> ## Индекс документации > Получите полный индекс документации по адресу: https://api.vega.chat/docs/llms.txt > Используйте этот файл, чтобы узнать о всех доступных страницах перед дальнейшим изучением. # Параметры Параметры сэмплинга формируют процесс генерации токенов моделью. Вы можете отправлять любые параметры из следующего списка, а также другие, в API VEGA. Когда параметр сэмплинга отсутствует в вашем запросе, API VEGA опускает его upstream, а не заменяет жёстко заданным значением, поэтому провайдер применяет своё собственное значение по умолчанию. «По умолчанию», указанное для каждого параметра ниже, — это обычное значение, а не то, которое внедряет API VEGA. Явная передача его (например, `temperature: 1.0`) всё равно будет переслана и может отличаться от его опущения (например, может влиять на ключи кэша со стороны провайдера). API VEGA также передаст некоторые специфичные для провайдера параметры, такие как `safe_prompt` для Mistral или `raw_mode` для Hyperbolic напрямую соответствующим провайдерам, если они указаны. Пожалуйста, обратитесь к разделу провайдера модели, чтобы подтвердить, какие параметры поддерживаются. Для подробных рекомендаций см. [управление параметрами, специфичными для провайдера](/docs/guides/routing/provider-selection#requiring-providers-to-support-all-parameters). ## Температура * Ключ: `temperature` * Опционально, **float**, от 0.0 до 2.0 * По умолчанию: 1.0 * Видео‑объяснение: [Смотреть](https://youtu.be/ezgqHnWvua8) Эта настройка влияет на разнообразие ответов модели. Низкие значения приводят к более предсказуемым и типичным ответам, в то время как более высокие значения способствуют более разнообразным и редким ответам. При значении 0 модель всегда выдаёт один и тот же ответ на данный ввод. ## Top P * Ключ: `top_p` * Опционально, **float**, от 0.0 до 1.0 * По умолчанию: 1.0 * Видео‑объяснение: [Смотреть](https://youtu.be/wQP-im_HInk) Эта настройка ограничивает выбор модели процентом вероятных токенов: только топ‑токены, чьи вероятности в сумме дают P. Более низкое значение делает ответы модели более предсказуемыми, тогда как значение по умолчанию позволяет использовать весь диапазон токенов. Можно сравнить с динамическим Top‑K. ## Top K * Ключ: `top_k` * Опционально, **integer**, 0 или выше * По умолчанию: 0 * Видео‑объяснение: [Смотреть](https://youtu.be/EbZv6-N8Xlk) Ограничивает выбор токенов моделью на каждом шаге, заставляя её выбирать из меньшего набора. Значение 1 означает, что модель всегда выбирает наиболее вероятный следующий токен, что приводит к предсказуемым результатам. По умолчанию эта настройка отключена, и модель рассматривает все варианты. ## Штраф за частоту (Frequency Penalty) * Ключ: `frequency_penalty` * Опционально, **float**, от -2.0 до 2.0 * По умолчанию: 0.0 * Видео‑объяснение: [Смотреть](https://youtu.be/p4gl6fqI0_w) Эта настройка направлена на контроль повторения токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных. Она пытается использовать реже те токены, которые чаще встречаются во вводе, пропорционально их частоте. Штраф масштабируется с количеством появлений. Отрицательные значения будут поощрять повторное использование токенов. ## Штраф за присутствие (Presence Penalty) * Ключ: `presence_penalty` * Опционально, **float**, от -2.0 до 2.0 * По умолчанию: 0.0 * Видео‑объяснение: [Смотреть](https://youtu.be/MwHG5HL-P74) Регулирует, как часто модель повторяет конкретные токены, уже использованные во входных данных. Более высокие значения делают такое повторение менее вероятным, а отрицательные — более вероятным. Штраф за присутствие не масштабируется с количеством появлений. Отрицательные значения будут поощрять повторное использование токенов. ## Штраф за повторение (Repetition Penalty) * Ключ: `repetition_penalty` * Опционально, **float**, от 0.0 до 2.0 * По умолчанию: 1.0 * Видео‑объяснение: [Смотреть](https://youtu.be/LHjGAnLm3DM) Помогает уменьшить повторение токенов из входных данных. Более высокое значение делает модель менее склонной к повторениям, но слишком высокое значение может ухудшить связность вывода (часто появляются «бегущие» предложения без небольших слов). Штраф масштабируется в зависимости от исходной вероятности токена. ## Min P * Ключ: `min_p` * Опционально, **float**, от 0.0 до 1.0 * По умолчанию: 0.0 Определяет минимальную вероятность токена для его учёта, относительно вероятности самого вероятного токена. (Значение меняется в зависимости от уверенности в наиболее вероятном токене.) Если ваш Min‑P установлен в 0.1, это значит, что будут учитываться только токены, вероятность которых как минимум в 10 раз ниже лучшего варианта. ## Top A * Ключ: `top_a` * Опционально, **float**, от 0.0 до 1.0 * По умолчанию: 0.0 Учитывает только топ‑токены с «достаточно высокой» вероятностью относительно вероятности самого вероятного токена. Можно сравнить с динамическим Top‑P. Низкое значение Top‑A фокусирует выбор на токене с наивысшей вероятностью, но в более узком диапазоне. Высокое значение Top‑A не обязательно влияет на креативность вывода, а скорее уточняет процесс фильтрации на основе максимальной вероятности. ## Seed * Ключ: `seed` * Опционально, **integer** Если