Для получения чистого Markdown любой страницы добавьте .md к URL‑адресу страницы.
Для полного индекса документации см. https://api.vega.chat/docs/llms.txt.
Для полного содержания документации см. https://api.vega.chat/docs/llms-full.txt.
Для интеграции AI‑клиентов (Claude Code, Cursor и др.) подключитесь к MCP‑серверу по адресу https://api.vega.chat/docs/_mcp/server.

Параметры сэмплирования формируют процесс генерации токенов моделью. Вы можете отправлять любые параметры из приведённого ниже списка, а также другие, в VEGA.

VEGA будет использовать значения по умолчанию, указанные ниже, если некоторые параметры отсутствуют в вашем запросе (например, temperature — 1.0). Мы также передаём некоторые провайдер‑специфичные параметры, такие как safe_prompt для Mistral или raw_mode для Hyperbolic, непосредственно соответствующим провайдерам, если они указаны.

Пожалуйста, обратитесь к разделу провайдера модели, чтобы подтвердить, какие параметры поддерживаются. Для подробных рекомендаций по управлению провайдер‑специфичными параметрами — нажмите здесь.

Temperature

• Ключ: temperature
• Необязательно, float, от 0.0 до 2.0
• По умолчанию: 1.0
• Объясняющее видео: Смотреть

Эта настройка влияет на разнообразие ответов модели. Низкие значения приводят к более предсказуемым и типичным ответам, а высокие — к более разнообразным и редким. При значении 0 модель всегда выдаёт один и тот же ответ на одинаковый ввод.

Top P

• Ключ: top_p
• Необязательно, float, от 0.0 до 1.0
• По умолчанию: 1.0
• Объясняющее видео: Смотреть

Эта настройка ограничивает выбор модели процентом наиболее вероятных токенов: только те токены, чьи суммарные вероятности достигают P. Низкое значение делает ответы модели более предсказуемыми, а значение по умолчанию позволяет использовать весь диапазон токенов. По сути, это динамический Top‑K.

Top K

• Ключ: top_k
• Необязательно, integer, 0 или больше
• По умолчанию: 0
• Объясняющее видео: Смотреть

Ограничивает набор токенов, из которых модель выбирает на каждом шаге. Значение 1 заставит модель всегда выбирать наиболее вероятный следующий токен, что приводит к предсказуемым результатам. По умолчанию параметр отключён, и модель рассматривает все варианты.

Frequency Penalty

• Ключ: frequency_penalty
• Необязательно, float, от -2.0 до 2.0
• По умолчанию: 0.0
• Объясняющее видео: Смотреть

Настройка направлена на снижение повторения токенов в зависимости от того, как часто они встречаются во входных данных. Токены, часто встречающиеся во вводе, будут использоваться реже, пропорционально их частоте. Штраф масштабируется с количеством появлений. Отрицательные значения поощряют повторное использование токенов.

Presence Penalty

• Ключ: presence_penalty
• Необязательно, float, от -2.0 до 2.0
• По умолчанию: 0.0
• Объясняющее видео: Смотреть

Регулирует, насколько часто модель повторяет конкретные токены, уже использованные во вводе. Более высокие значения делают такие повторы менее вероятными, отрицательные — напротив. Штраф не масштабируется с количеством появлений. Отрицательные значения поощряют повторное использование токенов.

Repetition Penalty

• Ключ: repetition_penalty
• Необязательно, float, от 0.0 до 2.0
• По умолчанию: 1.0
• Объясняющее видео: Смотреть

Помогает уменьшить повторение токенов из входа. Более высокое значение делает модель менее склонной к повторениям, но слишком большое значение может ухудшить связность текста (часто появляются «бегущие» предложения без небольших слов). Штраф масштабируется в зависимости от исходной вероятности токена.

Min P

• Ключ: min_p
• Необязательно, 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 уровня уверенности самого вероятного токена.) Если min_p установлен в 0.1, модель будет рассматривать только токены, вероятность которых как минимум в 10 раз меньше лучшего варианта.

Top A

• Ключ: top_a
• Необязательно, float, от 0.0 до 1.0
• По умолчанию: 0.0

Учитывает только токены с «достаточно высокой» вероятностью относительно самого вероятного токена. По сути, это динамический Top‑P. Низкое значение Top‑A фокусирует выбор на токенах с наивысшей вероятностью, но в более узком диапазоне. Высокое значение не обязательно повышает креативность, а скорее уточняет процесс фильтрации на основе максимальной вероятности.

