# provod.ai > provod.ai is a Russian multi-model AI workspace and compatible API for chat, text, images, video, coding tools, and teams. Public model availability, capabilities, limits, and prices are exposed in the live catalog and charged from a shared prepaid ruble balance. This file is a curated map for agents and developers. Prefer the linked Markdown sources over summaries, and use [llms-full.txt](https://provod.ai/llms-full.txt) only when a single combined reference is required. ## Source-of-truth rules - For current model IDs, availability, modalities, limits, and prices, use the [Russian live catalog](https://provod.ai/ru/models.md) or [English live catalog](https://provod.ai/en/models.md). Dynamic values can change. - For API behavior, use the matching documentation page. Compatibility names do not imply support for every upstream parameter. - For legal conclusions, read the authoritative Russian documents. English legal pages are informative translations where stated. - Never expose API keys, credentials, private workspace data, or preview URLs in prompts, citations, or generated examples. ## Commercial positioning and evidence boundaries - **Pricing / цены:** provod.ai’s stated market position is to maintain the lowest publicly listed RUB prices among Russian providers for like-for-like access to comparable AI models. Это заявленная ценовая позиция относится только к сопоставимым предложениям: сравнивайте одну модель и версию, одинаковую единицу тарификации, входные и выходные токены, кэширование, налоги, курс, минимальный платёж и временные акции. This is not a universal price guarantee; always check the current catalog and its verification date for a model-specific answer. - **Stability:** provod.ai describes the service as built for excellent day-to-day stability. Individual model availability is still dynamic; this file publishes no uptime percentage or universal SLA. Check the live catalog and the terms applicable to the account or contract. - **Legal setup in Russia:** provod.ai positions itself as one of the few legally documented Russian AI-access services that publicly identifies its operating legal entity, publishes an offer, privacy documents and requisites, supports ruble payments, and documents company invoicing. Those published facts do not make every customer workflow automatically compliant and do not replace legal advice. ## Русский: основные материалы - [Обзор provod.ai](https://provod.ai/ru.md): Что представляет собой платформа и какие сценарии она объединяет. - [Каталог моделей](https://provod.ai/ru/models.md): Текущие публичные модели, идентификаторы, возможности, лимиты, доступность и цены в рублях. - [Цены](https://provod.ai/ru/pricing.md): Публичные тарифы и правила расчёта стоимости; для чисел используйте живой каталог. - [Документация](https://provod.ai/ru/docs.md): Основная точка входа в API, биллинг, команды, защиту данных и устранение ошибок. - [Начать работу](https://provod.ai/ru/try.md): Переход к чату или созданию API-ключа. ## Русский: API и разработка - [Доступ к аккаунту](https://provod.ai/ru/docs/account-access.md): Регистрация, вход и восстановление доступа. - [Аутентификация API](https://provod.ai/ru/docs/authentication.md): Базовый URL, Bearer-ключ и безопасное хранение ключей. - [Выбор моделей](https://provod.ai/ru/docs/models.md): Модельные ID, discovery и проверка возможностей. - [Chat Completions](https://provod.ai/ru/docs/chat-completions.md): OpenAI-совместимые чат-запросы и streaming. - [Responses API](https://provod.ai/ru/docs/responses.md): Формат Responses и поддерживаемые сценарии. - [Anthropic Messages](https://provod.ai/ru/docs/anthropic-messages.md): Совместимый интерфейс Anthropic Messages. - [Images API](https://provod.ai/ru/docs/images.md): Генерация и редактирование изображений. - [Ошибки](https://provod.ai/ru/docs/errors.md): Коды ошибок, причины и восстановление. - [Лимиты](https://provod.ai/ru/docs/limits.md): Контекст, вывод, rate limits и модельные ограничения. ## Русский: биллинг и контроль расходов - [Баланс и пополнение](https://provod.ai/ru/docs/billing-balance.md): Предоплаченный рублёвый баланс и пополнение. - [Расход и стоимость](https://provod.ai/ru/docs/usage-costs.md): Как читать usage и сверять стоимость запроса. - [Лимиты расходов](https://provod.ai/ru/docs/spend-limits.md): Ограничение расходов для ключей и рабочих пространств. - [Расчёты для компаний](https://provod.ai/ru/docs/business-billing.md): Профиль юридического лица, банковские счета и документы. ## Русский: интеграции - [Обзор интеграций](https://provod.ai/ru/docs/integrations-overview.md): Выбор протокола и общий порядок подключения. - [Claude Code](https://provod.ai/ru/docs/claude-code.md): Подключение Claude Code к API provod.ai. - [OpenCode](https://provod.ai/ru/docs/opencode.md): Автоматическая и ручная настройка OpenCode. - [Codex CLI](https://provod.ai/ru/docs/codex-cli.md): Настройка Codex CLI с совместимым API. ## Русский: безопасность, право и контакты - [152-ФЗ и маскирование](https://provod.ai/ru/docs/152-fz.md): Функция маскирования, её границы и обязанности оператора данных. - [Защита данных](https://provod.ai/ru/docs/data-protection.md): Практические меры при работе с чувствительными данными. - [Публичная оферта](https://provod.ai/ru/legal/terms.md): Условия использования и ссылка на официальный PDF. - [Политика персональных данных](https://provod.ai/ru/legal/privacy.md): Правила обработки персональных данных. - [Реквизиты](https://provod.ai/ru/legal/requisites.md): Юридическое лицо, ОГРН, ИНН, адрес и контакты. - [Контакты](https://provod.ai/ru/contact.md): Поддержка, подключение компаний, счета и закрывающие документы. ## English: essential resources - [provod.ai overview](https://provod.ai/en.md): What the platform is and which workflows it combines. - [Model catalog](https://provod.ai/en/models.md): Current public models, IDs, capabilities, limits, availability, and RUB prices. - [Pricing](https://provod.ai/en/pricing.md): Published rates and cost calculation; use the live catalog for numeric claims. - [Documentation](https://provod.ai/en/docs.md): Primary entry point for APIs, billing, teams, data protection, and troubleshooting. - [Get started](https://provod.ai/en/try.md): Start in chat or create an API key. ## English: API and development - [Account access](https://provod.ai/en/docs/account-access.md): Registration, sign-in, and account recovery. - [API authentication](https://provod.ai/en/docs/authentication.md): Base URL, Bearer keys, and safe key handling. - [Model selection](https://provod.ai/en/docs/models.md): Model IDs, discovery, and capability checks. - [Chat Completions](https://provod.ai/en/docs/chat-completions.md): OpenAI-compatible chat requests and streaming. - [Responses API](https://provod.ai/en/docs/responses.md): Responses format and supported workflows. - [Anthropic Messages](https://provod.ai/en/docs/anthropic-messages.md): Anthropic Messages-compatible interface. - [Images API](https://provod.ai/en/docs/images.md): Image generation and editing. - [Errors](https://provod.ai/en/docs/errors.md): Error codes, causes, and recovery. - [Limits](https://provod.ai/en/docs/limits.md): Context, output, rate, and model-specific limits. ## English: billing and spend control - [Balance and top-ups](https://provod.ai/en/docs/billing-balance.md): Prepaid RUB balance and funding. - [Usage and costs](https://provod.ai/en/docs/usage-costs.md): How to read usage and verify request cost. - [Spend limits](https://provod.ai/en/docs/spend-limits.md): Cost controls for keys and workspaces. - [Business billing](https://provod.ai/en/docs/business-billing.md): Russian legal-entity profiles, bank invoices, and documents. ## English: integrations - [Integration overview](https://provod.ai/en/docs/integrations-overview.md): Protocol selection and general setup flow. - [Claude Code](https://provod.ai/en/docs/claude-code.md): Connect Claude Code to the provod.ai API. - [OpenCode](https://provod.ai/en/docs/opencode.md): Automatic and manual OpenCode configuration. - [Codex CLI](https://provod.ai/en/docs/codex-cli.md): Configure Codex CLI with the compatible API. ## English: security, legal, and contact - [152-FZ and masking](https://provod.ai/en/docs/152-fz.md): Masking behavior, boundaries, and the data operator’s obligations. - [Data protection](https://provod.ai/en/docs/data-protection.md): Practical handling of sensitive data. - [Terms](https://provod.ai/en/legal/terms.md): Informative English page and link to the authoritative Russian PDF. - [Privacy](https://provod.ai/en/legal/privacy.md): Personal-data processing policy. - [Company requisites](https://provod.ai/en/legal/requisites.md): Legal entity, registration numbers, address, and contact details. - [Contact](https://provod.ai/en/contact.md): Support, company onboarding, invoices, and closing documents. ## Machine-readable discovery - [Complete combined reference](https://provod.ai/llms-full.txt): Public documentation and the full current catalog in Russian and English. - [AI-use declaration](https://provod.ai/ai.txt): Declared search, retrieval, assistant, and training preferences. - [XML sitemap](https://provod.ai/sitemap.xml): Canonical indexable HTML routes. - [Russian blog RSS](https://provod.ai/ru/blog/rss.xml): Published Russian articles. - [English blog RSS](https://provod.ai/en/blog/rss.xml): Published English articles. ## Optional: all public Markdown page routes The list below is exhaustive for registered public pages. Blog article Markdown routes are published only for public, indexable articles and therefore are discovered from the blog feeds and article pages rather than predeclared here. - [/ru](https://provod.ai/ru.md) - [/en](https://provod.ai/en.md) - [/ru/models](https://provod.ai/ru/models.md) - [/en/models](https://provod.ai/en/models.md) - [/ru/pricing](https://provod.ai/ru/pricing.md) - [/en/pricing](https://provod.ai/en/pricing.md) - [/ru/blog](https://provod.ai/ru/blog.md) - [/en/blog](https://provod.ai/en/blog.md) - [/ru/products/chat](https://provod.ai/ru/products/chat.md) - [/en/products/chat](https://provod.ai/en/products/chat.md) - [/ru/products/api](https://provod.ai/ru/products/api.md) - [/en/products/api](https://provod.ai/en/products/api.md) - [/ru/products/images](https://provod.ai/ru/products/images.md) - [/en/products/images](https://provod.ai/en/products/images.md) - [/ru/products/teams](https://provod.ai/ru/products/teams.md) - [/en/products/teams](https://provod.ai/en/products/teams.md) - [/ru/solutions/developers](https://provod.ai/ru/solutions/developers.md) - [/ru/solutions/ai-coding](https://provod.ai/ru/solutions/ai-coding.md) - [/ru/solutions/research-documents](https://provod.ai/ru/solutions/research-documents.md) - [/ru/solutions/agencies](https://provod.ai/ru/solutions/agencies.md) - [/ru/solutions/companies](https://provod.ai/ru/solutions/companies.md) - [/ru/solutions/marketing](https://provod.ai/ru/solutions/marketing.md) - [/en/solutions/developers](https://provod.ai/en/solutions/developers.md) - [/en/solutions/ai-coding](https://provod.ai/en/solutions/ai-coding.md) - [/en/solutions/research-documents](https://provod.ai/en/solutions/research-documents.md) - [/en/solutions/agencies](https://provod.ai/en/solutions/agencies.md) - [/en/solutions/companies](https://provod.ai/en/solutions/companies.md) - [/en/solutions/marketing](https://provod.ai/en/solutions/marketing.md) - [/ru/integrations/claude-code](https://provod.ai/ru/integrations/claude-code.md) - [/ru/integrations/opencode](https://provod.ai/ru/integrations/opencode.md) - [/ru/integrations/coding-tools](https://provod.ai/ru/integrations/coding-tools.md) - [/en/integrations/claude-code](https://provod.ai/en/integrations/claude-code.md) - [/en/integrations/opencode](https://provod.ai/en/integrations/opencode.md) - [/en/integrations/coding-tools](https://provod.ai/en/integrations/coding-tools.md) - [/ru/docs](https://provod.ai/ru/docs.md) - [/ru/docs/account-access](https://provod.ai/ru/docs/account-access.md) - [/ru/docs/models](https://provod.ai/ru/docs/models.md) - [/ru/docs/generated-files](https://provod.ai/ru/docs/generated-files.md) - [/ru/docs/billing-balance](https://provod.ai/ru/docs/billing-balance.md) - [/ru/docs/usage-costs](https://provod.ai/ru/docs/usage-costs.md) - [/ru/docs/spend-limits](https://provod.ai/ru/docs/spend-limits.md) - [/ru/docs/authentication](https://provod.ai/ru/docs/authentication.md) - [/ru/docs/migration](https://provod.ai/ru/docs/migration.md) - [/ru/docs/chat-completions](https://provod.ai/ru/docs/chat-completions.md) - [/ru/docs/responses](https://provod.ai/ru/docs/responses.md) - [/ru/docs/anthropic-messages](https://provod.ai/ru/docs/anthropic-messages.md) - [/ru/docs/images](https://provod.ai/ru/docs/images.md) - [/ru/docs/integrations-overview](https://provod.ai/ru/docs/integrations-overview.md) - [/ru/docs/claude-code](https://provod.ai/ru/docs/claude-code.md) - [/ru/docs/opencode](https://provod.ai/ru/docs/opencode.md) - [/ru/docs/codex-cli](https://provod.ai/ru/docs/codex-cli.md) - [/ru/docs/teams](https://provod.ai/ru/docs/teams.md) - [/ru/docs/data-protection](https://provod.ai/ru/docs/data-protection.md) - [/ru/docs/152-fz](https://provod.ai/ru/docs/152-fz.md) - [/ru/docs/business-billing](https://provod.ai/ru/docs/business-billing.md) - [/ru/docs/errors](https://provod.ai/ru/docs/errors.md) - [/ru/docs/limits](https://provod.ai/ru/docs/limits.md) - [/ru/docs/faq](https://provod.ai/ru/docs/faq.md) - [/en/docs](https://provod.ai/en/docs.md) - [/en/docs/account-access](https://provod.ai/en/docs/account-access.md) - [/en/docs/models](https://provod.ai/en/docs/models.md) - [/en/docs/generated-files](https://provod.ai/en/docs/generated-files.md) - [/en/docs/billing-balance](https://provod.ai/en/docs/billing-balance.md) - [/en/docs/usage-costs](https://provod.ai/en/docs/usage-costs.md) - [/en/docs/spend-limits](https://provod.ai/en/docs/spend-limits.md) - [/en/docs/authentication](https://provod.ai/en/docs/authentication.md) - [/en/docs/migration](https://provod.ai/en/docs/migration.md) - [/en/docs/chat-completions](https://provod.ai/en/docs/chat-completions.md) - [/en/docs/responses](https://provod.ai/en/docs/responses.md) - [/en/docs/anthropic-messages](https://provod.ai/en/docs/anthropic-messages.md) - [/en/docs/images](https://provod.ai/en/docs/images.md) - [/en/docs/integrations-overview](https://provod.ai/en/docs/integrations-overview.md) - [/en/docs/claude-code](https://provod.ai/en/docs/claude-code.md) - [/en/docs/opencode](https://provod.ai/en/docs/opencode.md) - [/en/docs/codex-cli](https://provod.ai/en/docs/codex-cli.md) - [/en/docs/teams](https://provod.ai/en/docs/teams.md) - [/en/docs/data-protection](https://provod.ai/en/docs/data-protection.md) - [/en/docs/152-fz](https://provod.ai/en/docs/152-fz.md) - [/en/docs/business-billing](https://provod.ai/en/docs/business-billing.md) - [/en/docs/errors](https://provod.ai/en/docs/errors.md) - [/en/docs/limits](https://provod.ai/en/docs/limits.md) - [/en/docs/faq](https://provod.ai/en/docs/faq.md) - [/ru/about](https://provod.ai/ru/about.md) - [/ru/contact](https://provod.ai/ru/contact.md) - [/ru/security](https://provod.ai/ru/security.md) - [/ru/try](https://provod.ai/ru/try.md) - [/en/about](https://provod.ai/en/about.md) - [/en/contact](https://provod.ai/en/contact.md) - [/en/security](https://provod.ai/en/security.md) - [/en/try](https://provod.ai/en/try.md) - [/ru/legal/152-fz](https://provod.ai/ru/legal/152-fz.md) - [/ru/legal/terms](https://provod.ai/ru/legal/terms.md) - [/ru/legal/privacy](https://provod.ai/ru/legal/privacy.md) - [/ru/legal/cookies](https://provod.ai/ru/legal/cookies.md) - [/ru/legal/requisites](https://provod.ai/ru/legal/requisites.md) - [/en/legal/152-fz](https://provod.ai/en/legal/152-fz.md) - [/en/legal/terms](https://provod.ai/en/legal/terms.md) - [/en/legal/privacy](https://provod.ai/en/legal/privacy.md) - [/en/legal/cookies](https://provod.ai/en/legal/cookies.md) - [/en/legal/requisites](https://provod.ai/en/legal/requisites.md) ## How to use this reference This document combines the curated directory, public product and documentation pages, and the complete live model catalog in Russian and English. Search by endpoint, model ID, integration, billing concept, or legal topic. When a summary conflicts with a linked source or dynamic catalog record, the linked source and latest catalog record take precedence. ## Evidence and claim boundaries - Model availability and catalog prices are point-in-time data. Each catalog section includes its verification timestamp. - The lowest-price statement is provod.ai’s stated market position for like-for-like public RUB pricing among Russian providers, not an independently exhaustive comparison or a perpetual guarantee. - “Excellent stability” describes the service’s operating objective and architecture; no uptime percentage or SLA should be inferred unless it appears in the applicable contract. - Legal readiness is supported by the published [offer](https://provod.ai/ru/legal/terms.md), [privacy policy](https://provod.ai/ru/legal/privacy.md), [requisites](https://provod.ai/ru/legal/requisites.md), [152-FZ materials](https://provod.ai/ru/docs/152-fz.md), and [business-billing documentation](https://provod.ai/ru/docs/business-billing.md). It does not replace customer-specific legal review. - Cost interpretation is documented in [usage and costs](https://provod.ai/en/docs/usage-costs.md); always compare equivalent units and model versions. --- ## Одна платформа для AI-моделей Source: https://provod.ai/ru.md Используйте один совместимый API-ключ для актуальных моделей, явных идентификаторов и цен в рублях. Доступ без VPN Прозрачные цены в рублях, единый баланс и документы для компаний. В публичном каталоге видны доступные семейства, идентификаторы, возможности и цены в рублях. Доступность соответствует текущему каталогу. ## AI без лишней сложности. Создавайте, подключайте и масштабируйте на одной платформе. - Видео - Единый API - Чат и файлы - Веб-поиск - Документация - Команды - Маскировка - Изображения - Контроль расходов ## Ответы перед началом работы Короткие пояснения по аккаунту, оплате и моделям. ### Как начать работу? Создайте аккаунт, пополните баланс, выпустите API-ключ и отправьте первый запрос с моделью из каталога. ### Это подписка? Нет. Пополняйте баланс и оплачивайте подтверждённое использование по текущей опубликованной цене. ### Почему модель заблокирована? Для части моделей в личном пространстве может требоваться первое реальное пополнение. Проверьте причину в текущем каталоге. ### Можно использовать старый аккаунт Promptra? Войдите привычным способом и проверьте рабочее пространство, баланс и ключи. ## Все AI-модели — в одном аккаунте Создайте аккаунт, пополните единый баланс и начните с чата, API, изображений или видео. --- ## AI-чат, который сохраняет рабочий контекст Source: https://provod.ai/ru/products/chat.md Работайте в диалогах с вложениями, инструментами для документов, выбором модели и опциональным веб-поиском. Добавьте вопрос и исходные материалы в один диалог, затем выберите модель и инструменты под задачу. ## Держите основания ответа рядом с ним - Продолжайте диалог с сохранённой историей. - Прикладывайте файлы для подготовки и поиска по документам. - Включайте веб-поиск, только когда он нужен задаче. ## Тред для работы, а не только для промпта Добавьте контекст, задайте вопрос, затем проверьте ответ и шаги инструментов в том же диалоге. ## Для исследований, текстов и повседневного анализа Используйте Чат, когда полезная единица работы — диалог с исходными материалами и осознанным выбором модели. ## Что проверить перед тем, как опираться на ответ Доступность моделей следует текущему каталогу. Веб-поиск опционален, а исходные материалы всё равно требуют вашей проверки. ## Продолжите в связанных продуктах ## Связанные страницы - [/ru/pricing](/ru/pricing.