Модели

Clef — это открытая мультимодальная модель принятия решений 27B от Cloudflare, доработанная версия Qwen3.8-27B, размещённая на Workers AI. Она превращает состояние (текст или структурированный JSON) и схему типизированных вопросов в решения, возвращая калиброванную вероятность для каждого допустимого варианта каждого вопроса за один прямой проход вместо генерации токенов. Используйте её для классификации, маршрутизации, скоринга, защитных ограничений и агентного управления потоком через Decisions API. Примечание: Workers AI в настоящее время обрезает длинное текстовое состояние примерно до первых 2K токенов, поэтому содержимое за этим пределом не читается; изображения учитываются отдельно.

MAI-Voice-2.1-Flash — это модель синтеза речи из текста с низкой задержкой от Microsoft AI, оптимизированная для работы в реальном времени. Она обеспечивает естественную и выразительную речь на 23 языках, с интонацией, ритмом и эмоциональными нюансами, близкими к человеческим. Модель подходит для голосовых агентов, ассистентов, колл-центров и других интерактивных приложений, где важнее всего задержка и стоимость. На OpenRouter задайте voice как полный голос ID с суффиксом модели, например "en-US-Harper:MAI-Voice-2.1-Flash". Локаль голоса определяет язык синтеза. Установите response_format в "mp3" или "pcm" (24 kHz моно). Harper и Grant поддерживают стили речи agent, customer-call-center, educational и narrator, а многие локализованные голоса добавляют эмоциональные стили, такие как excited, happy, sad и whispering. Полный список голосов приведён в поле supported_voices в моделях API. См. руководство по синтезу речи.

MAI-Voice-2.1 — это модель преобразования текста в речь с максимальной точностью воспроизведения и выразительностью от Microsoft AI. Она создаёт естественную речь студийного качества на 23 языках, обеспечивая детальную просодию, нюансированную выразительность и стабильность голоса при генерации длинного контента. Модель подходит для аудиокниг, подкастов, лекций, озвучивания и брендового аудио, где важна максимальное качество голоса. Модель ставит естественность и выразительность выше генерации, критичной к задержке. На OpenRouter задайте для voice полный голос ID с суффиксом модели, например "en-US-Harper:MAI-Voice-2.1". Локаль голоса определяет язык синтеза. Установите response_format в значение "mp3" или "pcm" (24 kHz моно). Harper и Grant поддерживают стили речи agent, customer-call-center, educational и narrator, а многие локализованные голоса добавляют эмоциональные стили, такие как excited, happy, sad и whispering. Полный список голосов приведён в поле supported_voices в модели API. См. руководство по преобразованию текста в речь.

HeyGen Video — универсальная модель генерации видео от HeyGen. Она создаёт короткие ролики с синтезированным звуком (диалоги, атмосфера и звуковые эффекты) за один вызов, работая с текстовым промптом, с изображения-первого кадра или с набора изображений, видео и аудиореференсов, к которым промпт может напрямую обращаться. Модель ориентирована на короткие деловые видео с высокой динамикой в кадре: брендовые моменты, демонстрации продуктов и оборудования, обучающий и адаптационный контент. Это не аватарный продукт. В отличие от Avatar IV и Video Agent от HeyGen, здесь нет этапа говорящей головы, сценария или синхронизации губ; всю сцену определяют промпт и референсы.

Tev1 4B Experimental — экспериментальная модель принятия решений от Together AI, контролируемая тонкая настройка Qwen3.5-4B, обученная выбирать один вариант из структурированного состояния, вопроса и списка из 2-24 помеченных вариантов. Она сохраняет стандартную голову предсказания следующего токена Qwen, поэтому обслуживается через обычные chat completions API, а не через выделенную среду выполнения решений. Отправьте системную инструкцию, за которой следует JSON решение, содержащее state, question и options. Модель возвращает одну букву варианта, которую код приложения сопоставляет с ключом варианта. Рекомендуемые настройки: temperature: 0, max_tokens: 8 и отключённое мышление. Она предназначена для маршрутизации, классификации и проверок политик, а не для обычного чата. Together публикует полный рецепт данных и обучающий код, чтобы команды могли дообучить собственный вариант.