указано, инференс будет детерминированным, так что повторные запросы с тем же seed и теми же параметрами должны возвращать одинаковый результат. Детерминизм не гарантируется для некоторых моделей. ## Max Tokens * Ключ: `max_tokens` * Опционально, **integer**, от 1 и выше Устанавливает верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе. Она не превысит этот лимит. Максимальное значение равно длине контекста минус длина подсказки. ## Max Completion Tokens * Ключ: `max_completion_tokens` * Опционально, **integer**, от 1 и выше Устанавливает верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе. Она не превысит этот лимит. Максимальное значение равно длине контекста минус длина подсказки. ## Logit Bias * Ключ: `logit_bias` * Опционально, **map** Принимает JSON‑объект, сопоставляющий токены (указанные их ID в токенизаторе) с соответствующим значением смещения от -100 до 100. Математически смещение добавляется к логитам, генерируемым моделью перед сэмплированием. Точный эффект будет различаться в зависимости от модели, но значения от -1 до 1 должны уменьшать или увеличивать вероятность выбора; значения вроде -100 или 100 должны приводить к запрету или эксклюзивному выбору соответствующего токена. ## Logprobs * Ключ: `logprobs` * Опционально, **boolean** Определяет, возвращать ли лог‑вероятности токенов вывода. Если `true`, возвращаются лог‑вероятности каждого выданного токена. ## Top Logprobs * Ключ: `top_logprobs` * Опционально, **integer** Целое число от 0 до 20, указывающее количество наиболее вероятных токенов, которые следует вернуть для каждой позиции токена, каждый с соответствующей лог‑вероятностью. Параметр `logprobs` должен быть установлен в `true`, если используется этот параметр. ## Формат ответа (Response Format) * Ключ: `response_format` * Опционально, **map** Принуждает модель выдавать вывод в определённом формате. Установка `{ "type": "json_object" }` включает режим JSON, который гарантирует, что сообщение модели будет корректным JSON. **Примечание**: при использовании режима JSON также следует явно попросить модель генерировать JSON через системное или пользовательское сообщение. ## Структурированные выводы (Structured Outputs) * Ключ: `structured_outputs` * Опционально, **boolean** Если модель поддерживает структурированные выводы с помощью `response_format` и `json_schema`. ## Stop * Ключ: `stop` * Опционально, **array** Немедленно прекращает генерацию, если модель встречает любой токен, указанный в массиве `stop`. ## Tools * Ключ: `tools` * Опционально, **array** Параметр вызова инструмента, соответствующий форме запроса OpenAI. Для провайдеров, не являющихся OpenAI, будет преобразован соответствующим образом. Подробнее в [руководстве по вызову инструментов](/docs/guides/features/tool-calling). ## Tool Choice * Ключ: `tool_choice` * Опционально, **string or object** Определяет, какой (если какой‑то) инструмент будет вызван моделью. `none` означает, что модель не будет вызывать инструмент и вместо этого сгенерирует сообщение. `auto` позволяет модели выбирать между генерацией сообщения и вызовом одного или нескольких инструментов. `required` заставляет модель вызвать один или несколько инструментов. Указание конкретного инструмента через `{"type": "function", "function": {"name": "my_function"}}` принуждает модель вызвать именно этот инструмент. ## Parallel Tool Calls * Ключ: `parallel_tool_calls` * Опционально, **boolean** * По умолчанию: **true** Определяет, включать ли параллельный вызов функций при использовании инструментов. Если `true`, модель может вызывать несколько функций одновременно. Если `false`, функции будут вызываться последовательно. Применяется только при наличии предоставленных инструментов. ## Include Reasoning * Ключ: `include_reasoning` * Опционально, **boolean** Устаревший синоним для `reasoning.exclude`. При `true` токены рассуждения возвращаются в ответе, если модель их поддерживает. ## Reasoning * Ключ: `reasoning` * Опционально, **map** Контролирует поведение рассуждений для моделей, поддерживающих токены мышления, включая включение рассуждений, их усилие, максимальное количество токенов рассуждения и исключение рассуждений из ответа. ## Reasoning Effort * Ключ: `reasoning_effort` * Опционально, **enum** (xhigh, high, medium, low, minimal, none) Настройка усилия рассуждения в стиле OpenAI. Более высокие значения позволяют модели тратить больше токенов на внутренние рассуждения, если они поддерживаются. ## Web Search Options * Ключ: `web_search_options` * Опционально, **map** Настраивает нативные параметры веб‑поиска для моделей и провайдеров, поддерживающих ответы, связанные с веб‑поиском. ## Verbosity * Ключ: `verbosity` * Опционально, **enum** (low, medium, high, xhigh, max) * По умолчанию: **medium** Ограничивает многословность ответа модели. Низкие значения дают более лаконичные ответы, а высокие — более детальные и всесторонние. Введено OpenAI для Responses API. Для моделей Anthropic этот параметр сопоставляется с `output_config.effort`. Уровень `xhigh` поддерживается Anthropic Claude 4.7 Opus и более новыми моделями. Уровень `max` поддерживается Anthropic Claude 4.6 Opus и более новыми моделями.