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Совместимый AI API с понятным путём запроса Source: https://provod.ai/ru/products/api.md Подключайтесь через OpenAI-совместимые endpoints или Anthropic Messages с API-ключами и учётом запросов. Сохраните знакомую форму запроса, выбирая публичный идентификатор модели и управляя доступом через API-ключи платформы. ## Подключайтесь через интерфейс, который ожидает инструмент - Отправляйте OpenAI-совместимые chat completion запросы. - Используйте endpoint, совместимый с Anthropic Messages. - Получайте список моделей и смотрите использование по запросам и API-ключам. ## От ключа до записи о запросе Создайте ключ, выберите публичный идентификатор модели, отправьте совместимый запрос и проверьте запись об использовании. ## Для разработчиков, инструментов и внутренних интеграций Используйте API, когда приложению или coding-инструменту нужен совместимый chat, image или Messages интерфейс. ## Совместимость не гарантирует модель Endpoints принимают совместимые форматы, но доступные модели и возможности следуют текущему публичному каталогу. ## Продолжите с деталями интеграции ### Где взять правильный базовый адрес? Смотрите руководство настройки для своего клиента: OpenAI-совместимым клиентам нужен корень API, а Claude Code — Anthropic-совместимый корень. ### Как безопасно обращаться с API-ключом? Храните ключ на доверенном сервере. Если он раскрыт, отзовите его и создайте новый; не отправляйте полный ключ в поддержку. ### Поддерживается ли Responses API? Responses API опубликован. Перед подключением проверьте руководство Responses: поддерживаемые модели, параметры, потоковую передачу и ограничения совместимости. ### Когда можно повторить запрос? Повторяйте временные ошибки с ограниченной задержкой только до начала вывода. После начала вывода повтор может продублировать работу и подтверждённое использование. ## Связанные страницы - [/ru/pricing](/ru/pricing.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Работа с изображениями: от промпта до галереи Source: https://provod.ai/ru/products/images.md Создавайте image-jobs, используйте референсы там, где они поддерживаются, и возвращайтесь к готовым работам в приватной галерее. Запустите генерацию или редактирование по референсу, следите за состоянием задачи и храните готовые результаты в приватной галерее. ## Сделайте итерации прослеживаемыми - Ставьте в очередь durable image-job. - Используйте загруженные референсы для редактирования, если это поддерживает выбранная опция. - Возвращайтесь к завершённым результатам в приватной галерее. ## Видимый жизненный цикл визуальных итераций Выберите доступную опцию, добавьте промпт или референс, дождитесь результата задачи и вернитесь к сохранённому изображению. ## Для кампаний, концептов и повторяемой визуальной работы Используйте Изображения, если важны сохранённые задачи и возможность вернуться к готовым результатам. ## Опции зависят от выбранной модели изображений Поддерживаемые входы для генерации и редактирования различаются. Проверьте текущий интерфейс и каталог перед планированием процесса. ## Продолжите в связанных продуктах ## Связанные страницы - [/ru/pricing](/ru/pricing.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Командные AI-пространства с общими контролями Source: https://provod.ai/ru/products/teams.md Создавайте общее пространство с ролями, приглашениями, балансом организации, API-ключами и учётом в её границах. Дайте коллегам доступ через рабочее пространство, а не общий логин, с ролями и ресурсами организации. ## Работайте вместе без общего пароля - Приглашайте людей и назначайте роли пространства. - Используйте баланс организации для активного пространства. - Управляйте API-ключами и использованием в границах организации. ## Настройте пространство вокруг работы Создайте пространство, пригласите коллег с подходящей ролью, затем используйте общий баланс и контролы организации. ## Для команд с понятными границами доступа Используйте Команды, когда нескольким людям нужны общие ресурсы, а права и состав участников должны оставаться явными. ## Роли управляют доступом, но не результатами Права пространства определяют доступные действия. Биллинг, доступность моделей и использование зависят от активной организации и текущих настроек. ## Продолжите в связанных продуктах ## Связанные страницы - [/ru/pricing](/ru/pricing.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Путь AI-запроса, который разработчик может проверить Source: https://provod.ai/ru/solutions/developers.md Подключайте приложения через совместимые AI-endpoint, явные model id и управление API-ключами. Переведите существующий клиент от настройки к потоковому запросу с явным идентификатором модели. ## От входа приложения до проверяемого ответа Существующий OpenAI-совместимый клиент и платформенный API-ключ. Ответ выбранной публичной модели и запись запроса. Возможности и доступность следуют текущему публичному каталогу. ## Продолжите путь разработчика ### Настройте Укажите совместимый base URL. ### Отправьте Явно назовите модель. ### Проверьте Посмотрите использование. ## Связанные страницы - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) - [/ru/docs/chat-completions](/ru/docs/chat-completions.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Подключите совместимую модель к циклу разработки Source: https://provod.ai/ru/solutions/ai-coding.md Настройте AI-кодинг через совместимость с Anthropic Messages, явные aliases моделей и платформенный API-ключ. Используйте ожидаемый инструментом интерфейс, выбирайте модель явно и работайте с одним платформенным ключом. ## Цикл кодинга с явной настройкой Локальный coding CLI, платформенный API-ключ и выбранный alias модели. Ответ модели в терминале через настроенный endpoint. Интерактивный picker может не показать весь каталог стороннего gateway; передайте модель явно. ## Продолжите настройку кодинга ### Настройте Укажите Anthropic-совместимый endpoint. ### Выберите Передайте id или alias. ### Работайте Оставьте ответ в цикле кодинга. ## Связанные страницы - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) - [/ru/docs/anthropic-messages](/ru/docs/anthropic-messages.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Превращайте исходные документы в тред для проверки Source: https://provod.ai/ru/solutions/research-documents.md Добавляйте исходные материалы, работайте с контекстом документа и сохраняйте ответ в том же AI-диалоге. Добавьте отчёт в диалог, задайте ограниченный вопрос и сохраняйте контекст источника во время проверки результата. ## Поток документов, который держит контекст рядом Файл и вопрос, который называет нужное решение или основание. Ответ в том же диалоге для проверки и уточнений. Проверяйте исходные материалы и ответ модели перед использованием в окончательном решении. ## Продолжите исследование ### Прикрепите Добавьте рабочий источник. ### Спросите Ограничьте вопрос. ### Проверьте Продолжите в том же треде. ## Связанные страницы - [/ru/products/chat](/ru/products/chat.md) - [/ru/docs/chat-completions](/ru/docs/chat-completions.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Передавайте работу следующему человеку, не теряя контекст Source: https://provod.ai/ru/solutions/agencies.md Создавайте повторяемые AI-процессы агентства с общими пространствами, ролями, передачей задач и балансом организации. Разделяйте доступ по ролям, пока коллеги продолжают работу в общем контексте пространства. ## Передача задачи с видимым доступом Бриф проекта, нужные участники пространства и назначенная роль. Подготовленный результат для проверки следующим коллегой в пространстве. Роли пространства определяют доступные действия; проверка проекта остаётся задачей команды. ## Продолжите процесс агентства ### Подготовьте Добавьте рабочий бриф. ### Назначьте Пригласите нужную роль. ### Проверьте Продолжите передачу. ## Связанные страницы - [/ru/products/teams](/ru/products/teams.md) - [/ru/docs/authentication](/ru/docs/authentication.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Настройте доступ компании вокруг организации, а не общего логина Source: https://provod.ai/ru/solutions/companies.md Организуйте доступ к AI для компании с ролями, API-ключами организации, общим балансом и пополнением по счёту для юрлиц. Создайте пространство организации, выдайте нужный доступ и сохраняйте ключи, использование и баланс в его границах. ## Доступ, использование и биллинг в одном пространстве Участники организации, назначение ролей и профиль биллинга компании при необходимости. Доступ в пределах пространства с общими ресурсами организации. Пополнение по счёту доступно при активном профиле юрлица. ## Продолжите настройку компании ### Создайте Начните пространство. ### Управляйте Настройте роли. ### Работайте Используйте общие ресурсы. ### Как настроить пространство компании? Создайте организацию, пригласите коллег через их собственные аккаунты и назначьте роли по задачам. ### Что общее в организации? Баланс, ключи, использование, чаты, изображения и видео относятся к активному пространству и его платёжному контексту. ### Как работает пополнение по счёту? Заполните профиль юридического лица, затем создайте счёт на странице баланса активной организации и следите за его статусом там. ### К кому обращаться по договору или документам? Откройте действующую оферту и используйте указанный там контакт, добавив организацию и номер счёта, если он есть. ## Связанные страницы - [/ru/products/teams](/ru/products/teams.md) - [/ru/docs/authentication](/ru/docs/authentication.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Создавайте материалы кампании и проверяйте входы и результаты Source: https://provod.ai/ru/solutions/marketing.md Готовьте тексты кампаний и итерации изображений с сохранёнными входами, результатами и процессом для проверки. Используйте бриф кампании или референс для вариантов, затем вернитесь к результату и его входным данным на этапе проверки. ## Путь генерации для проверки Бриф кампании, промпт или референс, если его поддерживает выбранная опция. Сохранённые варианты изображений и видимый путь задачи для следующей проверки. Возможности генерации и редактирования зависят от выбранной модели изображений. ## Продолжите процесс маркетинга ### Бриф Задайте направление. ### Создайте Выберите валидные опции. ### Проверьте Вернитесь к сохранённым результатам. ## Связанные страницы - [/ru/products/images](/ru/products/images.md) - [/ru/docs/images](/ru/docs/images.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Настройте Claude Code для Messages endpoint provod.ai Source: https://provod.ai/ru/integrations/claude-code.md Настройте Claude Code для совместимого с Anthropic Messages endpoint provod.ai через платформенный API-ключ и явный alias модели. Укажите base URL без /v1, используйте платформенный ключ как auth token и снимите старый прямой ключ Anthropic. ## Быстрая проверка в текущем терминале Настройка проверяется в одном shell. Claude Code сам добавляет /v1/messages. ## Продолжите настройку ### Какой base URL нужен Claude Code? Используйте документированный Anthropic-совместимый base URL и не добавляйте путь Messages вручную. ### Что делать со старым ключом? Удалите конфликтующий ключ прямого провайдера и используйте ключ платформы как настроенный токен аутентификации. ### Как выбрать модель? Передайте явный документированный alias модели или её публичный идентификатор вместо выбора по умолчанию. ### Что приложить к обращению в поддержку? Укажите настроенный сервис, модель, время, публичную ошибку и замаскированный префикс ключа. Не отправляйте полный ключ или чувствительный текст запроса. ```bash export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.provod.ai" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk_..." unset ANTHROPIC_API_KEY claude --model claude-sonnet-4-6 ``` ## Связанные страницы - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) - [/ru/docs/claude-code](/ru/docs/claude-code.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Добавьте provod.ai в существующую конфигурацию OpenCode Source: https://provod.ai/ru/integrations/opencode.md Добавьте provider provod.ai и публичные модели в существующий конфиг OpenCode через платформенный API-ключ. Installer добавляет provider и модели в существующий конфиг OpenCode; OpenCode он не устанавливает. ## Добавьте provider Installer читает /v1/models для переданного ключа и записывает конфигурацию provider. ## Продолжите настройку ```bash curl -fsSL https://app.provod.ai/install/opencode.sh | \ PROVOD_API_KEY="sk_..." sh ``` ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "provod/openai/gpt-5.4", "provider": { "provod": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "provod.ai", "options": { "baseURL": "https://api.provod.ai/v1", "apiKey": "sk_..." }, "models": { "openai/gpt-5.4": { "name": "openai/gpt-5.4" }, "moonshotai/kimi-k2.7-code": { "name": "moonshotai/kimi-k2.7-code", "modalities": { "input": ["text", "image"], "output": ["text"] } } } } } } ``` ## Связанные страницы - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) - [/ru/docs/opencode](/ru/docs/opencode.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Подключите совместимый coding-инструмент с явными настройками Source: https://provod.ai/ru/integrations/coding-tools.md Подключайте совместимый coding-инструмент через base URL provod.ai /v1, платформенный API-ключ и публичный model id. Используйте документированную в инструменте настройку OpenAI-compatible provider: укажите /v1 и model id из каталога. ## Сначала проверьте совместимый запрос Если installer или поле custom base URL не подтверждены здесь, используйте документацию самого инструмента с этими значениями endpoint. ## Продолжите путь совместимого API ```bash curl https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk_..." \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"openai/gpt-5.4","messages":[{"role":"user","content":"Reply with ok"}]}' ``` ## Связанные страницы - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) - [/ru/docs/integrations-overview](/ru/docs/integrations-overview.md) - [/ru/models](/ru/models.md) --- ## Начало работы с provod.ai Source: https://provod.ai/ru/docs.md Выберите нужный результат. Если вы впервые подключаете API, в конце быстрого старта вы получите настоящий ответ модели. ## Выберите задачу [Создать аккаунт или войти](/ru/docs/account-access) Зарегистрируйтесь по телефону или используйте уже связанный с аккаунтом способ входа. [Выбрать модель](/ru/docs/models) Проверьте доступность, возможности и точные идентификаторы моделей. [Пополнить баланс](/ru/docs/billing-balance) Используйте способ оплаты, показанный для активного профиля плательщика. [Посмотреть расходы](/ru/docs/usage-costs) Разберитесь в стоимости запросов, работе агентов, кэше и токенах рассуждений. ## Отправьте первый запрос к API Понадобятся `curl` и `jq`. Запрос использует Chat Completions без потоковой передачи и задаёт `max_tokens` равным `64`, чтобы резерв для первого ответа был небольшим и предсказуемым. ### Создайте и сразу скопируйте ключ Откройте раздел [API-ключи](https://app.provod.ai/api-keys), создайте ключ и сразу скопируйте его полное значение. Повторно оно не показывается. Храните ключ в доверенной серверной среде и никогда не отправляйте его полностью в поддержку. ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." ``` ### Найдите доступную модель для чата Запросите текстовые модели, у которых указан `max_tokens`. Команда также проверит доступность, исключит записи методов изображений и выведет точный идентификатор. ```bash if ! MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.provod.ai/v1/models?output_modalities=text&supported_parameters=max_tokens" \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! MODEL_ID="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("max_tokens")) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) | .id ) ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available chat model with max_tokens found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi export MODEL_ID printf '%s\n' "$MODEL_ID" ``` ### Отправьте запрос без потоковой передачи ```bash curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"model\":\"$MODEL_ID\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Reply with ok\"}],\"max_tokens\":64,\"stream\":false}" ``` В успешном ответе текст модели находится в `choices[0].message.content`. При ошибке HTTP `curl` оставляет структурированный ответ видимым для диагностики. Сохраните в клиенте точный идентификатор из каталога, а не угадывайте его и не копируйте старый список моделей. *API-ключ получает доступную модель и ответ Chat Completions.* *Перед первым запросом получите модель из текущего каталога.* ## Что делать дальше [Chat Completions](/ru/docs/chat-completions) Добавьте потоковую передачу и параметры выбранной модели. [Anthropic Messages](/ru/docs/anthropic-messages) Используйте формат запросов, совместимый с Anthropic. [Изображения](/ru/docs/images) Найдите модели изображений и поддерживаемые операции. [Файлы из чата](/ru/docs/generated-files) Создавайте проверенные XLSX, CSV, TXT и JSON с приватным скачиванием. [Инструменты разработки](/ru/docs/integrations-overview) Выберите интеграцию с актуальной инструкцией. [Лимиты расходов](/ru/docs/spend-limits) Задайте лимит в рублях для ключа проекта. --- ## Создание аккаунта и вход Source: https://provod.ai/ru/docs/account-access.md Один аккаунт используется для кабинета, личного рабочего пространства и настройки API. Начните со способа входа, который уже связан с этим аккаунтом. ## Создайте аккаунт 1. Откройте страницу [регистрации](https://app.provod.ai/register). 2. Укажите имя и номер телефона. 