Mercury Decide — это структурированная модель принятия решений от Inception, предоставляемая как конечная точка System One. Отправьте состояние вместе с типизированными вопросами, и она вернёт выбор, оценку или ответ «да/нет», каждый с калиброванной вероятностью, взятой непосредственно из модели, а не записанной текстом, поэтому выходные токены бесплатны. Она выполняет до 14 решений в секунду и сообщает, насколько она уверена, поэтому система принятия решений может запускать её на каждом случае и передавать неуверенные случаи человеку. Mercury Decide использует ту же схему /v1/systemone, что и Jev.

rerank-3-lite — это реранкер, оптимизированный как по задержке, так и по качеству, и являющийся прямой заменой rerank-2.5-lite, превосходя его в среднем на 0.94% NDCG@10 по оценкам в доменах и на 1.86% по оценкам на длинных документах, с улучшениями в поиске кода на 2.77% поверх voyage-3-large и на 2.59% поверх voyage-4-large. Он соответствует качеству поиска rerank-2.5 и на 93 наборах данных для поиска превосходит Cohere Rerank v4.0 Pro на 1.44% и Qwen3-Reranker-8B на 2.61%. Модель поддерживает суммарную длину контекста в 32K токенов на пару «запрос-документ», включая до 8K токенов для запроса, что обеспечивает более точный поиск по длинным документам. Кроме того, rerank-3-lite поддерживает следование инструкциям, позволяя пользователям направлять оценку релевантности с помощью подсказок на естественном языке. Подробнее о rerank-3-lite читайте здесь: blog.voyageai.com/2026/09/30/rerank-3

rerank-3 — это реранкер, оптимизированный по качеству и являющийся готовой заменой rerank-2.5, превосходящий его в среднем на 0.80% NDCG@10 по доменным оценкам и на 3.35% в оценках на длинных документах, с приростом в поиске кода на 2.01% поверх voyage-3-large и на 1.96% поверх voyage-4-large. На 93 наборах данных для поиска он превосходит Cohere Rerank v4.0 Pro на 2.14% и Qwen3-Reranker-8B на 3.31%. Модель поддерживает суммарную длину контекста в 32K токенов на пару «запрос-документ», включая до 8K токенов для запроса, что обеспечивает более точный поиск по длинным документам. Кроме того, rerank-3 поддерживает следование инструкциям, позволяя пользователям направлять оценку релевантности с помощью подсказок на естественном языке. Узнайте больше о rerank-3 здесь: blog.voyageai.com/2026/09/30/rerank-3

GPT-6.1 Sol Pro — это та же базовая модель, что и GPT-6.1 Sol, но обслуживается с параметром reasoning.mode, установленным в pro, для получения более качественных ответов на сложных задачах. Примечание о стоимости: pro-режим тратит гораздо больше токенов на рассуждение в каждом запросе, поэтому обычный запрос стоит в несколько раз дороже, чем аналогичный запрос на GPT-6.1 Sol, и занимает значительно больше времени. Он предназначен для сложных задач с высокими ставками, где дополнительная точность оправдывает затраты. Для повседневных задач кодинга, агентных и чат-сценариев используйте GPT-6.1 Sol вместо этого. Подробнее в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode

GPT-6.1 Sol — это обновление GPT-6 Sol от OpenAI, занимающее позицию ниже флагманской GPT-6 Astra в серии GPT-6. Она подходит для агентного программирования, использования компьютера, профессиональной работы с большим объёмом документов и автоматизации многоэтапных бизнес-процессов, и приближается к результатам уровня Astra в этих задачах при гораздо меньшей стоимости. По сравнению с GPT-6 Sol, она допускает меньше фактических ошибок и надёжнее соблюдает явные ограничения и намерения пользователя при выполнении агентных задач.

Claude Sonnet 5.5 — это модель класса Sonnet от Anthropic для хорошо ограниченной повседневной работы, являющаяся прямым обновлением Claude Sonnet 5. Она особенно сильна в создании функций, исправлении ошибок и создании качественных документов, слайдов и электронных таблиц, а также пишет и общается яснее, чем её предшественник. Мышление всегда включено, поэтому усилие является основным рычагом для балансировки глубины, задержки и стоимости, а более низкие настройки усилия сохраняют её отзывчивость для повседневных агентских циклов.

Solar Decide — это структурированная модель принятия решений от Upstage, доступная как конечная точка System One на Solar Mini 4. Отправьте состояние вместе с типизированными вопросами — модель вернёт выбор, оценку или ответ «да/нет», и для каждого результата укажет калиброванную вероятность, полученную непосредственно из модели, а не в виде текста. Поскольку она не генерирует прозаический текст, каждое решение выполняется за один прямой проход, а выходные токены бесплатны. Благодаря контекстному окну размером 512K целый документ может служить состоянием. Solar Decide использует ту же схему /v1/systemone, что и Jev, обеспечивая высокое качество понимания корейского языка от Solar Mini 4 для маршрутизации, классификации и проверок политик.

