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.) подключайтесь к MCP‑серверу по адресу https://api.vega.chat/docs/_mcp/server.

Модели

MD версия

Исследуйте и просматривайте более 300 моделей и провайдеров на нашем сайте или через наш API. Вы также можете подписаться на наш RSS‑канал, чтобы получать обновления о новых моделях.

Параметры запроса

API моделей поддерживает параметры запроса для фильтрации списка возвращаемых моделей.

output_modalities

Фильтрует модели по их возможностям вывода. Принимает список модальностей, разделённых запятыми, или "all" для включения всех моделей независимо от типа вывода.

ЗначениеОписание
textМодели, генерирующие текстовый вывод (по умолчанию)
imageМодели, генерирующие изображения
audioМодели, генерирующие аудио вывод
embeddingsМодели эмбеддингов
allВключить все модели, без фильтрации по модальностям

Примеры:

bash
# По умолчанию — только текстовые модели
curl "https://api.vega.chat/api/v1/models"

# Только модели генерации изображений
curl "https://api.vega.chat/api/v1/models?output_modalities=image"

# Текстовые и визуальные модели
curl "https://api.vega.chat/api/v1/models?output_modalities=text,image"

# Все модели независимо от модальности
curl "https://api.vega.chat/api/v1/models?output_modalities=all"

Тот же параметр доступен на эндпоинте /v1/models/count, чтобы количество совпадало с результатами списка.

supported_parameters

Фильтрует модели по поддерживаемым ими параметрам API. Например, чтобы найти модели, поддерживающие вызов инструментов:

bash
curl "https://api.vega.chat/api/v1/models?supported_parameters=tools"

Стандарт API моделей

Наш API моделей делает самую важную информацию обо всех LLM доступной бесплатно сразу после её подтверждения.

Схема ответа API

API моделей возвращает стандартизированный JSON‑формат ответа, предоставляющий полные метаданные для каждой доступной модели. Эта схема кэшируется на границе сети и предназначена для надёжной интеграции с производственными приложениями.

Корневой объект ответа

json
{
  "data": [
    /* Массив объектов Model */
  ]
}

Схема объекта Model

Каждая модель в массиве data содержит следующие стандартизированные поля:

ПолеТипОписание
idstringУникальный идентификатор модели, используемый в запросах API (например, "google/gemini-2.5-pro-preview")
canonical_slugstringПостоянный slug модели, который никогда не меняется
namestringЧеловекочитаемое название модели
creatednumberUnix‑время добавления модели в VEGA
descriptionstringПодробное описание возможностей и характеристик модели
context_lengthnumberМаксимальный размер контекстного окна в токенах
architectureArchitectureОбъект, описывающий технические возможности модели
pricingPricingНаименьшая ценовая структура использования этой модели
top_providerTopProviderКонфигурационные детали основного провайдера
per_request_limitsИнформация о лимитах (null, если лимитов нет)
supported_parametersstring[]Массив поддерживаемых параметров API для этой модели
default_parametersobject | nullЗначения параметров по умолчанию (null, если их нет)
expiration_datestring | nullДата устаревания конечной точки модели (null, если модель не устарела)

Объект Architecture

typescript
{
  "input_modalities": string[], // Поддерживаемые типы ввода: ["file", "image", "text"]
  "output_modalities": string[], // Поддерживаемые типы вывода: ["text"]
  "tokenizer": string,          // Метод токенизации
  "instruct_type": string | null // Тип формата инструкций (null, если не применимо)
}

Объект Pricing

Все цены указаны в рублях (RUB) за токен/запрос/единицу. Значение "0" означает, что функция бесплатна.

typescript
{
  "prompt": string,           // Стоимость за входной токен
  "completion": string,       // Стоимость за токен вывода
  "request": string,         // Фиксированная стоимость за запрос к API
  "image": string,            // Стоимость за входное изображение
  "web_search": string,       // Стоимость за операцию веб‑поиска
  "internal_reasoning": string, // Стоимость за токены внутреннего рассуждения
  "input_cache_read": string,   // Стоимость за чтение кэшированного входного токена
  "input_cache_write": string   // Стоимость за запись кэшированного входного токена
}

Объект Top Provider

typescript
{
  "context_length": number,        // Ограничение контекста, специфичное для провайдера
  "max_completion_tokens": number, // Максимальное количество токенов в ответе
  "is_moderated": boolean          // Применяется ли модерация контента
}

Поддерживаемые параметры

Массив supported_parameters указывает, какие параметры, совместимые с OpenAI, работают с каждой моделью:

  • tools – возможности вызова функций
  • tool_choice – управление выбором инструмента
  • max_tokens – ограничение длины ответа
  • temperature – контроль случайности
  • top_p – ядерная выборка
  • reasoning – режим внутреннего рассуждения
  • include_reasoning – включать рассуждения в ответ
  • structured_outputs – принудительное соблюдение JSON‑схемы
  • response_format – спецификация формата вывода
  • stop – пользовательские стоп‑последовательности
  • frequency_penalty – снижение повторов
  • presence_penalty – разнообразие тем
  • seed – детерминированные выводы

Некоторые модели разбивают текст на куски из нескольких символов (GPT, Claude, Llama и др.), в то время как другие токенизируют по символу (PaLM). Это означает, что количество токенов (а следовательно и стоимость) будет различаться между моделями, даже при одинаковых входных и выходных данных. Стоимость отображается и выставляется согласно токенизатору используемой модели. Вы можете использовать поле usage в ответе, чтобы получить количество токенов для ввода и вывода.

Если есть модели или провайдеры, которые вас интересуют, но их нет в VEGA, пожалуйста, расскажите о них нам по адресу mail@vega.chat.

Для провайдеров

Если вы хотите сотрудничать с VEGA, подробнее ознакомьтесь с нашей страницей для провайдеров.