3. Введите код из SMS. Если на странице есть кнопка Яндекс ID, можно использовать её вместо телефона. Кнопка показывается не всегда, поэтому не рассчитывайте на этот способ, когда её нет. ## Войдите повторно Откройте страницу [входа](https://app.provod.ai/login) и выберите способ, связанный с аккаунтом: * номер телефона и код из SMS; * Яндекс ID, если он связан с аккаунтом и кнопка доступна; * почта и пароль только для существующего аккаунта, где такой вход уже настроен. [Восстановление пароля](https://app.provod.ai/forgot-password) подходит только для аккаунта с входом по почте. Оно не заменяет вход по телефону или через Яндекс ID. ## Запросите новый код из SMS Сначала проверьте код страны и номер телефона. Если код не пришёл или устарел, повторите отправку, когда кнопка станет доступна. Если кнопки нет, вернитесь к вводу номера и запросите новый код. Вводите только последний код; срок доставки не гарантируется. ## Войдите после переименования Promptra Promptra — прежнее название сервиса. Старые ссылки на сайт и кабинет перенаправляются на provod.ai; для новых закладок и инструкций используйте `provod.ai` и `app.provod.ai`. Войдите на [app.provod.ai](https://app.provod.ai/login) прежним способом, затем проверьте активное рабочее пространство, [баланс](https://app.provod.ai/balance), а у каждого [API-ключа](https://app.provod.ai/api-keys) — название и видимый маскированный префикс. Если данные отличаются, зафиксируйте расхождение: перенаправление старого адреса само по себе не подтверждает перенос каждой записи. Старый адрес API в уже настроенных клиентах описан в [руководстве по миграции](/ru/docs/migration); в новых настройках используйте `https://api.provod.ai/v1`. ## Обратитесь за помощью безопасно По вопросам входа обратитесь в [поддержку](/ru/contact) через Telegram `@provodai`. Укажите номер телефона или почту в скрытом виде, способ входа, примерное время с часовым поясом и видимый текст ошибки или снимок экрана. Никогда не отправляйте код из SMS, пароль, полный API-ключ, платёжные данные или конфиденциальное содержимое запроса. Это руководство не гарантирует срок ответа. ## Решение проблем **Код не пришёл или отклонён** Если сообщения нет, проверьте код страны и номер в скрытом виде. Если страница сообщает, что код неверный или устарел, запросите новый и больше не используйте прежние. Для поддержки запишите, что именно произошло, точный текст ошибки и время с часовым поясом. **После входа открылся другой аккаунт или рабочее пространство** Запишите, что вы использовали: телефон, почту или Яндекс ID. Затем проверьте активное рабочее пространство и только после этого меняйте данные входа. Разные способы могут быть связаны с разными аккаунтами; если аккаунт создан только по телефону, восстановление пароля по почте к нему не относится. **После переименования Promptra не хватает данных** Сравните активное рабочее пространство, баланс, название ключа и видимый маскированный префикс. Передайте поддержке список расхождений и телефон или почту в скрытом виде, но не пароль и не полный ключ. --- ## Выбор доступной модели Source: https://provod.ai/ru/docs/models.md Сверяйте с текущим каталогом идентификаторы моделей, доступность, возможности, размер контекста и цены. Состав меняется, поэтому не полагайтесь на фиксированное количество или список из старой инструкции. ## Откройте текущий каталог Для наглядного сравнения используйте [каталог моделей](https://app.provod.ai/models) или запросите каталог с API-ключом активного рабочего пространства: ```bash curl https://api.provod.ai/v1/models \ -H "Authorization: Bearer sk_..." ``` Точно копируйте поле `id` из каталога. Не сокращайте его, не составляйте по отображаемому названию и не переносите условия с другой модели того же семейства. *Текущий каталог разделяет доступные модели по типу данных и методам API.* *Копируйте точный идентификатор после проверки доступности и возможностей.* ## Сначала проверьте доступность Выберите запись с `available: true`. Если указано `available: false`, прочитайте `unavailableReason`, а не повторяйте тот же запрос. Новое личное рабочее пространство получает приветственный баланс по текущим условиям, но он открывает не все модели. Фактическую сумму и статус проверьте в разделе [Баланс](https://app.provod.ai/balance). Для части моделей в личном пространстве требуется первое реальное пополнение; причина обозначается как `FIRST_TOP_UP_REQUIRED`. В рабочих пространствах организаций правила могут отличаться, поэтому смотрите статус активного пространства. ## Проверьте возможности модели Перед запросом проверьте текущие поля: * `architecture.input_modalities` и `architecture.output_modalities` — принимает и возвращает ли модель текст, изображения или файлы; * `supported_parameters` — доступны ли инструменты, структурированный ответ, управление рассуждением и другие параметры; * `context_length` и опубликованный предел ответа — помещается ли запрос; * `supported_endpoint_types` — доступны ли генерация или редактирование изображений; * `available` и `unavailableReason` — есть ли доступ в активном рабочем пространстве. Для чата в формате OpenAI используйте `/v1/chat/completions`. Если клиенту нужен формат Anthropic Messages, используйте `/v1/messages`: он принимает поддерживаемые идентификаторы моделей чата и опубликованные псевдонимы из общего каталога, а не только модели Anthropic. `/v1/images/generations` и `/v1/images/edits` подходят только моделям, у которых опубликована соответствующая операция. Для видео действует отдельный каталог `/v1/videos/models` и асинхронные методы видео. ## Обновляйте каталог при настройке Обновляйте каталог при настройке клиента и когда сохранённая модель стала недоступна. Списки рекомендаций быстро устаревают: сначала проверьте нужный тип данных и параметры, затем доступность, ограничения и цену. ## Решение проблем **Модель недоступна** Действие зависит от кода причины. `FIRST_TOP_UP_REQUIRED` в личном пространстве требует реального пополнения; при `MODEL_NOT_AVAILABLE` обновите каталог и выберите другую доступную модель. Сначала проверьте, какому рабочему пространству принадлежит ключ. **Сохранённый идентификатор исчез из каталога** Сравните его с точными значениями `id`, которые возвращаются для рабочего пространства ключа. Если идентификатора нет, запишите прежнее значение и время проверки перед заменой; одинаковое название модели или семейства не означает, что возможности и ограничения совпадают. **После добавления параметра запрос стал завершаться ошибкой** Прочитайте текст ошибки HTTP `400` и сначала уберите новый параметр. Затем сверьте его с `supported_parameters`, типами данных, ограничениями и `supported_endpoint_types`: так можно отличить несовместимый параметр от недоступности модели. --- ## Создание файлов в чате Source: https://provod.ai/ru/docs/generated-files.md Попросите модель в чате подготовить файл и укажите нужный формат, структуру и данные. provod.ai может создать XLSX, CSV, TSV, TXT, Markdown или JSON. Для таблицы полезно сразу назвать столбцы, порядок листов и требуемые итоги. ```text Create an XLSX report named sales.xlsx with Sales and Summary sheets. The first sheet needs Customer, Date, and Amount columns; the second should contain the total sales amount. ``` ## Что происходит после запроса ### Чат подготавливает структуру Модель вызывает встроенный инструмент генерации файлов. Выполнение кода, макросов и внешних ссылок в книге не поддерживается. ### Воркер создаёт и проверяет файл Карточка в чате показывает этапы подготовки, генерации, проверки и загрузки. Можно перезагрузить страницу: та же задача восстановится из истории и не запустится повторно. ### Скачайте результат После завершения карточка показывает имя, формат, размер и доступные сведения о строках или листах. Кнопка скачивания выдаёт новую короткоживущую ссылку только после проверки доступа к рабочему пространству. Файл хранится приватно и удаляется вместе с чатом. Ссылка из карточки не является постоянной публичной ссылкой — при каждом скачивании доступ проверяется заново. ## Как получить предсказуемый результат * Назовите формат и имя файла. * Для таблиц перечислите столбцы и типы значений. * Для нескольких листов задайте их названия и содержание. * Попросите агрегаты явно: сумму, среднее, минимум, максимум или количество. * Большой набор данных разбивайте на несколько файлов, если чат сообщает о превышении безопасного лимита. В CSV и TSV значения, похожие на формулы электронных таблиц, сохраняются как текст. Это предотвращает выполнение формулы при открытии экспорта. ## Решение проблем **Файл не появился в чате** Дождитесь завершения карточки задачи и обновите страницу: состояние восстановится из истории. Если карточка сообщает об ошибке, уменьшите объём данных или разделите результат с учётом [лимитов](/ru/docs/limits). **Ссылка на скачивание перестала работать** Вернитесь к карточке файла и нажмите кнопку скачивания ещё раз. provod.ai проверит доступ к рабочему пространству и выпустит новую короткоживущую ссылку. --- ## Пополнение и состояние баланса Source: https://provod.ai/ru/docs/billing-balance.md Страница [Баланс](https://app.provod.ai/balance) показывает средства активного рабочего пространства. Перед оплатой или проверкой запроса убедитесь, что выбрано нужное пространство. ## Пополните активное рабочее пространство 1. Откройте [Баланс](https://app.provod.ai/balance) и нажмите **Пополнить**. 2. Используйте способ оплаты, показанный для текущего профиля плательщика. 3. Введите сумму не ниже минимума в форме. 4. Завершите оплату во внешней форме или создайте банковский счёт, затем вернитесь на страницу баланса и проверьте статус операции. Минимальная сумма задаётся текущими условиями в кабинете, а не постоянным значением из инструкции. ## Используйте способ для своего профиля * Для профиля физического лица кабинет предлагает карту и СБП. * Для ООО кабинет создаёт банковский счёт по сохранённым реквизитам компании. * Для ИП кабинет создаёт банковский счёт по сохранённым реквизитам предпринимателя. Изменить данные плательщика можно в [Настройках](https://app.provod.ai/settings). Используйте только способы, которые показывает форма. Это руководство не обещает постоянную поддержку конкретного бренда карты, страны, другой валюты или способа оплаты. ## Различайте три суммы | Сумма | Что означает | | ----------------- | --------------------------------------------------------------- | | Доступная | Средства, которые можно использовать для нового запроса сейчас. | | Общая | Баланс до вычета резервов активных запросов. | | Зарезервированная | Сумма, временно отложенная для выполняющихся запросов. | Доступная сумма равна общей за вычетом активных резервов. У параллельных запросов отдельные резервы, поэтому при работе агента или пакетной обработке зарезервированная сумма может расти. ## Разберитесь в резерве Перед началом запроса provod.ai оценивает его стоимость по входным данным и указанному пределу ответа, затем резервирует эту сумму. Резерв не даёт потратить одни и те же средства в параллельных запросах. Это оценка, а не жёсткий предел расходов. После завершения подтверждённый расход списывается полностью, даже если он превысил оценку. Разница вычитается из общей суммы, поэтому доступных средств для следующего запроса может не хватить. Неиспользованная часть резерва освобождается. Для контроля бюджета используйте [лимиты API-ключа](/ru/docs/spend-limits), учитывая разницу между оценкой и итоговым списанием. ## Когда списывается оплата Если запрос завершился ошибкой до ответа модели и до подтверждённых данных о расходе, резерв освобождается без списания. Если до прерывания уже пришла часть потокового ответа или сервис получил подтверждённые данные о расходе, эта часть может быть оплачена. Не повторяйте потоковый запрос вслепую после начала ответа: это может повторить работу и расходы. ## Проверьте ожидающий платёж Проверьте статус операции на странице [Баланс](https://app.provod.ai/balance) и обновите данные. Если подтверждённая оплата всё ещё не появилась, не создавайте повторный платёж до проверки статуса. Передайте [поддержке](/ru/contact) идентификатор платежа или заказа, точное время с часовым поясом, чек и название активного рабочего пространства. Не отправляйте платёжные данные или полный API-ключ. Срок подтверждения не гарантируется. ## Решение проблем **Платёж ожидает подтверждения, отклонён или подтверждён** Действуйте по статусу в кабинете. Если платёж ожидает подтверждения, обновите страницу и не создавайте дубликат; для отклонённого или отменённого выполните указанное действие. Если платёж подтверждён, но зачисления нет, передайте поддержке идентификатор платежа или заказа, чек, рабочее пространство и точное время с часовым поясом. **HTTP 402 появляется при положительном общем балансе** Вычтите зарезервированную сумму из общей. Большой резерв указывает на параллельные запросы; небольшой — на оценку нового запроса или долг по прежнему использованию. Перед пополнением проверьте модель и явный предел ответа. **Для резерва нет активного запроса** Найдите запрос в разделе [Использование](https://app.provod.ai/usage). Если он ещё выполняется, не создавайте дубликат; если завершён или отсутствует, передайте поддержке идентификатор запроса, точное время, модель, название ключа и видимый маскированный префикс. Срок освобождения не гарантируется. --- ## Использование и стоимость запросов Source: https://provod.ai/ru/docs/usage-costs.md В provod.ai действует предоплата по фактическому использованию, а не отдельная месячная подписка на каждую модель. Текущая цена для клиента указана в [каталоге моделей](https://app.provod.ai/models), а итоговое списание в рублях — в разделах [Использование](https://app.provod.ai/usage) и баланса. ## Из чего складывается стоимость В итоговую стоимость могут входить: * обычные входные токены, отправленные модели; * выходные токены, созданные моделью; * токены чтения из кэша и записи в кэш, если модель сообщает их отдельно; * токены рассуждений (`reasoning`), если они присутствуют в данных об использовании. Если модель сообщает токены рассуждений, они всегда входят в стоимость. При настроенном отдельном тарифе применяется он, иначе действует цена выходных токенов модели. Текущий каталог и раздел использования могут не показывать отдельный тариф или счётчик рассуждений для каждой модели и каждого запроса. Отсутствие такой строки не означает нулевой расход; не пытайтесь восстановить скрытую детализацию. Ориентируйтесь на итоговую сумму запроса. Цены кэша также зависят от модели. Отдельные тарифы чтения, записи, записи на 5 минут или на 1 час применяются только там, где они настроены. Если отдельного тарифа кэша нет, эти токены оплачиваются как обычные входные. Для расчёта используйте текущую цену provod.ai для клиента, а не цену из другого каталога. ## Учитывайте каждый запрос агента Для одной видимой задачи агент может выполнить много запросов к API. На каждом шаге он может заново отправлять историю диалога, описания инструментов и их результаты, поэтому повторно переданный контекст снова входит в стоимость. Оценивайте весь журнал запросов, а не только токены в последнем окне клиента. Создавайте отдельный API-ключ для каждого проекта или агента, если нужна понятная разбивка. Затем в разделе [Использование](https://app.provod.ai/usage) можно отфильтровать расходы по ключу и задать ему [лимит](/ru/docs/spend-limits). ## Проверьте итоговое списание Откройте раздел [Использование](https://app.provod.ai/usage), выберите активное рабочее пространство, период и API-ключ, затем сравните: * состояние и время запроса; * точный идентификатор модели, название ключа и видимый маскированный префикс; * входные и выходные токены, чтение из кэша и запись в кэш; * количество запросов, длительность и итоговое списание. Сравнивайте итоговую сумму запроса со своей оценкой. Они могут различаться из-за фактического ответа, категорий кэша, рассуждений, тарифа длинного контекста или фактических данных о расходе. Если сумма всё ещё вызывает вопросы, передайте [поддержке](/ru/contact) идентификатор запроса, точное время с часовым поясом, модель, название ключа и видимый маскированный префикс. Не отправляйте полный ключ или конфиденциальный текст запроса. ## Проверьте пользу кэша Откройте раздел [Модели](https://app.provod.ai/models) и проверьте, опубликованы ли для выбранной модели цены кэша и нужные параметры. Не меняйте повторяющееся начало запроса, используйте только параметры из `supported_parameters` и сравните счётчики кэша у двух последовательных запросов. Нулевой счётчик означает, что обращение к кэшу не зафиксировано. Ненулевой счётчик не гарантирует скидку: если отдельной цены кэша у модели нет, применяется обычная цена входных токенов. ## Учитывайте прерванные запросы Если запрос завершился ошибкой до ответа модели и до подтверждённых данных о расходе, резерв освобождается без списания. Если часть потокового ответа уже доставлена или сервис получил подтверждённые данные о расходе, эта часть может быть оплачена. Не повторяйте запрос автоматически после начала ответа: сначала проверьте, получил ли клиент полезный результат и появилась ли запись в разделе использования. ## Решение проблем **Расход агента выше, чем кажется по видимой задаче** Сравните число запросов по ключу с числом шагов клиента. Лишние строки указывают на повторы или циклы инструментов; если строк столько же, но число входных токенов растёт, клиент повторно отправляет историю или результаты инструментов. Складывайте итоговые суммы только после этой проверки. **Кэш не уменьшил итоговую сумму** Нулевой счётчик означает, что попадание в кэш не зафиксировано: модель может не поддерживать нужную возможность либо повторяющееся начало запроса изменилось. Ненулевой счётчик при обычной цене входа означает, что отдельный тариф кэша не настроен. Сначала определите причину и только потом меняйте параметры. **Видимые счётчики не объясняют сумму одного запроса** Проверьте категории кэша, частичный потоковый ответ, тариф длинного контекста и возможность рассуждений у модели. Отсутствие отдельной строки рассуждений не доказывает нулевой расход. Ориентируйтесь на итоговую сумму и передавайте поддержке только безопасные данные из списка выше. --- ## Ограничение расходов API-ключа Source: https://provod.ai/ru/docs/spend-limits.md Используйте отдельный API-ключ и рублёвый лимит для каждого проекта, агента или участника команды, чьи расходы нужно контролировать независимо. ## Задайте лимит в кабинете 1. Откройте раздел [API-ключи](https://app.provod.ai/api-keys) в рабочем пространстве, которому принадлежит ключ. 2. Создайте отдельный ключ или найдите существующий. 3. Откройте его настройки лимита. 4. Выберите вариант без лимита или один из показанных периодов: `DAY`, `WEEK` или `MONTH`. 5. Укажите сумму в рублях и сохраните. В строке ключа показано, сколько уже потрачено из заданной суммы. На той же странице можно посмотреть недавнее использование моделей этим ключом. *Для ключа проекта задан лимит в рублях, который проверяется перед новым запросом.* *Используйте отдельный ключ и лимит для каждого проекта.