Для чистого Markdown любой страницы добавьте .md к URL 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.

Преобразования сообщений

MD версия

Чтобы помочь с подсказками, превышающими максимальный размер контекста модели, VEGA поддерживает сжатие контекста плагин, который можно включать для каждого запроса:

typescript

{
  plugins: [{ id: "context-compression" }], // Сжимать подсказки, которые > размер контекста.
  messages: [...],
  model // Работает с любой моделью
}

Это может быть полезно в ситуациях, когда не требуется идеальное воспоминание. Плагин работает, удаляя или обрезая сообщения из середины подсказки, пока подсказка не поместится в окно контекста модели.

В некоторых случаях проблема заключается не в длине контекстных токенов, а в реальном количестве сообщений. Плагин решает и эту задачу: например, модели Claude от Anthropic ограничивают количество сообщений максимумом {anthropicMaxMessagesCount}. Когда это ограничение превышено при включённом сжатии контекста, плагин сохраняет половину сообщений с начала и половину с конца беседы.

Когда сжатие контекста включено, VEGA сначала попытается найти модели, у которых длина контекста составляет как минимум половину от общего количества требуемых токенов (ввод + завершение). Например, если ваша подсказка требует в сумме 10 000 токенов, будут рассматриваться модели с длиной контекста не менее 5 000 токенов. Если такие модели отсутствуют, VEGA перейдёт к использованию модели с наибольшей доступной длиной контекста.

Затем сжатие попытается уместить ваш контент в окно контекста выбранной модели, удаляя или обрезая содержимое из середины подсказки. Если сжатие контекста отключено и общее количество токенов превышает длину контекста модели, запрос завершится ошибкой с сообщением, предлагающим либо сократить длину, либо включить сжатие контекста.

Все эндпоинты VEGA с длиной контекста 8 k (8 192 токенов) или меньше по умолчанию используют сжатие контекста. Чтобы отключить это, передайте plugins: [{"id": "context-compression", "enabled": false}] в теле запроса.

Середина подсказки сжимается, потому что LLM‑модели уделяют меньше внимания середине последовательностей.