
💡 4 совета по оптимизации затрат из model-info (дословно)

  1. Сегментируйте использование по уровням: дешевые модели для простых задач, премиальные модели для сложных
  2. Сначала тестируйте, затем масштабируйте: создайте прототип на небольшой модели, переключитесь на большую, когда требования станут ясны
  3. Пакетная обработка: выбирайте варианты Nano или Mini для больших объемов похожих задач
  4. Кэшируйте и повторно используйте: кэшируйте результаты для повторяющихся запросов

​
❓ 3 оговорки серии GPT-5 из model-info (дословно)

Примечания по использованию серии GPT-5:
  1. Параметр temperature должен быть установлен в 1 (поддерживается только 1)
  2. Используйте max_completion_tokens вместо max_tokens
  3. Не передавайте параметр top_p

​
🔗 Связанные ресурсы

Все еще не уверены, что выбрать? Свяжитесь со службой поддержки APIYI и сообщите нам:
  • Ваш сценарий использования (чат / RAG / агенты / написание / …)
  • Ежедневный объем вызовов
  • Требования к производительности (задержка до первого token, качество вывода)
  • Диапазон бюджета
По этим 4 параметрам мы подберем для вас индивидуальную комбинацию моделей.
Отказ от ответственности: Все данные на этой странице взяты из docs/api-capabilities/model-info.mdx (актуально на 2026-07). model-info постоянно обновляется по мере того, как поставщики выпускают модели; за самыми свежими рекомендациями обращайтесь напрямую к model-info или к странице тарифов консоли APIYI.