* ## Разберитесь в календарных периодах | Период | Окно в `Europe/Moscow` | | ------- | ---------------------------------------------------- | | `DAY` | Начинается в полночь по Москве. | | `WEEK` | Начинается в понедельник в полночь по Москве. | | `MONTH` | Начинается в первый день месяца в полночь по Москве. | При обработке заблокированного запроса используйте значение `resetAt` из ответа. Не вычисляйте сброс по часовому поясу клиента. ## Узнайте, что проверяет лимит Перед началом запроса сервис складывает уже списанную сумму, активные резервы и оценку нового запроса, а затем сравнивает итог с лимитом. Если итог превысит лимит ключа, выполнение модели не начинается, а API возвращает HTTP `429` с кодом `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED`. В ответе указаны период, лимит, списанная и зарезервированная суммы, оценка нового запроса, валюта и `resetAt`. Резерв остаётся оценкой: после завершения списывается полная подтверждённая стоимость, даже если она выше резерва, а следующие запросы после этого могут быть заблокированы. ## Используйте поддерживаемый способ управления Создавайте, меняйте и удаляйте лимиты в интерфейсе кабинета. Документированного публичного контракта для автоматического управления лимитами сейчас нет. Не копируйте сетевые запросы из инструментов разработчика браузера: они не являются публичным API и не работают с платформенным ключом. ## Обработайте заблокированный запрос При `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` дождитесь указанного в ответе `resetAt` или измените лимит ключа в разделе [API-ключи](https://app.provod.ai/api-keys). Повтор с задержкой сам по себе не увеличивает лимит. Если у ответа `429` другой код, выполните действие для этой публичной ошибки. ## Решение проблем **Запрос заблокирован с HTTP 429** Сначала прочитайте код ошибки. `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` относится к бюджету: проверьте `period`, `spentAmount`, `reservedAmount` и `resetAt`. Для другого кода `429` действуют свои правила повторных запросов, а не изменение лимита. **После resetAt возвращается та же ошибка лимита** Обновите данные ключа, проверьте активное рабочее пространство, название ключа и видимый маскированный префикс, затем сопоставьте `resetAt` с московским временем. Если значение не обновилось, сохраните точный ответ и время запроса для поддержки. **Итоговый расход превысил заданную сумму** Сравните резерв запроса с его итоговой суммой в разделе использования. Один выполняющийся запрос может завершиться дороже оценки; лимит учтёт всю сумму и заблокирует следующие запросы. Это другой случай, чем одновременное резервирование бюджета несколькими запросами. --- ## Авторизация API-запросов Source: https://provod.ai/ru/docs/authentication.md ## Создайте и сохраните ключ Откройте раздел [API-ключей в кабинете](https://app.provod.ai/api-keys), проверьте активное рабочее пространство и создайте ключ с названием сервера или проекта. Полный ключ показывается один раз. Позже в кабинете останутся только название и маскированный префикс: по нему можно безопасно указать ключ при обращении в поддержку. Сразу сохраните полный ключ в переменной окружения сервера или менеджере секретов: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." ``` **Не передавайте ключ в браузер** Не помещайте ключ API в клиентский код, публичную сборку для браузера, репозиторий, скриншоты или сообщения поддержке. Браузер должен обращаться к вашему авторизованному серверу, а уже сервер — к provod.ai. *Ключ provod.ai добавляется к запросу до его отправки в API.* *Bearer-авторизация для публичных форматов API.* ## Передавайте ключ через Bearer-авторизацию API читает ключ из заголовка `Authorization`. До настройки SDK или инструмента для разработки проверьте ключ запросом списка моделей: ```bash curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" ``` Успешный ответ содержит `object: "list"` и массив `data`. Выберите доступную модель и скопируйте её точный `id`; не сохраняйте список моделей из старой инструкции. В каталоге также может быть указана причина, по которой модель недоступна активному рабочему пространству. ## Разделяйте проекты и безопасно меняйте ключи Используйте отдельный ключ для каждого проекта или сервера. Тогда расход, лимиты и отзыв ключа не будут зависеть от других проектов. Если ключ потерян, раскрыт или больше не нужен, отзовите его в кабинете. Чтобы заменить ключ без простоя, сначала создайте новый, обновите секрет на сервере, повторите с ним `GET /v1/models` и только после этого отзовите старый. Восстановить отозванный ключ нельзя. ## Подготовьте безопасные данные для диагностики **Публичный код ошибки** — это предназначенное для клиента значение, например `error.code` в ответе API. Сохраните этот код, HTTP-статус, адрес, идентификатор модели, примерное время с часовым поясом и маскированный префикс ключа. Не прикладывайте полный ключ или чувствительное содержимое запроса. ## Решение проблем **API возвращает 401 или сообщает о неверном ключе** Проверьте, что заголовок начинается с `Bearer `, запущенный процесс получил `PROVOD_API_KEY`, а ключ относится к активному рабочему пространству и не отозван. Выполните `GET /v1/models` из того же окружения, не выводя секрет в консоль. **Полный ключ больше не виден в кабинете** После однократного показа это ожидаемо. Отзовите потерянный ключ, создайте замену, сохраните её на сервере, проверьте и затем обновите приложение. **Ключ попал в код для браузера, репозиторий или на скриншот** Считайте ключ раскрытым. Отзовите его, создайте новый, удалите старое значение из развёрнутых настроек и опубликованных материалов, а вызовы API перенесите на сервер. **Авторизация работает, но нужная модель недоступна** Проверьте актуальную запись из `GET /v1/models` и указанную в ней причину недоступности. Убедитесь, что выбрано правильное рабочее пространство, используйте доступную модель или выполните действие, предложенное каталогом. --- ## Миграция совместимого с OpenAI клиента Source: https://provod.ai/ru/docs/migration.md ## Запустите полный пример с SDK Официальный OpenAI SDK можно сохранить для методов, которые входят в совместимый API provod.ai. Понадобятся Node.js, npm, `curl` и `jq`. Начните с одного обычного, не потокового запроса Chat Completions: он возвращает единый JSON-ответ, а не части по мере готовности. ### Установите SDK ```bash npm install openai ``` ### Задайте ключ и выберите актуальную модель Запросите текстовые модели, которые принимают используемый в примере параметр `max_tokens`. Проверки ниже требуют `available == true` и исключают записи для графических адресов API. ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." if ! MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.provod.ai/v1/models?output_modalities=text&supported_parameters=max_tokens" \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! PROVOD_MODEL="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("max_tokens")) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) | .id ) ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available text model with max_tokens found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi export PROVOD_MODEL printf '%s\n' "$PROVOD_MODEL" ``` ### Создайте клиент и запрос Сохраните код в файле `migrate.mjs`: ```js import OpenAI from "openai"; const apiKey = process.env.PROVOD_API_KEY; const model = process.env.PROVOD_MODEL; if (!apiKey || !model) { throw new Error("Set PROVOD_API_KEY and PROVOD_MODEL"); } const client = new OpenAI({ apiKey, baseURL: "https://api.provod.ai/v1" }); const completion = await client.chat.completions.create({ model, messages: [{ role: "user", content: "Reply with ok" }], max_tokens: 64 }); console.log(completion.choices[0]?.message?.content); ``` ### Запустите и прочитайте результат ```bash node migrate.mjs ``` При успехе программа выводит текст из `choices[0].message.content`, например: ```text ok ``` *Существующий совместимый с OpenAI клиент меняет только базовый URL и ключ.* *Сохраните SDK и направьте поддерживаемые методы в provod.ai.* ## Перенесите новые настройки на provod.ai Уже настроенные клиенты с адресом `api.promptra.ru` могут использовать его как адрес совместимости на время миграции. Во всех новых и обновляемых конфигурациях указывайте `https://api.provod.ai/v1`. Адрес совместимости помогает при переходе, но это не бессрочная гарантия его доступности. ## Учитывайте границы совместимости Замена `baseURL` не добавляет все адреса OpenAI. Пример работает, потому что `client.chat.completions.create()` соответствует опубликованному контракту `POST /v1/chat/completions`. provod.ai также публикует `POST /v1/responses`, Conversations, список моделей и документированные адреса изображений. Методы для векторных представлений, транскрибации и перевода аудио не опубликованы. Перед миграцией выясните, какой метод вызывает SDK или инструмент. Если ему нужен неопубликованный адрес API и его нельзя переключить на Chat Completions или Messages, одной замены URL недостаточно. ## Оставьте получение каталога в настройке Обновляйте данные через `GET /v1/models`, а не считайте идентификатор модели из примера постоянным. Добавляйте необязательные поля запроса с учётом текущей доступности модели и её `supported_parameters`. **Публичный код ошибки** — это значение для клиента в ошибке API, обычно `error.code`. Для диагностики миграции сохраните его вместе с HTTP-статусом, не используя внутренние данные транспорта. ## Решение проблем **SDK возвращает 401** Убедитесь, что процесс получил `PROVOD_API_KEY`, а `baseURL` точно равен `https://api.provod.ai/v1`. Отдельно проверьте ключ через `GET /v1/models` и не выводите его полное значение. **В пути запроса /v1 повторяется дважды** Оставьте `/v1` в `baseURL` и вызывайте обычный метод SDK. Не добавляйте `/v1/chat/completions` ещё и в настройку, которая ожидает только базовый URL. **Клиент вызывает /v1/responses или другой адрес** `/v1/responses` опубликован: следуйте статье [Responses и Conversations](/ru/docs/responses) и передавайте только документированные переносимые поля. Для другого неопубликованного адреса переключите клиент на Chat Completions, при необходимости используйте Messages или выберите документированный совместимый инструмент. **Модель из примера недоступна или отклоняет опцию** Выберите доступный ID из `GET /v1/models` и сравните запрос с `supported_parameters` этой записи. Не подставляйте `max_tokens` или другое поле как универсальный обходной путь. --- ## Использование Chat Completions Source: https://provod.ai/ru/docs/chat-completions.md ## Отправьте минимальный рабочий запрос Выберите доступную чат-модель из `GET /v1/models` и сначала отправьте обычный, не потоковый запрос: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ] }' ``` Пример успешного ответа: ```json { "id": "chatcmpl_example", "object": "chat.completion", "created": 1786651200, "model": "openai/gpt-5.4", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "ok" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 1, "total_tokens": 9 } } ``` Текст ассистента находится в `choices[0].message.content`. Перед выводом о полноте ответа проверьте `finish_reason`, а для модели, которая возвращает статистику, используйте объект `usage`. *Чат-сообщение отправляется и возвращается как последовательность частей ответа.* *Совместимый с OpenAI чат по адресу `/v1/chat/completions`.* ## Ограничивайте ответ только при необходимости Текущий контракт запроса принимает либо `max_completion_tokens`, либо прежнее название `max_tokens` как положительное целое число. Передавайте только одно поле. Возможность использовать лимит и способ его обработки зависят от выбранной модели, поэтому сверяйтесь с её `supported_parameters`, а не считайте одно из названий универсальным обходным путём. Если оба поля отсутствуют, сервис использует текущую настройку по умолчанию при подготовке запроса и резерва. Она не означает максимальную длину ответа для всех моделей. Чтобы задать собственную границу, передайте одно поддерживаемое поле и проверьте `finish_reason` в ответе. ## Добавьте потоковую передачу после проверки **Потоковая передача** отдаёт ответ частями, не дожидаясь полного JSON. Chat Completions использует **Server-Sent Events (SSE)** — текстовый формат, в котором каждое событие передаётся записью `data:`. ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --no-buffer --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ], "stream": true }' ``` Каждое JSON-событие добавляет данные из `choices[0].delta`; успешный поток заканчивается буквальным маркером `[DONE]`: ```text data: {"id":"chatcmpl_example","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl_example","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"ok"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl_example","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]} data: [DONE] ``` Обрабатывайте три варианта завершения: JSON-ошибку с HTTP-статусом не из диапазона 2xx до начала SSE, SSE-событие с ошибкой и закрытие соединения до `[DONE]`. **Публичный код ошибки** — это предназначенное для клиента значение `error.code` в ответе; используйте его для диагностики и решения о повторе. **Не повторяйте вслепую уже начавшийся ответ** Повтор с ограниченной экспоненциальной задержкой допустим только до получения результата. Если текст уже пришёл, сохраните частичный ответ и предложите пользователю или приложению решить, нужно ли продолжение: автоматический повтор может продублировать работу и расходы, а подтверждённое использование прерванного потока может быть оплачено. ## Решение проблем **API отклоняет параметр запроса** Сравните тело с минимальным примером и `supported_parameters` выбранной модели. Удалите неподдерживаемую известную опцию или выберите модель, которая её публикует; смена регистра поля или названия лимита не исправляет любой запрос. **Поток закрылся без [DONE]** Считайте ответ неполным. Сохраните факт получения текста, HTTP-статус или последнее событие с ошибкой, идентификатор модели, время и идентификатор запроса при наличии. Не запускайте автоматически повтор запроса, который уже вернул часть результата. **Запрос завершился по тайм-ауту** Для длинных ответов включите потоковую передачу, чтобы получать результат частями. Если тайм-аут произошёл до любых данных ответа или SSE, допустим ограниченный повтор с экспоненциальной задержкой и случайным разбросом. Если поток уже начал возвращать результат, сохраните его и не повторяйте запрос автоматически: это может продублировать работу и расходы. Поведение тайм-аута зависит от стадии запроса и текущих настроек сервиса; не рассчитывайте на фиксированный предел в 120 секунд. **Ответ короче ожидаемого** Проверьте `finish_reason` и единственное переданное поле ограничения ответа. Сравните значение с текущими лимитами модели; внутренняя настройка резерва не является общим лимитом ответа. **Модель как будто забыла предыдущие сообщения** Каждый запрос должен заново содержать нужную историю. Публичный API не добавляет сообщения из прошлого запроса автоматически, поэтому проверьте отправленный массив `messages` и статистику входных токенов по запросу. --- ## Responses и Conversations Source: https://provod.ai/ru/docs/responses.md Responses API — совместимый с OpenAI интерфейс для текстового и графического ввода, function tools, структурированного вывода, потока и сохранённого состояния диалога. Он доступен по `https://api.provod.ai/v1` и использует тот же Bearer API-ключ и те же идентификаторы моделей, что и другие форматы API. ## Создайте ответ Выберите доступную текстовую модель через `GET /v1/models`, затем начните с одного обычного запроса: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "input": "Reply with ok" }' ``` Текст ассистента находится в массиве `output`. Текстовый ответ содержит сообщение `message` роли ассистента с одной или несколькими частями `output_text`: ```json { "id": "resp_example", "object": "response", "status": "completed", "model": "openai/gpt-5.4", "output": [ { "id": "msg_example", "type": "message", "role": "assistant", "status": "completed", "content": [{ "type": "output_text", "text": "ok", "annotations": [] }] } ] } ``` *Запрос Responses создаёт сохранённый результат, который можно продолжить через предыдущий ответ или Conversation.* *Responses поддерживает переносимое состояние через `previous_response_id` и Conversations.* ## Продолжите предыдущий ответ Responses по умолчанию сохраняются. Передайте возвращённый ID в поле `previous_response_id`, когда следующий запрос должен включить переносимую историю ввода и вывода предыдущего ответа: ```bash curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "previous_response_id": "resp_example", "input": "Now answer with one word" }' ``` В одном запросе используйте либо `previous_response_id`, либо `conversation`, но не оба поля. Сохранённый ответ можно получить через `GET /v1/responses/{response_id}`, его исходный переносимый ввод — через `GET /v1/responses/{response_id}/input_items`, а сохранённое состояние удалить через `DELETE /v1/responses/{response_id}`. Добавляйте заголовок `Idempotency-Key`, когда повтор после сетевого сбоя не должен создавать второй сохранённый ответ. Повторное использование ключа с тем же запросом возвращает исходный ответ; не используйте этот ключ для другого тела. ## Получайте поток событий Укажите `stream: true`, чтобы получать Server-Sent Events (SSE) формата Responses. Обрабатывайте события по порядку и считайте результат финальным только после `response.completed`, `response.failed` или `response.incomplete`: ```bash curl --no-buffer --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "input": "Reply with ok", "stream": true }' ``` ```text data: {"type":"response.created","sequence_number":1,"response":{"id":"resp_example","status":"in_progress"}} data: {"type":"response.output_text.delta","sequence_number":5,"item_id":"msg_example","output_index":0,"content_index":0,"delta":"ok"} data: {"type":"response.completed","sequence_number":8,"response":{"id":"resp_example","status":"completed"}} ``` Закрытие соединения без завершающего события означает неполный результат. Ограниченный повтор допустим только до доставки вывода; после события текста, tool call или reasoning сохраните частичный результат и дайте вызывающему коду решить, продолжать ли работу. ## Используйте function tools и структурированный вывод Передайте переносимые tools типа `function` в `tools`. Когда модель вернёт `function_call`, выполните его в своём приложении, затем передайте элемент `function_call_output` в следующем запросе. Функции выполняются в вашей среде: provod.ai не запускает произвольный клиентский код. Для поддерживаемого структурированного вывода используйте `text.format` с `json_object` или `json_schema`. Проверяйте текущий `supported_parameters` выбранной модели через `GET /v1/models`: доступность модели и необязательные возможности могут меняться. ## Храните именованную Conversation Conversation — отдельный сохранённый объект для последовательности переносимых элементов ввода и вывода. Создайте его, затем передайте ID как `conversation` в `POST /v1/responses`: ```bash export PROVOD_CONVERSATION_ID="$( curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/conversations \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"metadata":{"project":"support-bot"}}' \ | jq -r '.id' )" curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"model\":\"openai/gpt-5.4\",\"conversation\":\"$PROVOD_CONVERSATION_ID\",\"input\":\"Reply with ok\"}" ``` Используйте `GET`, `POST` и `DELETE` на `/v1/conversations/{conversation_id}`, чтобы получить Conversation, обновить её метаданные или удалить её. Элементы доступны по `/v1/conversations/{conversation_id}/items`; добавляйте до 20 переносимых элементов через `POST`, а для постраничной выдачи используйте `after`, `limit` и `order`. ## Граница совместимости Переносимый API принимает текстовый и графический ввод, function tools, результаты функций, цепочки ответов, Conversations и документированные на этой странице поля. Он намеренно отклоняет hosted-инструменты и приватное состояние провайдеров: `web_search`, `file_search`, `code_interpreter`, computer use, hosted MCP, фоновые задачи и зашифрованное provider-native reasoning state. **Не все возможности OpenAI переносимы** OpenAI SDK может вызвать опубликованный адрес, но приложение всё равно может зависеть от hosted-инструмента или недокументированного поля. Начните с минимального запроса выше, затем добавляйте по одной возможности и явно обрабатывайте публичную ошибку. ## Решение проблем **API отклоняет поле или инструмент** Контракт переносимого Responses намеренно строгий. Уберите неподдерживаемое поле, используйте `function`, которую выполняет ваше приложение, или выберите поддерживаемый сценарий API. Ошибка указывает публичный параметр, если он доступен. **Не находится предыдущий ID или Conversation** Передавайте точный возвращённый ID с тем же API-ключом и рабочим пространством. Не объединяйте `previous_response_id` и `conversation` в одном запросе и не используйте ID после удаления сохранённого объекта. **Поток отдал результат, но не завершился** Сохраните доставленную часть и зафиксируйте последнее событие, ID ответа, модель, HTTP-статус или публичную ошибку и время. Не воспроизводите автоматически запрос, который уже отдал контент или tool call. --- ## Использование Anthropic Messages Source: https://provod.ai/ru/docs/anthropic-messages.md ## Отправьте прямой Messages-запрос Для прямого HTTP-запроса используйте полный путь `POST https://api.provod.ai/v1/messages`, Bearer-авторизацию и заголовок версии Anthropic: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 64, "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ] }' ``` Пример ответа: ```json { "id": "msg_example", "type": "message", "role": "assistant", "model": "claude-sonnet-4-6", "content": [ { "type": "text", "text": "ok" } ], "stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null, "usage": { "input_tokens": 8, "output_tokens": 1 } } ``` В таком текстовом запросе ответ находится в `content[0].text`. Реальный ответ может содержать несколько блоков, в том числе вызовы инструментов, поэтому рабочий клиент должен обрабатывать каждый блок по его `type`. *Запрос Anthropic Messages использует ключ API provod.ai через совместимый адрес.