Seed

• Ключ: seed
• Необязательно, integer

Если указан, инференс будет детерминированным: 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
• Необязательно, integer, от 1 и выше

Устанавливает верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе. Модель не превысит этот лимит. Максимальное значение — длина контекста минус длина подсказки.

Max Completion Tokens

• Ключ: max_completion_tokens
• Необязательно, integer, от 1 и выше

Устанавливает верхний предел количества токенов, которые модель может сгенерировать в ответе. Модель не превысит этот лимит. Максимальное значение — длина контекста минус длина подсказки.

Logit Bias

• Ключ: logit_bias
• Необязательно, map

Принимает JSON‑объект, сопоставляющий токены (по их ID в токенизаторе) со значением смещения от -100 до 100. Математически смещение добавляется к логитам модели перед сэмплированием. Точный эффект зависит от модели, но значения от -1 до 1 обычно уменьшают или увеличивают вероятность выбора; значения -100 или 100 приводят к полному запрету или обязательному выбору соответствующего токена.

Logprobs

• Ключ: logprobs
• Необязательно, boolean

Определяет, возвращать ли лог‑вероятности выходных токенов. Если true, возвращаются лог‑вероятности каждого сгенерированного токена.

Top Logprobs

• Ключ: top_logprobs
• Необязательно, integer

Целое число от 0 до 20, указывающее количество наиболее вероятных токенов, которые следует вернуть для каждой позиции, вместе с их лог‑вероятностями. Параметр logprobs должен быть установлен в true, если используется этот параметр.

Response Format

• Ключ: response_format
• Необязательно, map

Принуждает модель выдавать ответ в определённом формате. Установка { "type": "json_object" } включает режим JSON, гарантируя, что сгенерированное сообщение будет корректным JSON.

Примечание: при использовании режима JSON также следует явно попросить модель генерировать JSON через системное или пользовательское сообщение.

Structured Outputs

• Ключ: structured_outputs
• Необязательно, boolean

Если модель поддерживает структурированные выводы, можно использовать response_format → json_schema.

Stop

• Ключ: stop
• Необязательно, array

Прерывает генерацию сразу, как только модель встретит любой токен, указанный в массиве stop.

Tools

• Ключ: tools
• Необязательно, array

Параметр вызова инструментов, соответствующий форме запроса OpenAI. Для провайдеров, не являющихся OpenAI, будет выполнено соответствующее преобразование. Нажмите здесь, чтобы узнать больше о вызове инструментов

Tool Choice

• Ключ: tool_choice
• Необязательно, string or object

Определяет, какой (если какой‑то) инструмент будет вызван моделью. none — модель не будет вызывать инструменты и просто сгенерирует сообщение. auto — модель может выбрать между генерацией сообщения и вызовом одного или нескольких инструментов. required — модель обязана вызвать один или несколько инструментов. Указание конкретного инструмента через {"type": "function", "function": {"name": "my_function"}} принудительно заставит модель вызвать именно его.

Parallel Tool Calls

• Ключ: parallel_tool_calls
• Необязательно, boolean
• По умолчанию: true

Определяет, включён ли параллельный вызов функций при использовании инструментов. Если true, модель может вызывать несколько функций одновременно. Если false, функции вызываются последовательно. Применяется только при наличии параметра tools.

Include Reasoning

• Ключ: include_reasoning
• Необязательно, boolean

Устаревший синоним для reasoning.exclude. При значении true токены рассуждений возвращаются в ответе, если модель их поддерживает.

Reasoning

• Ключ: reasoning
• Необязательно, map

Управляет поведением рассуждений у моделей, поддерживающих токены мышления, включая включение рассуждений, их усилие, максимальное количество токенов и исключение рассуждений из ответа.

Reasoning Effort

• Ключ: reasoning_effort
• Необязательно, 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 это поддерживается.

Web Search Options

• Ключ: web_search_options
• Необязательно, map

Конфигурирует нативные параметры веб‑поиска для моделей и провайдеров, поддерживающих ответы, связанные с веб‑поиском.

Verbosity

• Ключ: verbosity
• Необязательно, enum (low, medium, high, xhigh, max)

Ограничивает степень подробности ответа модели. Низкие значения дают более лаконичные ответы, высокие — более детальные и всесторонние. Параметр введён OpenAI для API Responses.

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.