Span-01 — это модель оценки поведения от Respan. Она считывает фрагмент диалога и возвращает для каждого заданного вами поведения на естественном языке вероятность того, что это поведение присутствует. Она подходит для оценки, гардрейлов и мониторинга выходных данных LLM и агентов в масштабе. Это более точный уровень семейства. Span-01 Lite — бесплатный, более лёгкий уровень.

Span-01 Lite — это бесплатный, облегченный уровень Span-01, модели оценки поведения от Respan. Для каждого поведения, сформулированного на обычном языке, она возвращает вероятность того, что это поведение присутствует в фрагменте разговора, и подходит для оценки и мониторинга больших объемов, где стоимость важнее, чем пиковая точность.

Seed Audio 1.0 — это нестриминговая модель генерации аудио от ByteDance Seed. Она создаёт речь и другие аудио по текстовому запросу на естественном языке, который может описывать желаемый голос, тон и звуковые эффекты, при необходимости управляемая с помощью Seed диктора ID или эталонного аудиофрагмента для клонирования голоса. Вывод ограничен 120 секундами на запрос и тарифицируется за каждую секунду сгенерированного аудио. Подходит для аудиокниг, озвучивания, игр и аналогичных задач.

Kev 4B — это небольшая модель принятия решений с открытыми весами от Jared Palmer, созданная как адаптер LoRA и указательная головка на базе Qwen3.5-4B-Base и предоставляемая через тот же контракт /v1/systemone, что и Jev от TypeSafe. Отправьте состояние и типизированные вопросы (да/нет, множественный выбор или оценка), и модель вернёт калиброванную вероятность по каждому вопросу за один прямой проход, без сгенерированного текста. Это рекомендуемая контрольная точка в семействе Kev (0.8B, 4B, 9B) и подходит для маршрутизации, классификации и проверок политик, которым нужна компактная альтернатива Jev под лицензией Apache-2.0. Код, карточки моделей и наборы для оценки: https://github.com/jaredpalmer/kev

Perceptron Mk1.5 — это модель воплощённого мышления Perceptron для физических агентов. Она принимает текст, изображения, видео и аудио на входе и отвечает текстом, а также необязательными структурированными аннотациями: точки, прямоугольники, полигоны, треки и клипы. Она поддерживает градуированное рассуждение через стандартные элементы управления рассуждением, вызов функций-инструментов и структурированные выходные данные через схему JSON. Структурированные аннотации выводятся в тексте только по запросу через параметр annotation_format ("point", "box" или "polygon" для пространственной локализации на изображениях, "clip" для временных сегментов в видео). Звуковые дорожки видео анализируются только при включении по запросу через provider.options.perceptron.enable_audio_in_video: true.

Gemini 3.5 Transcribe — это модель преобразования речи в текст от Google. Она подходит для синхронной транскрипции, требующей временных меток на уровне слов или диаризации говорящих, с поддержкой до восьми говорящих. Аудио может быть длительностью до одного часа или 30 минут при включённых временных метках или диаризации.

Transcribe 1 Pro — это модель распознавания речи в текст от Fish Audio, оптимизированная для интервью, совещаний и подкастов. Она размечает говорящих встроенными метками speaker, сохраняет эмоциональную окраску и признаки голосовых событий, такие как [laughter], автоматически определяет язык и может возвращать посегментные результаты с таймкодами на уровне слов.

Ember-1 — это специализированная модель рассуждений от Fireworks Research, созданная на основе Kimi K3. Она разработана так, чтобы каждый токен использовался эффективнее: она генерирует более короткие цепочки рассуждений, используя примерно на 40% меньше токенов, чем базовая модель, сохраняя при этом сопоставимое качество по оценкам Fireworks. Она подходит для программирования, работы со знаниями и агентных рабочих процессов, где важны стоимость и задержка рассуждений.

Gemini 3.8 Flash Lite TTS — это модель преобразования текста в речь от Google и быстрый высокопроизводительный представитель семейства 3.8 TTS наряду с Gemini 3.8 Flash TTS. Она подходит для конвейеров разговорных голосовых агентов, массового чтения вслух и задач репликации голоса, где задержка и стоимость важнее максимальной выразительности. Она принимает ту же конфигурацию речи, что и Gemini 3.1 Flash TTS Preview, включая предварительно созданные студийные голоса 30, и поддерживает Voice Design и Voice Replication от Google через идентификаторы voice_....