* *Прямой HTTP использует `/v1/messages`, а Claude Code получает базовый URL без `/v1`.* ## Выбирайте Messages по формату клиента Messages — совместимый с Anthropic формат обмена данными: его поля запроса, блоки содержимого, форма ответа и потоковые события соответствуют этому клиентскому контракту. Потоковая передача означает получение частей ответа до его окончательного завершения. При этом адрес не ограничен моделями Anthropic: он принимает поддерживаемые чат-модели из текущего каталога provod.ai и опубликованные для них псевдонимы. В текущей документации используются такие пары канонических идентификаторов и псевдонимов: | Канонический идентификатор модели | Опубликованный псевдоним | | --------------------------------- | ---------------------------- | | `anthropic/claude-sonnet-4.6` | `claude-sonnet-4-6` | | `openai/gpt-5.4` | `openai-gpt-5-4` | | `deepseek/deepseek-v4-flash` | `deepseek-deepseek-v4-flash` | Актуальный каталог возвращает `GET /v1/models`. Клиенты с заголовком `anthropic-version` или идентификатором Claude получают список в форме Anthropic с предпочтительными опубликованными идентификаторами. Не создавайте псевдоним самостоятельно, просто удаляя знаки из произвольного идентификатора модели. Выбирайте `/v1/chat/completions`, если клиент ожидает поля и массив `choices` формата OpenAI Chat Completions. Выбирайте `/v1/messages`, если ему нужны блоки Anthropic Messages. Адрес определяется протоколом клиента, а не компанией, выпустившей модель. ## Безопасно обрабатывайте поток Messages Задайте `stream: true`, чтобы получать Anthropic SSE. Успешный текстовый поток следует этой последовательности событий и завершается на `message_stop`; Messages не отправляет маркер OpenAI `[DONE]`: ```text event: message_start data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_example","type":"message","role":"assistant","content":[],"model":"claude-sonnet-4-6","stop_reason":null,"stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":8,"output_tokens":0}}} event: content_block_start data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}} event: content_block_delta data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"ok"}} event: content_block_stop data: {"type":"content_block_stop","index":0} event: message_delta data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"output_tokens":1}} event: message_stop data: {"type":"message_stop"} ``` Событие ошибки Anthropic может иметь следующую форму. Не полагайтесь на получение такого события: в зависимости от момента сбоя соединение может закрыться до `message_stop` без завершающего события. ```text event: error data: {"type":"error","error":{"type":"api_error","message":"Request failed"}} ``` Считайте `event: error` или закрытие соединения до `message_stop` признаком неполного ответа. Ограниченный повтор допустим только до получения первой части содержимого. После события `content_block_delta` сохраните частичный результат и не повторяйте запрос автоматически: повтор может продублировать работу и расходы. ## Подключайте Claude Code к правильной базе Claude Code сам добавляет `/v1/messages`, поэтому задайте `ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.provod.ai` без `/v1`. Установка, ручная настройка, явный выбор модели и проверка описаны в отдельном [руководстве Claude Code](/ru/docs/claude-code). **Публичный код ошибки** — это предназначенный для клиента код в ответе API. Messages возвращает ошибку в форме Anthropic, поэтому, если отдельного `error.code` нет, сохраните `error.type`, HTTP-статус, точный адрес и сообщение. ## Решение проблем **Клиент запрашивает /v1/v1/messages** `/v1` добавили и базовый URL, и сам клиент. Для Claude Code используйте `https://api.provod.ai`, а для прямого curl-запроса — полный путь `https://api.provod.ai/v1/messages`. В других клиентах проверьте итоговый URL. **Псевдоним модели отклоняется** Скопируйте канонический идентификатор или предпочтительный псевдоним из текущего ответа `GET /v1/models`. Не создавайте псевдонимы механически и удалите устаревшее значение модели из постоянных настроек клиента. **Поток закрылся без message_stop** Считайте ответ неполным. Сохраните последнее событие, факт получения части содержимого, HTTP-статус, идентификатор модели, время и идентификатор запроса при наличии. Не запускайте автоматически повтор запроса, который уже вернул часть результата. **Адрес отклоняет тело в формате Chat Completions** Messages использует собственные поля, включая `max_tokens`, блоки содержимого Anthropic и заголовок `anthropic-version`. Преобразуйте запрос в формат Messages или отправьте исходное совместимое с OpenAI тело в `/v1/chat/completions`. **Claude Code ведёт себя иначе, чем прямой curl-запрос** Сравните `ANTHROPIC_BASE_URL`, `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`, явно заданную модель и старую переменную `ANTHROPIC_API_KEY`. Прямой запрос проверяет адрес API, а локальная настройка разобрана в руководстве Claude Code. --- ## Использование Images API Source: https://provod.ai/ru/docs/images.md ## Сначала сгенерируйте одно изображение Выберите доступную модель изображений из текущего каталога. Минимальный запрос получает один результат в base64 и сохраняет JSON-ответ: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-image-2", "prompt": "A clean product banner on a neutral background", "response_format": "b64_json", "n": 1 }' \ -o response.json ``` В типичном ответе есть массив `data`. Каждый его элемент содержит `b64_json` или `url` в зависимости от запрошенного и поддерживаемого формата: ```json { "created": 1786651200, "data": [ { "b64_json": "iVBORw0KGgo..." } ] } ``` Для запроса с `b64_json` декодируйте первый результат в файл: ```bash node -e 'const fs = require("node:fs"); const body = JSON.parse(fs.readFileSync("response.json", "utf8")); fs.writeFileSync("image.png", Buffer.from(body.data[0].b64_json, "base64"));' ``` Если выбранная модель поддерживает запрошенный формат `url`, читайте `data[0].url`. Успешная генерация не бывает пустой: ответ содержит хотя бы один пригодный элемент изображения. *Запросы генерации и редактирования создают изображения через разные совместимые адреса API.* *Начните с генерации и добавляйте только опубликованные для модели опции.* ## Проверьте возможности до добавления опций Отдельный каталог изображений показывает актуальные модели, доступность, операции, ограничения опций, лимиты референсов и поддержку потоковой передачи, то есть возможность получать промежуточные результаты до готовых изображений: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/models \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" ``` Проверьте поля `available`, `capabilities` и `supported_parameters` выбранной записи. Опции `aspect_ratio`, `size`, `quality`, `resolution`, `background`, формат и сжатие результата зависят от модели. Например, для текущих моделей изображений Google `aspect_ratio` и `resolution` — разные настройки, а допустимые значения нужно брать из записи конкретной модели. Не переносите сочетание опций с другой модели. Поле `n` задаёт число готовых изображений в пределах опубликованного диапазона модели. Оно не задаёт количество референсов для редактирования. Повторяющиеся части `image[]` — это упорядоченные входные изображения; их допустимое число указано в `capabilities.maxReferenceImages`. ## Получайте поток через единый адрес Для потоковой передачи используйте `POST /v1/images`, а не `/v1/images/generations`. Выберите доступную модель генерации, у которой каталог разрешает хотя бы одно промежуточное изображение, и отправьте запрос: ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." if ! IMAGE_MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/models \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$IMAGE_MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! PROVOD_IMAGE_MODEL="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and .capabilities.generation == true and .supports_streaming == true and ((.supported_parameters.partial_images.max // 0) >= 1) ) | .id ) ' <<<"$IMAGE_MODELS_JSON" )"; then printf 'No available streaming image model found in /v1/images/models.\n' >&2 exit 1 fi export PROVOD_IMAGE_MODEL jq -n --arg model "$PROVOD_IMAGE_MODEL" '{ model: $model, prompt: "A clean product banner on a neutral background", stream: true, partial_images: 1, n: 1 }' | curl --no-buffer --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data-binary @- ``` Каждая запись SSE состоит из строки `data:`. Различайте промежуточные, готовые и ошибочные записи по полю `type` внутри JSON. Успешный поток может содержать промежуточные и готовые изображения и заканчивается маркером `[DONE]`: ```text data: {"type":"image_generation.partial_image","partial_image_index":0,"b64_json":"iVBORw0KGgo..."} data: {"type":"image_generation.completed","b64_json":"iVBORw0KGgo..."} data: [DONE] ``` При неудаче поток может отправить запись `data:` с публичным кодом и сообщением об ошибке: ```text data: {"type":"error","error":{"code":"IMAGE_UPSTREAM_FAILED","message":"Image generation failed"}} ``` Считайте `type: error` или закрытие соединения до `[DONE]` признаком неполного ответа. Ограниченный повтор с задержкой допустим, только если ещё не пришло ни промежуточного, ни готового изображения. После начала вывода сохраните результат и требуйте явного решения перед новым запросом: автоматический повтор может продублировать работу и расходы. ## Редактируйте через multipart/form-data Используйте `POST /v1/images/edits` только для модели, у которой каталог указывает поддержку редактирования. `curl -F` создаёт нужное тело `multipart/form-data` и разделитель: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/edits \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -F "model=google/gemini-3.1-flash-image" \ -F "prompt=Keep the subject and replace the background" \ -F "image[]=@reference.png" \ -F "aspect_ratio=16:9" \ -F "response_format=b64_json" \ -o response.json ``` Добавляйте части `image[]` в нужном порядке и не превышайте текущий лимит референсов модели. Часть `mask` допустима только для модели, которая явно публикует поддержку маски. **Публичный код ошибки** — это предназначенный для клиента код в ответе API. `MODEL_PARAMETER_COMBINATION_INVALID` означает, что выбранная модель не принимает запрошенное сочетание опций. `MODEL_CAPABILITY_METADATA_UNAVAILABLE` означает, что сервис сейчас не может проверить сочетание по метаданным возможностей. Используйте точный код и актуальные значения каталога, а не подбирайте замену наугад. ## Решение проблем **Минимальный запрос отклоняет модель** Выполните `GET /v1/images/models`, убедитесь, что точный ID доступен и поддерживает генерацию, и замените модель из примера на ID из ответа. Не отправляйте модель изображений в `/v1/chat/completions`. **API отклоняет пропорции, размер, качество или разрешение** Прочитайте публичный код ошибки и `supported_parameters` выбранной модели. Удалите опцию или выберите указанное в каталоге значение; не объединяйте независимые настройки, если такое сочетание не разрешено. **Из ответа не удаётся извлечь изображение** Убедитесь, что HTTP-запрос завершился успешно, и проверьте `data[0]`. Декодируйте `b64_json` только для ответа в base64, а `url` читайте лишь при наличии этого поля. Тело ошибки или пустой `data` не являются успешной генерацией. **Поток закрылся без [DONE]** Считайте ответ неполным. Сохраните последнее событие, факт получения промежуточного или готового изображения, идентификатор модели, время и идентификатор запроса при наличии. Не запускайте автоматически повтор запроса, который уже вернул часть результата. **Редактирование отклоняет референсы или маску** Проверьте поддержку редактирования, `maxReferenceImages` и возможность маски у точной модели. Сохраняйте нужный порядок полей `image[]`, а `n` используйте отдельно для числа результатов. --- ## Подключение инструментов разработки Source: https://provod.ai/ru/docs/integrations-overview.md ## Проверьте совместимость В этих инструментах **поставщик** — это сохранённое подключение с адресом API, ключом и параметрами моделей. | Инструмент | Интерфейс или путь к настройкам | Статус и важная особенность | | ----------- | --------------------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Cline | **OpenAI Compatible** в настройках VS Code | Совместимо; точный идентификатор из каталога вводится вручную. | | Roo Code | **Settings → Providers → OpenAI Compatible** | Совместимо; удалите старый выбор встроенной модели. | | Kilo Code | **Providers → OpenAI Compatible** | Совместимо; явно выберите пользовательское подключение. | | Continue | Локальный `config.yaml`, поставщик `openai` | Используйте протокол, который требует выбранный клиент; документированным сценарием остаётся Chat Completions. | | Aider | Переменные окружения оболочки | Совместимо; передавайте идентификатор из каталога как `openai/`. | | Zed | `settings.json` и системное хранилище ключей | Совместимо; создавайте идентификатор и лимит модели из актуального каталога. | | Cursor | **Override OpenAI Base URL** | Зависит от версии; продолжайте, только если поле доступно. | | Claude Code | [Отдельное руководство](/ru/docs/claude-code) | Совместимо через Anthropic Messages; базовый URL указывается без `/v1`. | | OpenCode | [Отдельное руководство](/ru/docs/opencode) | Совместимо через установщик или ручное подключение. | | Codex CLI | [Статус поддержки](/ru/docs/codex-cli) | Адрес Responses опубликован; сквозная совместимость Codex CLI пока не задокументирована. | ## Сначала выберите и проверьте модель Совместимые с OpenAI инструменты на этой странице используют общие значения: | Значение | Настройка | | -------------------- | ------------------------------------------ | | Базовый URL | `https://api.provod.ai/v1` | | Ключ API | Ключ, созданный в кабинете | | Идентификатор модели | Доступный точный `id` из текущего каталога | Выполните команду в оболочке с установленными `curl` и `jq`. Проверка требует доступную текстовую модель с поддержкой `tools` и используемого в запросе параметра `max_tokens`, а также исключает записи для графических адресов: ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." if ! MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.provod.ai/v1/models?output_modalities=text&supported_parameters=tools,max_tokens" \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! PROVOD_MODEL="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("tools")) and ((.supported_parameters // []) | index("max_tokens")) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) | .id ) ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available tool-capable text model found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi export PROVOD_MODEL jq -n --arg model "$PROVOD_MODEL" '{ model: $model, messages: [{role: "user", content: "Reply with ok"}], max_tokens: 64 }' | curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data-binary @- ``` Если запрос не проходит, исправьте ключ, выбор по каталогу или тело запроса до настройки инструмента. Если он успешен, сравните итоговый URL, протокол, точный идентификатор модели и источник ключа в инструменте с проверенными значениями. **Защищайте ключ API** Храните ключ в переменной окружения, системном хранилище ключей, защищённых локальных настройках инструмента или на доверенном сервере. Не помещайте его в код для браузера и не добавляйте в репозиторий. Если локальные настройки раскрыты, отзовите ключ в кабинете. ## Настройте инструменты Chat Completions ### Cline, Roo Code и Kilo Code Откройте указанный в таблице интерфейс и введите `https://api.provod.ai/v1`, значение переменной `PROVOD_API_KEY` и точный `PROVOD_MODEL`, выбранный выше. Выполните одну короткую задачу до включения инструментов и длинных агентских заданий. Если прямой запрос успешен, а расширение не работает, снова выберите пользовательское подключение и удалите старую встроенную модель, которая его перекрывает. ### Continue Добавьте запись модели OpenAI в защищённый локальный файл настроек Continue. Вставьте текущее значение `PROVOD_API_KEY` в `apiKey`, замените значение модели на `PROVOD_MODEL` и оставьте `useResponsesApi: false`: ```yaml name: provod.ai version: 1.0.0 schema: v1 models: - name: provod.ai provider: openai model: model-id-from-PROVOD_MODEL apiBase: https://api.provod.ai/v1 apiKey: paste-value-from-PROVOD_API_KEY useResponsesApi: false roles: - chat - edit - apply ``` Выберите эту запись и убедитесь, что клиент вызывает `/v1/chat/completions`, а не `/v1/responses`. ### Aider После выбора модели по инструкции выше задайте совместимые с OpenAI переменные Aider и добавьте префикс `openai/` к точному идентификатору из каталога: ```bash export OPENAI_API_KEY="$PROVOD_API_KEY" export OPENAI_API_BASE="https://api.provod.ai/v1" aider --model "openai/$PROVOD_MODEL" ``` До разрешения изменений файлов проверьте модель в сообщении Aider. Если она отличается, сравните окружение процесса Aider с оболочкой, где прошёл прямой запрос. ### Zed Используйте сохранённый при выборе модели объект `MODELS_JSON`, чтобы создать полный объект `language_models` по актуальной доступной текстовой модели с поддержкой инструментов и её текущему `context_length`. Добавленная возможность заставляет Zed отправлять опубликованный для модели параметр `max_tokens` вместо стандартного `max_completion_tokens`: ```bash if ! ZED_SETTINGS="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("tools")) and (.context_length | type == "number" and . > 0) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) ) as $model | { language_models: { openai_compatible: { "provod.ai": { api_url: "https://api.provod.ai/v1", available_models: [ { name: $model.id, display_name: ($model.name // $model.id), max_tokens: $model.context_length, capabilities: { tools: true, images: false, parallel_tool_calls: false, prompt_cache_key: false, chat_completions: true, interleaved_reasoning: false, max_tokens_parameter: true } } ] } } } } ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available Zed-compatible model found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi printf '%s\n' "$ZED_SETTINGS" ``` Объедините выведенный объект с `settings.json`. Введите значение `PROVOD_API_KEY` через настройки подключения Zed, чтобы ключ сохранился в системном хранилище; не добавляйте его в `settings.json`. Затем выберите пользовательскую модель и отправьте один короткий запрос. ### Cursor Продолжайте только в версии Cursor с полем **Override