> 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 серверу MCP по адресу https://api.vega.chat/docs/_mcp/server.  

# Дистилляция

Дистилляция модели — это процесс обучения более маленькой, более эффективной модели с использованием выводов более крупной модели. Хотя эта техника мощна для создания специализированных моделей, важно соблюдать условия обслуживания, установленные поставщиками и создателями моделей.

Некоторые поставщики и создатели моделей явно запрещают использовать их выводы для обучения других моделей, в то время как другие позволяют это. **VEGA** упрощает фильтрацию моделей, разрешающих дистилляцию, помогая вам оставаться в соответствии с этими политиками.

## Почему соблюдение правил дистилляции важно

Когда вы используете выводы модели для обучения или дообучения других моделей, необходимо убедиться, что у вас есть разрешение на это. Использование выводов моделей, запрещающих дистилляцию, может нарушить условия обслуживания и потенциально привести к юридической ответственности.

**VEGA** отслеживает, какие модели позволяют использовать их выводы в целях обучения, через свойство `is_trainable_text`. Модели, для которых автор явно разрешил текстовую дистилляцию, помечаются как дистиллируемые.

**VEGA** предоставляет информацию о дистилляции на основе лучших усилий. Вы всегда должны проверять конкретные условия лицензии для вашего случая использования, так как требования к лицензированию могут различаться в зависимости от того, как вы планируете использовать выводы модели.

## Поиск дистиллируемых моделей на странице моделей

Самый простой способ найти модели, разрешающие дистилляцию, — использовать фильтр **Distillable** на [странице моделей](/aimodels?distillable=true).

1. Перейдите к [странице моделей с включённым фильтром distillable](/aimodels?distillable=true)  
2. Фильтр **Distillable** в панели фильтров будет установлен в **Yes**, показывая только модели, разрешающие дистилляцию  

Этот фильтр отображает все модели, для которых автор разрешил использовать их выводы в целях обучения, что упрощает построение compliant‑процессов дистилляции.

## Использование параметра маршрутизации

Для программного контроля вы можете использовать параметр `enforce_distillable_text` в своих API‑запросах. При значении `true` **VEGA** будет направлять ваш запрос только к моделям, разрешающим текстовую дистилляцию.

| Поле                      | Тип     | По умолчанию | Описание                                                       |
| -------------------------- | ------- | ------------ | ------------------------------------------------------------- |
| `enforce_distillable_text` | boolean | -            | Ограничить маршрутизацию только моделями, которые позволяют дистилляцию текста. |

Когда `enforce_distillable_text` установлен в `true`, запрос будет направлен только к моделям, для которых автор явно включил текстовую дистилляцию. Если для вашего запроса нет доступных дистиллируемых моделей, вы получите ошибку.

### Пример: Принудительное использование дистиллируемых моделей

```typescript title="TypeScript SDK"
import { OpenRouter } from '@openrouter/sdk';

const client = new OpenRouter({
  apiKey: '<VEGA_API_KEY>',
});

const completion = await client.chat.send({
  model: 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',
  messages: [{ role: 'user', content: 'Explain quantum computing' }],
  provider: {
    enforceDistillableText: true,
  },
  stream: false,
});
```

```typescript title="TypeScript (fetch)"
fetch('https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    'Authorization': 'Bearer <VEGA_API_KEY>',
    'HTTP-Referer': '<YOUR_SITE_URL>',
    'X-OpenRouter-Title': '<YOUR_SITE_NAME>',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',
    messages: [{ role: 'user', content: 'Explain quantum computing' }],
    provider: {
      enforce_distillable_text: true,
    },
  }),
});
```

```python title="Python"
import requests

headers = {
  'Authorization': 'Bearer <VEGA_API_KEY>',
  'HTTP-Referer': '<YOUR_SITE_URL>',
  'X-OpenRouter-Title': '<YOUR_SITE_NAME>',
  'Content-Type': 'application/json',
}

response = requests.post('https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions', headers=headers, json={
  'model': 'meta-llama/llama-3.1-70b-instruct',
  'messages': [{ 'role': 'user', 'content': 'Explain quantum computing' }],
  'provider': {
    'enforce_distillable_text': True,
  },
})
```

```bash title="cURL"
curl https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer <VEGA_API_KEY>" \
  -H "HTTP-Referer: <YOUR_SITE_URL>" \
  -H "X-OpenRouter-Title: <YOUR_SITE_NAME>" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "meta-llama/llama-3.1-70b-instruct",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Explain quantum computing"}],
    "provider": {
      "enforce_distillable_text": true
    }
  }'
```

## Сценарии использования

Фильтр дистиллируемых моделей особенно полезен для:

* **Создания обучающих наборов данных**: При сборе выводов моделей для обучения или дообучения собственных моделей убедитесь, что используете только выводы моделей, разрешающих такой способ использования.  

* **Конвейеров дистилляции**: При создании более маленьких, специализированных моделей из крупных учительских моделей фильтруйте модели, позволяющие использовать их выводы в обучении.  

* **Рабочих процессов соблюдения требований**: Организации со строгими требованиями к соответствию могут программно принудительно применять политики дистилляции во всех API‑запросах.  

## Связанная документация

* [Provider Routing](/docs/guides/routing/provider-selection) — Узнайте больше о параметре `enforce_distillable_text` и других параметрах маршрутизации провайдера  
* [Models](/docs/overview/models) — Просмотрите все доступные модели и их возможности