Для получения 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 MCP‑серверу по адресу https://api.vega.chat/docs/_mcp/server.

Серверные инструменты находятся в бета‑версии. API и их поведение могут измениться.

Серверные инструменты — это специализированные инструменты, управляемые VEGA, которые любая модель может вызвать во время запроса. Когда модель решает использовать серверный инструмент, VEGA выполняет его на сервере и возвращает результат модели — реализация на клиенте не требуется.

Серверные инструменты vs Плагины vs Пользовательские инструменты

Серверные инструменты — это инструменты, которые модель может вызывать ноль или более раз в течение запроса. VEGA обрабатывает выполнение прозрачно.

Плагины внедряют или изменяют запрос/ответ, добавляя функциональность (например, исправление ответа, парсинг PDF). Они всегда запускаются один раз при включении.

Пользовательские инструменты — это стандартные инструменты вызова функций, когда модель предлагает вызов, а ваше приложение его исполняет.

Доступные серверные инструменты

Как работают серверные инструменты

1. Вы включаете один или несколько серверных инструментов в массив tools вашего API‑запроса.
2. Модель решает, будет ли и когда вызывать каждый серверный инструмент, исходя из подсказки пользователя.
3. VEGA перехватывает вызов инструмента, выполняет его на сервере и возвращает результат модели.
4. Модель использует результат для формирования своего ответа. При необходимости она может вызвать инструмент повторно.

Серверные инструменты работают рядом с вашими пользовательскими инструментами — их можно включать в один и тот же запрос.

Быстрый старт

Добавьте серверные инструменты в массив tools, используя префикс типа openrouter::

const response = await fetch('https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions', {
  method: 'POST',
  headers: {
    Authorization: 'Bearer {{API_KEY_REF}}',
    'Content-Type': 'application/json',
  },
  body: JSON.stringify({
    model: '{{MODEL}}',
    messages: [
      {
        role: 'user',
        content: 'What are the latest developments in AI?'
      }
    ],
    tools: [
      { type: 'openrouter:web_search' },
      { type: 'openrouter:datetime' }
    ]
  }),
});

const data = await response.json();
console.log(data.choices[0].message.content);

import requests

response = requests.post(
  "https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions",
  headers={
    "Authorization": f"Bearer {{API_KEY_REF}}",
    "Content-Type": "application/json",
  },
  json={
    "model": "{{MODEL}}",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What are the latest developments in AI?"
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "openrouter:web_search"},
      {"type": "openrouter:datetime"}
    ]
  }
)

data = response.json()
print(data["choices"][0]["message"]["content"])

curl https://api.vega.chat/api/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer {{API_KEY_REF}}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "{{MODEL}}",
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "What are the latest developments in AI?"
      }
    ],
    "tools": [
      {"type": "openrouter:web_search"},
      {"type": "openrouter:datetime"}
    ]
  }'

Комбинирование с пользовательскими инструментами

Серверные инструменты и пользовательские инструменты можно использовать в одном запросе:

{
  "model": "openai/gpt-5.2",
  "messages": [...],
  "tools": [
    { "type": "openrouter:web_search", "parameters": { "max_results": 3 } },
    { "type": "openrouter:datetime" },
    {
      "type": "function",
      "function": {
        "name": "get_stock_price",
        "description": "Get the current stock price for a ticker symbol",
        "parameters": {
          "type": "object",
          "properties": {
            "ticker": { "type": "string" }
          },
          "required": ["ticker"]
        }
      }
    }
  ]
}

Модель может вызывать любую комбинацию серверных и пользовательских инструментов. VEGA автоматически исполняет серверные инструменты, тогда как ваше приложение обрабатывает вызовы пользовательских инструментов как обычно.

Отслеживание использования

Использование серверных инструментов фиксируется в объекте usage ответа:

{
  "usage": {
    "input_tokens": 105,
    "output_tokens": 250,
    "server_tool_use": {
      "web_search_requests": 2
    }
  }
}

Следующие шаги

• Web Search — Поиск в интернете в реальном времени
• Datetime — Получение текущих даты и времени
• Image Generation — Генерация изображений по текстовым подсказкам
• Web Fetch — Получение и извлечение содержимого по URL
• Apply Patch — Предложение правок файлов через V4A‑diff патчи
• Tool Calling — Изучение вызова пользовательских инструментов