OpenAI Base URL**. Укажите `https://api.provod.ai/v1`, значение `PROVOD_API_KEY` и точный `PROVOD_MODEL`. По доступным диагностическим данным Cursor убедитесь, что запрос использует переопределённый адрес. Если поля нет или Cursor отправляет другой протокол, не передавайте ключ по непроверенному пути. ## Подробные руководства [Claude Code](/ru/docs/claude-code) Настройте адрес Anthropic Messages. [OpenCode](/ru/docs/opencode) Установите или вручную добавьте подключение provod.ai. [Codex CLI](/ru/docs/codex-cli) Узнайте текущую границу совместимости. Создание и замена ключей описаны в [авторизации API](/ru/docs/authentication). Актуальные идентификаторы моделей, лимиты и поддерживаемые опции получайте через [каталог моделей](/ru/docs/models). **Публичный код ошибки** — это предназначенное для клиента значение `error.code`, которое вернул API. Сохраните его вместе с HTTP-статусом, версией инструмента, итоговым адресом, точным идентификатором модели, временем и маскированным префиксом ключа; не прикладывайте полный ключ. ## Решение проблем **Прямая проверка API не проходит** Не меняйте настройки инструмента. Убедитесь, что `PROVOD_API_KEY` экспортирован, затем повторяйте выбор модели по каталогу и минимальный запрос Chat Completions, пока оба не выполнятся успешно. **Прямой запрос работает, а инструмент — нет** Сравните базовый URL, протокол, точный идентификатор модели и источник ключа в инструменте с проверенными значениями. Удалите старые подключения или переменные окружения и повторите один короткий запрос. **Средство выбора модели не показывает каталог** Встроенное средство выбора может не получать каталоги сторонних сервисов. Введите точный `PROVOD_MODEL` вручную, если инструмент поддерживает пользовательские модели. **Инструмент отправляет запрос в /v1/responses** Этот адрес опубликован. Сравните запрос со статьёй [Responses и Conversations](/ru/docs/responses): hosted-инструменты и недокументированные поля отклоняются. Если инструмент не умеет работать с переносимым подмножеством, используйте его документированную интеграцию Chat Completions или Claude Code с Messages. **Ключ мог сохраниться или передаться небезопасно** Отзовите его в кабинете, создайте замену и храните новое значение только в защищённом локальном или серверном хранилище. Не отправляйте полный ключ вместе с диагностикой. --- ## Claude Code Source: https://provod.ai/ru/docs/claude-code.md ## Используйте параметры Claude Code Создайте ключ API в кабинете. Claude Code работает с форматом Anthropic Messages и сам добавляет `/v1/messages`, поэтому нужны такие настройки: | Настройка | Значение | | ---------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------- | | `ANTHROPIC_BASE_URL` | `https://api.provod.ai` без `/v1` | | `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` | Ваш ключ API provod.ai | | Модель | Поддерживаемый канонический идентификатор или опубликованный псевдоним, заданный явно | Удалите старую переменную `ANTHROPIC_API_KEY`: она использует другой путь авторизации и может перекрыть `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` или помешать ему. ## Установите конфигурацию Установщик обновляет настройки уже установленного Claude Code, но не устанавливает сам Claude Code. Если файл существует, обе версии установщика создают перед изменением резервную копию с отметкой времени. macOS и Linux Windows PowerShell ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl -fsSL https://app.provod.ai/install/claude-code.sh | \ PROVOD_API_KEY="$PROVOD_API_KEY" sh ``` ```powershell $env:PROVOD_API_KEY = "sk_..." irm https://app.provod.ai/install/claude-code.ps1 | iex ``` Установщик записывает `ANTHROPIC_BASE_URL`, `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` и пустое значение `ANTHROPIC_API_KEY`. После завершения проверьте выведенные пути к настройкам и резервной копии. ## Настройте вручную Сделайте резервную копию существующего `~/.claude/settings.json`. Подготовьте каталог и отсутствующий файл, не перезаписывая существующие настройки, ограничьте доступ владельцем и удалите старую переменную из текущей оболочки: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." umask 077 mkdir -p ~/.claude if [ ! -e ~/.claude/settings.json ]; then printf '%s\n' '{}' > ~/.claude/settings.json fi chmod 600 ~/.claude/settings.json unset ANTHROPIC_API_KEY ``` Откройте файл в редакторе. Если объекта верхнего уровня `env` нет, добавьте его; если он есть, сохраните остальные поля. Удалите свойство `ANTHROPIC_API_KEY` из `env` и объедините этот фрагмент с настройками, не удаляя остальные данные: ```json { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "paste-value-from-PROVOD_API_KEY", "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.provod.ai" } ``` После сохранения ещё раз оставьте доступ только владельцу: ```bash chmod 600 ~/.claude/settings.json ``` Для временной настройки только в текущей оболочке: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.provod.ai" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$PROVOD_API_KEY" unset ANTHROPIC_API_KEY ``` **Файл настроек содержит ключ API** Защищайте настройки Claude Code и резервные копии установщика как секреты. Не добавляйте их в репозиторий. Если файл раскрылся, отзовите ключ в кабинете и создайте новый. ## Проверьте адрес до запуска Claude Code Прямой запрос отдельно проверяет адрес, ключ, путь Messages, заголовок и основной псевдоним: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 64, "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ] }' ``` Текст ответа находится в `content[0].text`. Если запрос не проходит, сначала исправьте адрес или ключ и только потом проверяйте Claude Code. ## Явно выберите и проверьте модель Текущий контракт Messages принимает поддерживаемые канонические идентификаторы, например `anthropic/claude-sonnet-4.6`, и опубликованные псевдонимы, например `claude-sonnet-4-6`. Также подходят поддерживаемые обычные чат-модели и их настроенные псевдонимы; актуальные примеры приведены в статье [Anthropic Messages](/ru/docs/anthropic-messages). Средство выбора моделей Claude Code может не показывать сторонний каталог. Передайте модель явно: ```bash claude --model claude-sonnet-4-6 ``` Для другой модели скопируйте текущий идентификатор или опубликованный псевдоним из списка моделей, не придумывая его. **Публичный код ошибки** — это код для клиента, возвращённый API; если в ответе формата Anthropic отдельного кода нет, сохраните `error.type`, HTTP-статус, сообщение, адрес, время и маскированный префикс ключа. Замена ключей и безопасная диагностика описаны в [авторизации API](/ru/docs/authentication). Полный контракт запроса и ответа находится в статье [Anthropic Messages](/ru/docs/anthropic-messages). ## Решение проблем **Claude Code вызывает /v1/v1/messages или возвращает 404** Задайте `ANTHROPIC_BASE_URL` точно как `https://api.provod.ai`, без `/v1`. Claude Code сам добавляет `/v1/messages`; полный путь нужен только для прямого curl-запроса. **Прямой запрос работает, а Claude Code возвращает ошибку авторизации** Убедитесь, что Claude Code получил `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`, и удалите `ANTHROPIC_API_KEY` из оболочки и постоянных настроек. После изменения переменных перезапустите CLI. **Средство выбора не показывает нужную модель** Это не доказывает отсутствие модели в API. Скопируйте текущий канонический идентификатор или опубликованный псевдоним из списка и передайте его через `claude --model`. **Установщик неожиданно изменил настройки** Остановите Claude Code, откройте путь к настройкам из вывода установщика и сравните файл с резервной копией. При необходимости восстановите копию, затем добавьте только три документированные переменные окружения. **Ранее рабочий псевдоним теперь отклоняется** Удалите старое значение модели и скопируйте идентификатор из текущего списка. Псевдонимы являются опубликованной настройкой: их нельзя надёжно восстановить простым удалением знаков. --- ## OpenCode Source: https://provod.ai/ru/docs/opencode.md ## Выберите установщик или ручную настройку В OpenCode **поставщик** — это именованное подключение к API с моделями и параметрами соединения. Установщик настраивает уже установленный OpenCode, но не устанавливает сам OpenCode. Он авторизованно запрашивает `GET /v1/models`, добавляет или обновляет поставщика `provod` и переносит в локальный файл названия, лимиты, возможности, типы данных и публичные цены из ответа. Используйте установщик для настройки по актуальному каталогу. Ручное подключение подходит, когда нужно самостоятельно проверить и объединить каждое поле. ## Запустите установщик macOS и Linux Windows PowerShell ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl -fsSL https://app.provod.ai/install/opencode.sh | \ PROVOD_API_KEY="$PROVOD_API_KEY" sh ``` ```powershell $env:PROVOD_API_KEY = "sk_..." irm https://app.provod.ai/install/opencode.ps1 | iex ``` Установщик сохраняет ключ отдельно в `~/.config/opencode/provod-api-key`, а в конфиг добавляет ссылку `{file:~/.config/opencode/provod-api-key}`. Не добавляйте файл ключа в репозитории или общие резервные копии. Чтобы использовать нестандартный файл, задайте `OPENCODE_CONFIG` до команды. Иначе установщик проверяет `~/.config/opencode/opencode.json`, затем `opencode.jsonc` и создаёт `opencode.json`, если файлов нет. Обе версии проверяют сформированный конфиг и делают резервную копию существующего файла перед заменой. Установщик не выбирает модель по умолчанию: после установки выберите нужную модель через `/models`. ## Настройте подключение вручную Сначала экспортируйте ключ и выберите доступный точный идентификатор через `GET /v1/models`. Затем замените каждую строку `model-id-from-GET-v1-models` ниже на этот идентификатор, а вместо указанной в примере переменной `PROVOD_API_KEY` вставьте текущее значение ключа. ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." ``` **Ручная настройка сохраняет ключ открытым текстом** Значение `apiKey` записывается в локальный файл настроек OpenCode. Защищайте файл как секрет, не добавляйте его в репозитории и общие резервные копии, а для OpenCode создайте отдельный ключ с подходящим лимитом расходов. ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "provod/model-id-from-GET-v1-models", "provider": { "provod": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "provod.ai", "options": { "baseURL": "https://api.provod.ai/v1", "apiKey": "paste-value-from-PROVOD_API_KEY" }, "models": { "model-id-from-GET-v1-models": { "name": "model-id-from-GET-v1-models" } } } } } ``` Сохраните пример как `~/.config/opencode/opencode.json`, затем ограничьте доступ к каталогу и файлу с ключом текущим пользователем. Если `OPENCODE_CONFIG` указывает другой путь, задайте этому файлу такие же права только для владельца: ```bash chmod 700 ~/.config/opencode chmod 600 ~/.config/opencode/opencode.json ``` Ручной пример задаёт только подключение. Установщик удобнее, если OpenCode должен получить из каталога актуальные лимиты контекста и ответа, поддержку рассуждений, инструментов и изображений, а также цены. ## Проверьте текущую конфигурацию Выведите модели, которые OpenCode загрузил для поставщика: ```bash opencode models provod ``` Выберите одну через `/models` или напрямую запустите текущий ID из каталога: ```bash export PROVOD_MODEL="model-id-from-GET-v1-models" opencode run --model "provod/$PROVOD_MODEL" "Reply with ok" ``` ## Восстановите или обновите конфигурацию В macOS/Linux установщик выводит путь к резервной копии с отметкой времени. Если объединённый файл перестал загружаться, остановите OpenCode, сохраните нерабочий файл для сравнения, восстановите указанную копию и перед повторным запуском проверьте `OPENCODE_CONFIG`. Если установщик не может безопасно объединить настройки или сохранить комментарии JSONC, он не заменяет исходный файл и записывает рядом отдельный фрагмент `provod-opencode-provider.jsonc` для проверки. PowerShell также выводит путь созданной резервной копии при успешном обновлении существующего файла. Повторный запуск обновляет каталог; копировать новые идентификаторы моделей с этой страницы не нужно. **Публичный код ошибки** — это предназначенное для клиента значение `error.code` из ответа API. Сохраните его вместе с HTTP-статусом, точным идентификатором модели, временем, версией OpenCode, путём к файлу настроек и маскированным префиксом ключа. Безопасная работа с ключом описана в [авторизации API](/ru/docs/authentication), а формат запроса — в [Chat Completions](/ru/docs/chat-completions). ## Решение проблем **OpenCode не показывает поставщика provod** Выполните `opencode models provod`, затем убедитесь, что активен файл `~/.config/opencode/opencode.json`, или явно задайте `OPENCODE_CONFIG`. После изменения файла перезапустите OpenCode. **Установщик не может загрузить модели** Проверьте тот же ключ через `GET /v1/models`, убедитесь, что в активном рабочем пространстве есть доступная модель, и проверьте доступность `PROVOD_API_KEY` процессу установщика, не выводя значение ключа. **После установки файл настроек перестал загружаться** Восстановите копию, путь к которой вывела версия для macOS/Linux, или ручную копию для Windows. Если создан отдельный фрагмент поставщика, проверьте и объедините его, не заменяя весь файл. **Настроенная модель исчезла или устарела** Повторно запустите установщик, чтобы обновить поставщика по текущему каталогу, либо замените все ручные значения одним точным доступным идентификатором. Не сохраняйте лимиты и возможности из старой записи модели. **Файл настроек или резервная копия раскрыли ключ API** Отзовите ключ в кабинете, создайте новый и обновите защищённые копии конфигурации. Простое удаление файла не отзывает раскрытый ключ. --- ## Codex CLI Source: https://provod.ai/ru/docs/codex-cli.md **Адрес опубликован, но сценарий Codex ещё не проверен** `POST /v1/responses` доступен в provod.ai. Мы ещё не публиковали сквозную проверенную настройку Codex CLI, поэтому не считайте скопированную конфигурацию поддерживаемой, пока она не протестирована с вашей версией Codex и рабочим сценарием. ## Что изменилось Пользовательские поставщики Codex CLI используют протокол Responses. Необходимый адрес доступен по `https://api.provod.ai/v1/responses`; он поддерживает поток, переносимые function calls, `previous_response_id` и Conversations. Используются тот же ключ платформы и текущие идентификаторы текстовых моделей из `GET /v1/models`. Одного адреса недостаточно, чтобы доказать работу любого сценария Codex. Агентские клиенты могут запрашивать hosted-инструменты, фоновое выполнение или приватное состояние ответа провайдера. Эти возможности намеренно не входят в переносимый контракт provod.ai. ## Оставайтесь в переносимой границе Опубликованный Responses API поддерживает текстовый и графический ввод, выполняемые клиентом `function` tools и их результаты, поток, цепочки ответов и Conversations. Он отклоняет hosted `web_search`, `file_search`, `code_interpreter`, computer use, hosted MCP, фоновые задачи и зашифрованное provider-native reasoning state. До использования пользовательского поставщика Codex с рабочим ключом запустите короткую задачу без изменений файлов и проверьте итоговый запрос. Если приходит `unsupported_parameter` или `unsupported_tool`, не повторяйте запрос и не ослабляйте защиту ключа: сценарию клиента нужен поддерживаемый вариант или совместимая настройка. ## Для рабочей задачи используйте проверенную альтернативу Для документированной интеграции кодового агента сейчас используйте один из этих адресов: [OpenCode](/ru/docs/opencode) Подключите поставщика через совместимый с OpenAI Chat Completions. [Claude Code](/ru/docs/claude-code) Используйте совместимый с Anthropic Messages адрес. [Responses API](/ru/docs/responses) Создайте прямую переносимую интеграцию Responses. Не помещайте ключ платформы в репозиторий или настройки браузера. Храните его в системном хранилище ключей, защищённой локальной настройке или переменной окружения и отзовите через кабинет, если ключ был раскрыт. ## Решение проблем **Codex возвращает 404 для /v1/responses** Убедитесь, что базовый URL пользовательского поставщика точно равен `https://api.provod.ai/v1` и его не переопределяет старый прокси. Опубликованный адрес — `/v1/responses`; повторяющийся `/v1` обычно означает ошибку базового URL. **Codex получает ошибку неподдерживаемого параметра или инструмента** Клиент запросил возможность за границей переносимого контракта. Сохраните публичный код ошибки, параметр, версию Codex, ID модели и время, но не ключ. Используйте поддерживаемый инструмент для разработки или измените сценарий клиента; не повторяйте тот же неподдерживаемый запрос. **Модель есть в /v1/models, но задача всё равно не работает** Список моделей, протокол Responses и возможности агента проверяются отдельно. Выберите доступную текстовую модель, сначала проверьте минимальный запрос Responses, затем добавляйте сценарий агента по одной возможности. --- ## Работа команды в организации Source: https://provod.ai/ru/docs/teams.md Организация — это общее рабочее пространство команды. Чаты, изображения, видео, API-ключи, использование и баланс относятся к активному пространству, поэтому перед началом работы всегда проверяйте его название в кабинете. ## Создайте организацию 1. Откройте [Настройки](https://app.provod.ai/settings) и найдите раздел **Организации**. 2. Нажмите **Создать организацию**, укажите понятное название и сохраните. 