Gemini 3.8 Flash TTS — это модель преобразования текста в речь от Google и преемница Gemini 3.1 Flash TTS Preview. Она представляет собой творческий уровень семейства 3.8 TTS и подходит для озвучивания, работы с персонажами и многоголосых диалогов, где точность голоса, нюансы актёрской игры и охват региональных диалектов важнее задержки. Она принимает ту же конфигурацию речи, что и её предшественница, включая 30 готовых студийных голосов, и поддерживает Voice Design от Google (создание голосов по текстовому описанию) и Voice Replication (клонирование голосов по короткому образцу) через идентификаторы voice_....

GLM-5.3-Prime — это высокоскоростной вариант модели GLM-5.3 от Z.ai, который наследует все её возможности, обеспечивая при этом в 1.5–2× большую пропускную способность вывода благодаря ускорению инференса. Модель поддерживает ввод и вывод текста с контекстным окном в 1M токенов и до 128K выходных токенов и предназначена для задач написания кода и агентных сценариев, включая долгосрочную многошаговую оркестрацию агентов, диалог в реальном времени и потоковую генерацию кода. Режим рассуждения всегда включён и не может быть отключён. Поддерживаются уровни рассуждения low, high и max; по умолчанию используется max.

Qwen3.8 Max Prime — это вариант с более высокой пропускной способностью модели Qwen3.8 Max от команды Qwen из Alibaba, предоставляемый как отдельный SKU по более высокой цене. Он принимает текстовый, графический и видеовход и возвращает текст, с контекстным окном на 1M токенов и включённым по умолчанию механизмом рассуждений. Поддерживаются вызовы инструментов, структурированные выходные данные и настраиваемая интенсивность рассуждений, что соответствует Qwen3.8 Max.

Recraft V4.1 Flash — это текст-в-изображение модель от Recraft, скоростного и экономичного уровня семейства V4.1. Она генерирует ~1K растровых изображений примерно за 1.5 секунд «под ключ», примерно за пятую часть стоимости Recraft V4.1, и подходит для быстрой итерации, прототипирования и массовой генерации, где скорость важнее пиковой точности. Это только генерация: входные изображения, стили и референсы стилей не поддерживаются. Поддерживаются те же соотношения сторон, что и у V4.1, и параметры image_config: rgb_colors (задаёт цветовую палитру) и background_rgb_color (задаёт цвет фона). Подробности см. в документации по генерации изображений: https://openrouter.ai/docs/features/multimodal/image-generation

Aion 3.5 Mini — это мультимодельная система ролевой игры и повествования от AionLabs, построенная на семействе моделей GLM. Это меньшая и более дешёвая по стоимости версия Aion 3.5, использующая тот же совместный процесс генерации, в котором несколько специализированных моделей вносят вклад в ответ, что обеспечивает более сильную нарративную структуру и более убедительные напряжение и конфликт.

Aion 3.5 — это мультимодельная система ролевой игры и повествования от AionLabs, построенная на семействе моделей GLM. Она использует процесс совместной генерации, в котором несколько специализированных моделей вносят вклад в ответ, что обеспечивает более сильную структуру повествования и более убедительные напряжение и конфликт.

Solar Mini 4 — это компактная и экономичная языковая модель от Upstage, смесь экспертов с 35B параметрами, из которых активны 3B, и контекстным окном на 524K токенов. Она создана для агентных сценариев, где важны скорость ответа и стоимость, обеспечивает беглый корейский, сильные английский и японский, а также поддержку задач с длинным контекстом. При использовании BYOK с применением политики ZDR ключ API в Console должен принадлежать организации ZDR-enabled Upstage. Свяжитесь с Upstage, чтобы включить ZDR в вашей организации.

Command A+ — флагманская модель Cohere для корпоративных агентных рабочих процессов. Она принимает текстовые и графические входные данные с окном контекста 192K, поддерживает нативный вызов инструментов со строгими схемами инструментов, структурированные выходные данные (объект JSON и схему JSON), опциональное рассуждение и настраиваемые режимы безопасности.

GPT-6 Luna Pro — это та же базовая модель, что и GPT-6 Luna, обслуживаемая с параметром reasoning.mode, установленным в значение pro, для более качественных ответов на сложных задачах. Примечание о стоимости: pro-режим расходует гораздо больше токенов рассуждения на каждый запрос, поэтому типичный запрос стоит в несколько раз дороже, чем тот же запрос на GPT-6 Luna, и выполняется значительно дольше. Он предназначен для трудных задач с высокими ставками, где дополнительная точность оправдывает затраты. Для повседневных задач кодинга, агентных и чат-нагрузок вместо этого используйте GPT-6 Luna. Подробнее в документации OpenAI: https://developers.openai.com/api/docs/guides/reasoning#reasoning-mode