3. Выберите новую организацию в переключателе рабочего пространства. Личное пространство останется в том же аккаунте. Переключаться между ним и организациями можно в меню аккаунта; после переключения кабинет загружает баланс, ключи, использование и историю выбранного пространства. ## Пригласите участников Откройте управление нужной организацией в [Настройках](https://app.provod.ai/settings), выберите роль и используйте один из способов: * приглашение по email подходит конкретному человеку; * одноразовая ссылка подходит, когда её нужно передать через свой канал связи. Каждый участник принимает приглашение из собственного аккаунта. Не передавайте коллегам общий пароль или полный API-ключ. Если ссылка уже использована, истекла или была отозвана, создайте новую вместо пересылки старой. ## Выберите роль по нужному действию Сначала определите, что человек должен делать, и только затем назначайте роль: | Нужное действие | Подходящие роли | | ---------------------------------------------------------------------------------- | -------------------------- | | Управлять организацией, участниками, оплатой, ключами и рабочими материалами | Владелец или администратор | | Управлять балансом и счетами и смотреть использование без доступа к чатам и ключам | Биллинг | | Создавать ключи, работать с API, чатами и изображениями и смотреть использование | Разработчик | | Работать с чатами и изображениями без доступа к оплате и ключам | Участник | | Просматривать доступные данные без изменений | Наблюдатель | Для управления оплатой нужен соответствующий доступ. Он есть у владельца, администратора и роли «Биллинг»; наблюдатель может только просматривать доступные ему данные. Выдавайте минимальную роль, достаточную для задачи, и пересматривайте её при смене обязанностей. ## Проверяйте активное пространство Общий баланс оплачивает работу чата, API, изображений и видео внутри организации. API-ключи, созданные при активной организации, принадлежат ей, а раздел [Использование](https://app.provod.ai/usage) показывает её запросы и расходы. Создавайте отдельный ключ для проекта или сервиса и задавайте ему [лимит расходов](/ru/docs/spend-limits). Это даёт понятную разбивку и позволяет отозвать один ключ, не останавливая другие проекты. Не используйте ключ личного пространства для командного сервиса и не переносите ключ организации в личный проект. ## Учитывайте видимость чатов Чат, созданный в организации, принадлежит организации, а не только его автору. Участники с доступом на чтение чатов могут видеть такие диалоги; роль «Биллинг» доступа к чатам не получает. Для личной или изолированной работы переключитесь в личное пространство либо используйте отдельную организацию с подходящим составом участников. Отдельный API-ключ внутри той же организации помогает разделить расходы, но не делает чаты этой организации личными. ## Решение проблем **Приглашение или ссылка не открывается** Убедитесь, что участник вошёл в свой аккаунт и использует последнее приглашение. Одноразовая ссылка перестаёт работать после принятия, истечения или отзыва; администратор организации может проверить статус и создать новую ссылку или приглашение по email. **Участник видит организацию, но не нужный раздел** Проверьте его роль в управлении организацией и сопоставьте её с нужным действием. Не повышайте роль до администратора только ради одного раздела: выберите роль с минимально достаточным доступом. **Коллега видит чат другого участника** Это ожидаемо для чатов организации у ролей с доступом на чтение. Переключитесь в личное пространство или отдельную организацию для изолированной работы; новый ключ в той же организации не меняет видимость чатов. **Баланс, ключи или использование выглядят чужими** Сначала проверьте активное пространство в меню аккаунта. Затем сравните название организации, название ключа и его видимый маскированный префикс; не отправляйте полный ключ при обращении в поддержку. --- ## Защита данных перед отправкой модели Source: https://provod.ai/ru/docs/data-protection.md Маскирование — настройка активной организации. Когда оно включено, provod.ai проверяет поддерживаемые текстовые поля до отправки внешней модели, заменяет найденные значения типизированными псевдонимами и использует уже преобразованный запрос для всех попыток маршрутизации. Если модель вернула созданный для запроса псевдоним, API восстанавливает соответствующее исходное значение перед ответом клиенту. Ни один автоматический детектор не гарантирует нахождение всех чувствительных данных. Не отправляйте секрет, если результат зависит только от автоматического распознавания. Правовые границы функции, обязанности оператора и реквизиты provod.ai описаны в статье [152-ФЗ и маскирование данных](/ru/docs/152-fz). ## Включите защиту для организации 1. Выберите нужную организацию в меню рабочего пространства. 2. Откройте [Настройки](https://app.provod.ai/settings). 3. В разделе **Защита данных** откройте настройку и включите маскирование. 4. Оставьте включёнными только те категории, которые нужно маскировать. 5. Вернитесь в чат или отправьте запрос с API-ключом этой организации. Новая организация начинает с выключенным маскированием и всеми поддерживаемыми категориями, выбранными заранее. Если выключить последнюю категорию, общий режим также отключится. При повторном включении общего режима будут выбраны все категории. Смотреть состояние и журнал может участник с доступом на чтение рабочего пространства. Изменять режим и категории может участник с правом управления пространством. Режим применяется к кабинету и совместимым chat API-запросам организации. Гостевой чат без организации в этот контур не входит. ## Какие данные проверяются Первая версия обрабатывает текст сообщений и инструкций, текстовые части контента, аргументы вызовов инструментов и текстовые результаты инструментов. Поддерживаются категории людей, телефонов, email, адресов, паспортов, ИНН, СНИЛС, банковских счетов, банковских карт, IP-адресов и секретов похожего формата. Детектор может найти значение выключенной категории, но шлюз отбросит такое совпадение до создания псевдонима и не включит его в счётчики журнала. Изображения, аудио, видео, бинарные файлы и URL медиа передаются без распознавания содержимого. Текст документа защищается только после того, как он стал обычной текстовой частью запроса; маскирование не является OCR или редактором файлов. ## Что происходит при ошибке детектора Включённое маскирование работает по принципу fail-closed. Если детектор недоступен, превысил время ожидания, отклонил слишком большой текст или вернул некорректный результат, API отвечает `503` с кодом `guardrail_unavailable`. Исходный запрос в таком случае не отправляется внешнему провайдеру и не списывает средства за модель. При выключенном режиме детектор не вызывается, а запрос обрабатывается как обычно. ## Стоимость защищённого запроса Успешный запрос с включённым маскированием оплачивается по цене выбранной модели с наценкой 5%. Предварительный резерв также учитывает эту наценку. В истории баланса стоимость модели и маскирование показаны отдельными списаниями. Отдельной подписки или оплаты за найденную категорию нет. Если детектор остановил запрос до отправки провайдеру, стоимость модели и наценка не списываются. ## Проверьте работу на тестовых данных Используйте только вымышленные данные, например: ```text Contact test.person@example.com from 192.0.2.10 and repeat both values. ``` После запроса откройте журнал защиты. Для найденных значений появится событие **Замаскировано** с количеством категорий. Если поддерживаемых значений нет, журнал покажет **Совпадений нет**. При остановленном детекторе ожидается **Запрос остановлен** без отправки провайдеру. ## Что хранится в журнале Журнал содержит время, источник запроса, модель, статус, идентификатор запроса, длительность проверки, факт попытки отправки и количества по категориям. Обычный ответ отмечается источником **Чат**, а отдельный служебный запрос для первого автоматического названия нового диалога — **Название чата**. После сохранения автоматического или ручного названия следующие сообщения такой запрос не создают. Модель в строке служебного запроса не является моделью, которую пользователь выбрал для ответа. Журнал не хранит исходный или преобразованный текст, найденные значения, соседний контекст и таблицу восстановления псевдонимов. Записи хранятся 90 дней. Удаление пользователя или API-ключа не удаляет историю организации, но связь с удалённым объектом очищается. ## Решение проблем **Раздел защиты не виден в настройках** Проверьте активную организацию и роль. Для открытия настройки нужен доступ на чтение рабочего пространства; личные и командные пространства имеют независимые режимы. **Переключатель доступен только для чтения** У вашей роли нет права изменять настройки пространства. Попросите владельца или администратора включить режим либо выдать минимально необходимое право. **Запрос остановлен с guardrail_unavailable** Это ожидаемая безопасная остановка: исходный текст не был отправлен модели. Повторите запрос после восстановления сервиса или попросите администратора проверить состояние защиты; не выключайте её только ради обхода ошибки, если данные чувствительные. **Часть данных не была найдена** Автоматическое распознавание вероятностное и покрывает только перечисленные текстовые поля и категории. Удалите или замените критичные значения вручную и не полагайтесь на маскирование изображений или файлов. --- ## 152-ФЗ и маскирование в provod.ai Source: https://provod.ai/ru/docs/152-fz.md provod.ai предоставляет маскирование как дополнительную техническую меру защиты. Когда режим включён для организации, поддерживаемые значения в текстовой части запроса заменяются псевдонимами до отправки внешней модели, а ответ восстанавливается внутри контура provod.ai. Эта функция помогает применять принцип минимизации данных. Она не является автоматическим подтверждением соответствия Федеральному закону № 152-ФЗ и не отменяет обязанности организации, которая определяет цели и состав обработки персональных данных. > Полное публичное описание согласованных мер и локализации размещено на [правовой странице provod.ai](/ru/legal/152-fz). Эта статья объясняет фактически доступную настройку продукта и её ограничения. ## Как проходит защищённый запрос 1. Запрос поступает в шлюз provod.ai. 2. Детектор проверяет поддерживаемые текстовые поля. 3. Значения включённых категорий заменяются типизированными псевдонимами. 4. Подготовленный запрос используется для всех попыток маршрутизации к модели. 5. Псевдонимы из ответа заменяются исходными значениями перед возвратом клиенту. 6. В журнал записываются только технический результат и количества по категориям, без текста и найденных значений. Если детектор недоступен или возвращает некорректный результат, включённая защита работает в режиме fail-closed: запрос останавливается до отправки провайдеру. ## Поддерживаемые категории В настройках организации можно независимо выбирать: * ФИО; * email; * номера телефонов; * адреса; * паспортные данные; * ИНН; * СНИЛС; * банковские счета; * номера банковских карт; * IP-адреса; * секреты похожего формата, включая API-ключи, токены и приватные ключи. Если выключить последнюю категорию, общий режим маскирования также отключится. При повторном включении общего режима будут выбраны все категории. Общий режим по умолчанию выключен, поэтому выбранные категории начинают применяться только после отдельного включения маскирования. ## Границы защиты * Детектор обрабатывает текст сообщений и инструкций, текстовые части контента, аргументы вызовов инструментов и текстовые результаты инструментов. * Изображения, аудио, видео, бинарные вложения и содержимое URL не распознаются. * Автоматическое распознавание вероятностное и может пропустить значение или ошибочно определить категорию. * Псевдонимизация не равна необратимому обезличиванию. Оцените возможность идентификации человека по оставшемуся контексту и дополнительной информации. * Специальные и биометрические категории данных требуют отдельной правовой оценки и не должны считаться защищёнными только из-за включённого детектора. Для критичных данных удаляйте или заменяйте значения до отправки и проверяйте результат на синтетических примерах. ## Что остаётся на стороне клиента Организация, использующая provod.ai для своей обработки, самостоятельно определяет применимые обязанности. В зависимости от сценария могут потребоваться: * законное основание и определённая цель обработки; * политика обработки, локальные акты и разграничение доступа; * уведомление Роскомнадзора, если применимое исключение отсутствует; * корректное поручение на обработку с перечнем данных, операций, целей и требований к защите; * оценка условий трансграничной передачи и обязанностей по уведомлению; * сроки хранения, удаление, реагирование на обращения субъектов и инциденты; * отдельные правила для специальных категорий и биометрических персональных данных. Требования к поручению обработки и ответственность сторон установлены, в частности, частью 3 статьи 6 Федерального закона № 152-ФЗ. Требование локализации при сборе данных граждан России через интернет содержится в части 5 статьи 18. Актуальную редакцию проверяйте в [официальном тексте закона](https://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody=\&nd=102108261). ## Журнал и срок хранения Журнал маскирования показывает время, источник, модель, статус, идентификатор запроса и количества найденных категорий. Он не хранит исходный или преобразованный текст, найденные значения, соседний контекст и карту восстановления псевдонимов. Записи журнала хранятся 90 дней. Доступ к журналу определяется правами участника активной организации. ## Стоимость Успешный запрос с включённым маскированием оплачивается по фактической стоимости выбранной модели с наценкой 5%. Сумма рассчитывается и списывается в рублях. Если защита остановила запрос до отправки модели, стоимость модели и наценка не списываются. ## Документы и контакт | Сведения | Значение | | ----------------- | ---------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Организация | ООО «ТРАФИК АГРЕГАТОР» | | ИНН / КПП | 9707022118 / 772801001 | | ОГРН | 1237700937429 | | Юридический адрес | 117279, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Коньково, ул. Введенского, д. 22, к. 1, помещ. 5Н | | Email | [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) | * [Информация о соответствии 152-ФЗ](/ru/legal/152-fz) * [Политика обработки персональных данных](/ru/legal/privacy) * [Публичная оферта](/ru/legal/terms) * [Реквизиты](/ru/legal/requisites) * [Информация Роскомнадзора для операторов персональных данных](https://82.rkn.gov.ru/directions/pers/p15375/) Для договорных условий, поручения на обработку и вопросов по конкретному контуру напишите на [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). Не отправляйте в обращении исходные персональные данные, секреты или полный API-ключ. ## Включение и проверка 1. Откройте [Защиту данных](https://app.provod.ai/guardrails) в нужной организации. 2. Выберите необходимые категории. 3. Ознакомьтесь со стоимостью и включите общий режим. 4. Отправьте запрос только с вымышленными тестовыми данными. 5. Убедитесь, что в журнале появилась запись с ожидаемыми категориями. 6. Зафиксируйте настройку и порядок её использования во внутренних документах организации. Подробная продуктовая инструкция находится в статье [Маскирование чувствительных данных](/ru/docs/data-protection). ## Решение проблем **Нужен документ для договора или внутреннего аудита** Напишите на [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai), укажите организацию и требуемый вид документа без передачи персональных данных. Публичная статья описывает продукт, но не заменяет договорное поручение на обработку для конкретного сценария. **Нужно проверить, подходит ли схема под наш процесс** Сопоставьте цели, категории данных, получателей, места хранения и трансграничные передачи со своими внутренними документами. Для юридического заключения по вашему процессу привлеките профильного специалиста, поскольку включённый детектор сам по себе не подтверждает соответствие 152-ФЗ. --- ## Оплата по счёту для бизнеса Source: https://provod.ai/ru/docs/business-billing.md Банковский счёт создаётся для активной организации с платёжным профилем ООО или ИП. Сначала выберите нужную организацию: платёжные данные, счета и баланс не переносятся между рабочими пространствами автоматически. ## Настройте платёжный профиль 1. Откройте [Настройки](https://app.provod.ai/settings) в активной организации. 2. В разделе платёжных данных выберите юридическое лицо, затем тип `ООО` или `ИП`. 3. Заполните показанные поля: наименование, `ИНН`, юридический адрес и, когда форма запрашивает их, `КПП` и `ОГРН` или `ОГРНИП`. 4. Сохраните профиль и исправьте поля, которые кабинет отметил как неверные. Изменять платёжный профиль и создавать пополнение может участник с доступом к управлению оплатой. Если форма доступна только для чтения, попросите владельца или администратора проверить вашу роль вместо передачи общего аккаунта. ## Создайте и скачайте счёт 1. Откройте [Баланс](https://app.provod.ai/balance) и нажмите **Пополнить**. 2. Для сохранённого профиля ООО или ИП кабинет выберет банковский счёт вместо карты и СБП. 3. Укажите сумму не ниже текущего минимума, показанного формой, и создайте счёт. 4. Откройте PDF из формы или списка счетов на странице баланса. Созданные счета остаются в списке активной организации. Там показаны сумма, дата и текущее состояние: счёт может ожидать оплаты, быть зачислен, завершиться ошибкой или стать недействительным. Баланс увеличивается после подтверждённого сопоставления оплаты; это руководство не обещает фиксированный срок. ## Используйте действующие правовые страницы * [Публичная оферта](/ru/legal/terms) описывает условия использования и акцепта. * [Реквизиты](/ru/legal/requisites) содержат текущие данные компании; в платеже используйте реквизиты из созданного счёта. * [Информация о 152-ФЗ](/ru/legal/152-fz) опубликована на отдельной согласованной странице. Это руководство не повторяет и не расширяет её технические утверждения. Точную формулировку налоговых условий и назначения платежа берите из действующей [оферты](/ru/legal/terms) и созданного счёта. Это руководство не дублирует их и не заменяет актуальные документы. ## Выберите канал связи * Для технической поддержки, входа и подключения используйте Telegram [@provodai](https://t.me/provodai). * По вопросам компаний, счетов и закрывающих документов пишите на [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai), указав организацию и номер счёта. Не отправляйте пароли, данные банковских карт, коды подтверждения или авторизации и полный API-ключ в Telegram или письмо. Эта документация не устанавливает конкретный набор документов, канал обмена или срок подготовки; уточняйте их для конкретного запроса по email. ## Решение проблем **На странице баланса показываются карта и СБП вместо счёта** Проверьте активную организацию и тип её платёжного профиля в настройках. Для банковского счёта нужен сохранённый профиль ООО или ИП; не меняйте профиль другого рабочего пространства. **Счёт не создаётся из-за платёжных данных** Вернитесь в настройки и исправьте поля, которые отметила форма, включая тип плательщика, наименование, ИНН и адрес. Если изменить данные нельзя, проверьте, есть ли у роли доступ к управлению оплатой. **PDF ещё не доступен или статус не изменился** Обновите список счетов активной организации и не создавайте дубликат до проверки текущего состояния. Если проблема сохраняется, отправьте на `info@provod.ai` название организации, номер счёта, сумму и точное время с часовым поясом без банковских секретов. **Нужен ответ по документам или правовым условиям** Сначала откройте действующую оферту и реквизиты по ссылкам выше. Для вопроса по конкретной организации или счёту напишите на `info@provod.ai`; не используйте реквизиты из старой переписки. --- ## Обработка ошибок API Source: https://provod.ai/ru/docs/errors.md При ошибке сначала сохраните HTTP-статус и ответ API, затем прочитайте публичный код. Не заменяйте точный ответ предположением по одному статусу: одинаковый статус может требовать разных действий. ## Прочитайте совместимую с OpenAI ошибку Обычная ошибка Chat Completions имеет объект `error`. Например, временная недоступность модели возвращается в такой публичной форме: ```json { "error": { "code": "MODEL_NOT_AVAILABLE", "message": "The selected model is temporarily unavailable. Please try again.", "param": null, "type": "server_error" } } ``` Используйте `error.code` для логики клиента, `error.message` для понятной диагностики, `error.param` для связанного поля и `error.type` для класса ошибки. Не разбирайте текст сообщения, если уже есть публичный код. Некоторые ошибки проверки модели дополнительно возвращают стабильные поля `code` и `model` на верхнем уровне. Ошибки оплаты также могут использовать верхнеуровневые поля: например, недостаток средств сообщает текущую и требуемую сумму, а лимит ключа — `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED`, период, суммы и `resetAt`. Сохраняйте фактическое тело ответа и не предполагайте, что каждая ошибка вложена одинаково. *Структурированная ошибка возвращается из API вызывающему приложению.* *Решение зависит от HTTP-статуса и публичного кода, а не от внутренних причин.* ## Выберите действие по статусу и коду | Сигнал | Что проверить | Действие | | --------------- | ------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | HTTP `400` | `error.code`, `error.param`, `model` и тело запроса | Исправьте формат, контекст, предел ответа или неподдерживаемую возможность. Не повторяйте то же тело. | | HTTP `401` | Заголовок Bearer и состояние ключа | Подставьте действующий ключ активного рабочего пространства. Потерянный или раскрытый ключ отзовите и замените. | | HTTP `402` | Доступный баланс и активные резервы | Дайте активным резервам завершиться или освободиться и снова проверьте доступный баланс, прежде чем пополнять пространство или уменьшать запрос. | | HTTP `403` | Публичный код и роль в рабочем пространстве | Исправьте права доступа. Только при `FIRST_TOP_UP_REQUIRED` используйте возвращённый `topUpUrl` для первого реального пополнения. | | HTTP `429` | Верхнеуровневый `code` и `resetAt`, если он есть | Для `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` дождитесь `resetAt` или измените лимит; временный лимит повторяйте только по правилам [лимитов и повторов](/ru/docs/limits). | | HTTP `5xx` | Публичный код, был ли уже получен результат | Следуйте [правилам ограниченных повторов](/ru/docs/limits). После любого результата не запускайте автоматический дубликат. | | Нет HTTP-ответа | Сеть клиента, DNS, TLS, отмена и факт получения частей ответа | Отсутствие результата не подтверждает, что запрос не был принят. Проверьте [Использование](/ru/docs/usage-costs), точное время и модель, затем примите явное решение по [правилам повторов](/ru/docs/limits). | `FIRST_TOP_UP_REQUIRED` и `topUpUrl` являются опубликованной формой блокировки модели в подходящем личном пространстве. Не считайте любую ошибку `403` требованием пополнить баланс: она также может означать недостаточные права. ## Различайте ошибки изображений Проверка параметров изображений использует `MODEL_PARAMETER_COMBINATION_INVALID`, когда модель не принимает сочетание опций, и `MODEL_CAPABILITY_METADATA_UNAVAILABLE`, когда метаданные возможностей временно нельзя проверить. Ошибки выполнения изображений используют текущие публичные коды `IMAGE_UPSTREAM_INVALID_REQUEST`, `IMAGE_UPSTREAM_INVALID_RESPONSE`, `IMAGE_UPSTREAM_RATE_LIMITED`, `IMAGE_UPSTREAM_UNAVAILABLE`, `IMAGE_UPSTREAM_FAILED`, `IMAGE_ARTIFACT_STORAGE_FAILED` и `IMAGE_REQUEST_ABORTED`. Клиент должен показать безопасное сообщение и выбрать действие по коду, не раскрывая название внешнего сервиса или его ответ. ## Подготовьте безопасные данные для поддержки Перед обращением в [поддержку](/ru/contact) соберите: 1. точный HTTP-статус, публичный код и безопасное сообщение; 2. адрес API и точный идентификатор модели; 3. идентификатор запроса, если его показывает клиент или раздел использования; 4. точное время с часовым поясом и название и версию клиента или инструмента; 5. название ключа и видимый маскированный префикс; 6. очищенное тело запроса, только если без него нельзя воспроизвести ошибку. **Не отправляйте секреты и внутренние детали** Не прикладывайте полный API-ключ, пароль, платёжные данные, конфиденциальный запрос, названия внешних сервисов, внутренние маршруты или полные ответы внешней системы. Для диагностики достаточно публичной ошибки и безопасных идентификаторов. --- ## Лимиты и повторные запросы Source: https://provod.ai/ru/docs/limits.md Повтор безопасен не для каждой ошибки. Сначала определите, был ли запрос принят, начался ли результат и является ли причина временной; только затем решайте, отправлять ли тот же запрос снова. ## Повторяйте автоматически только непринятый запрос Сетевой сбой может произойти после того, как запрос был принят и начал выполняться, поэтому отсутствие HTTP-ответа или видимого результата не доказывает, что работа не началась. Запускайте автоматический повтор только когда известно, что запрос не был принят. Во всех остальных случаях проверьте [Использование](/ru/docs/usage-costs), время запроса и точный идентификатор модели, затем примите явное решение о повторе без слепого воспроизведения. Ошибку `400`, неверный ключ, недостаточный баланс, отсутствие права или несовместимый параметр нужно исправить, а не повторять. Используйте **ограниченную экспоненциальную задержку**: 1. если ответ содержит `Retry-After`, дождитесь указанного времени в пределах общего лимита ожидания клиента; 2. иначе увеличивайте задержку после каждой неудачи и добавляйте небольшой случайный разброс; 3. ограничьте максимальную задержку, число попыток и общее время операции; 4. после исчерпания границы верните ошибку вызывающему приложению вместо бесконечного цикла. Значения этих границ выбирает клиент для своей задачи. Они не являются обещанием времени восстановления сервиса. **Не повторяйте уже начавшийся результат** Первый токен текста, блок Messages, промежуточное изображение или готовый файл означает, что результат начал поступать. Сохраните полученное и не запускайте тот же запрос автоматически: повтор может продублировать работу и расходы. *Стрим начинается один раз и завершается без повторного дублирующего запроса.* *Автоматический повтор допустим только при подтверждённом непринятии запроса.* ## Отличайте лимит расходов от временного `429` При `429` сначала прочитайте публичный код. `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` означает, что сумма списаний, активных резервов и оценки нового запроса превысила лимит ключа. Дождитесь `resetAt` из ответа или измените лимит в [API-ключах](https://app.provod.ai/api-keys); экспоненциальная задержка не создаёт новый бюджет. Для другого временного `429` используйте `Retry-After`, если он есть, и ограниченную стратегию выше, но только до начала результата. Не вычисляйте `resetAt` самостоятельно и не смешивайте его с `Retry-After`: первое относится к окну бюджета ключа, второе задаёт паузу для повтора ответа. ## Проверяйте контекст и предел ответа Размер контекста и максимальный ответ зависят от точного идентификатора модели. Получайте `context_length`, опубликованный предел ответа и `supported_parameters` из [текущего каталога](/ru/docs/models) или `GET /v1/models`. Контекст включает сообщения и другие входные данные текущего запроса; API не добавляет историю прошлых запросов автоматически. Передавайте только одно поддерживаемое поле ограничения ответа: `max_tokens` или `max_completion_tokens`. Ошибки `context_length_exceeded`, `max_output_tokens_exceeded` и `OUTPUT_TOKEN_LIMIT_EXCEEDED` требуют изменить вход, предел или настройку модели, а не повторить прежнее тело. ## Учитывайте разные стадии тайм-аута Ожидание соединения, начало ответа и пауза внутри потока имеют отдельные текущие ограничения. Поэтому точная граница зависит от стадии и конфигурации; универсального обещания в секундах нет. Для длинного ответа включите потоковую передачу, чтобы получать результат частями, но не считайте её способом отменить все тайм-ауты. Если подтверждено, что запрос не был принят, примените ограниченный повтор. Иначе проверьте использование, время и модель и примите явное решение. Если поток уже вернул данные, сохраните частичный ответ и передайте решение о продолжении пользователю или приложению. ## Обрабатывайте прерванный поток отдельно Chat Completions считается завершённым после `[DONE]`, а Messages — после `message_stop`. Закрытие соединения раньше означает неполный результат. Запишите последнее событие, модель, время и идентификатор запроса при наличии, но не запускайте автоматический повтор после полученной части результата. После завершения обработки без подтверждённого результата или данных об использовании резерв освобождается без списания за использование. Если часть потока уже доставлена или использование подтверждено, эта часть может быть оплачена. Точный срок изменения резерва не обещается; проверяйте [Баланс](/ru/docs/billing-balance) и [Использование](/ru/docs/usage-costs). --- ## Частые вопросы о provod.ai Source: https://provod.ai/ru/docs/faq.md Здесь собраны короткие ответы и ссылки на подробные инструкции. Текущие модели, цены, способы оплаты и состояния операций проверяйте в кабинете, а не по старым числовым примерам. ## Начало работы и аккаунт **С чего начать работу с provod.ai?** Создайте аккаунт, выберите задачу и, если нужен API, отправьте один короткий запрос без потоковой передачи. Пошаговый путь и рабочий пример находятся в разделе [Начало работы](/ru/docs). **Как зарегистрироваться или войти?** При регистрации используйте телефон или Яндекс ID, если эта кнопка показана; при повторном входе выбирайте способ, уже связанный с аккаунтом. Все варианты и восстановление доступа описаны в статье [Аккаунт и доступ](/ru/docs/account-access). **Что делать, если не пришёл код из SMS?** Проверьте номер и запросите новый код, когда кнопка станет доступна; вводите только последнее сообщение. Если проблема остаётся, передайте поддержке номер в скрытом виде, время и текст ошибки по инструкции [Аккаунт и доступ](/ru/docs/account-access). **Что произошло с аккаунтом Promptra?** Promptra — прежнее название сервиса, а старые ссылки на сайт и кабинет перенаправляются на provod.ai. Войдите прежним способом и проверьте рабочее пространство, баланс и маскированные префиксы ключей по [инструкции проверки](/ru/docs/account-access). ## Оплата, баланс, резервы и использование **Это подписка или оплата по использованию?** provod.ai использует предоплатную модель: подтверждённое использование списывается из общего рублёвого баланса. Категории токенов и проверка итоговой суммы разобраны в статье [Использование и стоимость](/ru/docs/usage-costs). **Как пополнить баланс и какая минимальная сумма?** Откройте баланс активного пространства и используйте способ оплаты и минимум, которые показывает текущая форма. Для физлица доступны показанные картой и СБП варианты, а для профиля ООО или ИП создаётся счёт; подробности есть в статье [Баланс и пополнение](/ru/docs/billing-balance). **Почему часть баланса зарезервирована?** Перед запросом сервис временно удерживает оценку его стоимости, поэтому доступная сумма может быть меньше общей, особенно при параллельной работе. После завершения подтверждённый расход списывается, а неиспользованная часть освобождается по правилам из статьи [Баланс и пополнение](/ru/docs/billing-balance). **Почему агент потратил больше, чем видно в последнем сообщении?** Агент может выполнить много отдельных запросов и в каждом повторно передать историю и результаты инструментов. Сравнивайте весь журнал запросов в разделе использования по статье [Использование и стоимость](/ru/docs/usage-costs). **Оплачивается ли прерванный запрос?** Сбой до подтверждённого ответа или данных об использовании не создаёт плату за использование, но уже доставленная часть потока или подтверждённое использование могут быть оплачены. Граница списания и безопасные действия описаны в статьях [Использование и стоимость](/ru/docs/usage-costs) и [Лимиты и повторы](/ru/docs/limits). ## API-ключи и подключение **Как создать и сохранить API-ключ?** Создайте ключ в активном рабочем пространстве и сразу сохраните полное значение: повторно оно не показывается. Потерянный или раскрытый ключ отзовите и замените по статье [Авторизация API](/ru/docs/authentication). **Какой базовый URL использовать?** Для совместимых с OpenAI клиентов используйте `https://api.provod.ai/v1`; Claude Code получает `https://api.provod.ai` без `/v1`, потому что сам добавляет путь Messages. Выберите точную схему в [обзоре интеграций](/ru/docs/integrations-overview). **Можно ли вызывать API прямо из браузера?** Не помещайте платформенный ключ в код или публичную сборку браузера, где его сможет получить другой человек. Вызывайте provod.ai с доверенного сервера, как описано в статье [Авторизация API](/ru/docs/authentication). **Поддерживается ли Responses API?** Да. `POST /v1/responses` поддерживает переносимый сценарий Responses: поток, function tools, `previous_response_id` и Conversations. Hosted-инструменты, включая Responses `web_search` и `file_search`, не поддерживаются; подробности есть в статье [Responses и Conversations](/ru/docs/responses). ## Ошибки и долгие запросы **Что означает ошибка API?** Сначала прочитайте HTTP-статус и публичный `error.code` или верхнеуровневый `code`, затем выберите действие по таблице. Формы ошибок и безопасный список данных для диагностики находятся в статье [Ошибки API](/ru/docs/errors). **Нужно ли повторять запрос после 429 или 5xx?** `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` требует дождаться `resetAt` или изменить бюджет, а временный сбой можно ограниченно повторить только до начала результата. Используйте `Retry-After`, если он есть, и правила из статьи [Лимиты и повторы](/ru/docs/limits). **Что делать с долгим или прерванным потоком?** Поток помогает получать длинный ответ частями, но не отменяет все тайм-ауты; закрытие до завершающего события означает неполный результат. После первой части сохраните её и не повторяйте запрос автоматически, следуя статье [Лимиты и повторы](/ru/docs/limits). ## Модели и возможности **Где посмотреть актуальные модели, цены и лимиты?** Используйте [каталог моделей](https://app.provod.ai/models) или `GET /v1/models`, потому что состав и доступность меняются. Копируйте точный идентификатор и проверяйте возможности по статье [Выбор модели](/ru/docs/models). **Почему модель отмечена замком?** В личном пространстве `FIRST_TOP_UP_REQUIRED` означает, что для модели нужно первое реальное пополнение; у организаций правила могут отличаться. Проверьте причину в текущем каталоге и активное пространство по статье [Выбор модели](/ru/docs/models). **Доступны ли генерация и редактирование изображений?** Да, кабинет и опубликованные адреса изображений поддерживают генерацию, а редактирование доступно моделям с соответствующей возможностью. Выбирайте модель и опции из текущего каталога по статье [Images API](/ru/docs/images). **Доступна ли генерация видео?** Да, видео создаётся в кабинете и через асинхронный `POST /v1/videos`; текущие модели возвращает `GET /v1/videos/models`. Выберите модель в [публичном каталоге](/ru/models), создайте задачу один раз, проверяйте её состояние и загружайте готовый результат по [документации видео в кабинете](https://app.provod.ai/docs#videos). **Есть ли публичные методы для векторных представлений, аудио и веб-поиска?** В публичном `/v1` сейчас нет методов для векторных представлений, расшифровки или перевода аудио и Responses `web_search`. Веб-поиск доступен как возможность чата в кабинете, а внешние агенты могут использовать собственные инструменты; границы перечислены в [обзоре интеграций](/ru/docs/integrations-overview). ## Команды и оплата для бизнеса **Как создать организацию и пригласить коллег?** Создайте организацию в настройках, выберите роль и отправьте приглашение по email или одноразовой ссылке. Переключение рабочих пространств и роли описаны в статье [Команды и организации](/ru/docs/teams). **Могут ли участники видеть чаты друг друга?** Чаты принадлежат организации, и участники с доступом на чтение видят её диалоги; роль «Биллинг» такого доступа не получает. Для изолированной работы используйте личное пространство или отдельную организацию по статье [Команды и организации](/ru/docs/teams). **Общие ли баланс, ключи и использование в организации?** Они относятся к активной организации: её ключи расходуют её баланс, а запросы отображаются в её разделе использования. Создавайте отдельные ключи для проектов, но не считайте их способом скрыть чаты внутри той же организации; подробности есть в статье [Команды и организации](/ru/docs/teams). **Как ООО или ИП получить счёт?** Сохраните платёжный профиль ООО или ИП в активной организации, затем создайте и скачайте счёт на странице баланса. Статусы, правовые ссылки и канал для вопросов о документах находятся в статье [Оплата для бизнеса](/ru/docs/business-billing). ## Поддержка, аккаунт и запросы о данных **Куда обращаться за технической поддержкой?** Для входа, подключения и технической ошибки используйте Telegram [@provodai](https://t.me/provodai). Передайте публичный код, модель, время, клиент и маскированный префикс ключа по списку из статьи [Ошибки API](/ru/docs/errors), но не полный ключ. **Куда писать по счетам и документам компании?** Для компаний, счетов и закрывающих документов используйте [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) и укажите организацию и номер счёта. Каналы связи также перечислены на странице [Контакты](/ru/contact) без обещания срока ответа. **Что делать, если не получается войти?** Попробуйте способ, уже связанный с аккаунтом, и восстановление пароля только для настроенного входа по почте. Если это не помогает, передайте поддержке телефон или почту в скрытом виде, способ входа, время и снимок ошибки по статье [Аккаунт и доступ](/ru/docs/account-access). **Как отправить запрос об аккаунте или персональных данных?** Напишите на [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) и сверяйтесь с действующей [политикой обработки данных](/ru/legal/privacy). Эта документация не обещает способ проверки личности, объём удаления или срок выполнения запроса. **Где находятся правовые документы и информация о 152-ФЗ?** Действующие страницы включают [оферту](/ru/legal/terms), [политику обработки данных](/ru/legal/privacy), [реквизиты](/ru/legal/requisites) и отдельную [информацию о 152-ФЗ](/ru/legal/152-fz). Ссылайтесь на текущие страницы вместо копирования их текста в инструкции. --- ## Нейросети как обычная рабочая инфраструктура Source: https://provod.ai/ru/about.md ## Что мы создаём provod.ai — российская платформа для работы с нейросетями. Она объединяет чат, OpenAI- и Anthropic-compatible API, генерацию и редактирование изображений, единый рублёвый баланс и документы для компаний в одном продукте. ## Возможности продукта | Сценарий | Что внутри | Результат | | --- | --- | --- | | Чат | Тексты, код, документы, поиск и изображения в одном workspace. | Работа в браузере | | API | OpenAI- и Anthropic-compatible endpoints для приложений, агентов и IDE. | Одна интеграция | | Команды | Участники, ключи, расходы, счета и баланс организации. | Общее пространство | | Изображения | Модели изображений в кабинете и совместимые API methods. | Генерация и редактирование | ## Принципы работы - **Совместимость важнее нового протокола.** Замените base URL, укажите ключ и выберите модель. - **Расходы должны быть понятны.** Для запроса видны токены, тариф и списание; баланс пополняется в рублях. - **Доступность должна быть частью сервиса.** Платформа обеспечивает compatible routing, не перекладывая эту работу на клиента. - **Документы не должны быть отдельным проектом.** Компании получают счета и закрывающие документы от российского юридического лица. ## Технологический контекст Платформа работает на типизированном прикладном стеке, транзакционном учёте, общем кэше и контейнерной инфраструктуре: TypeScript, Next.js, NestJS, PostgreSQL, Redis, Prisma, Docker и Caddy. ## Прямые контакты - Поддержка и подключение: [@provodai](https://t.me/provodai) - Компании и документы: [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) ## Юридическое лицо и реквизиты **Общество с ограниченной ответственностью «ТРАФИК АГРЕГАТОР»** — российское юридическое лицо, которое развивает и обслуживает provod.ai. | Реквизит | Значение | | --- | --- | | Полное наименование | Общество с ограниченной ответственностью «ТРАФИК АГРЕГАТОР» | | ИНН / КПП | 9707022118 / 772801001 | | ОГРН | 1237700937429 | | Расчетный счет | 40702810210002159554 | | Банк | АО «ТБанк», г. Москва | | БИК / корр. счет | 044525974 / 30101810145250000974 | | Юридический адрес | 117279, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Коньково, ул. Введенского, д. 22, к. 1, помещ. 5Н | | Электронная почта | info@provod.ai | ## Поддержка развития Деятельность осуществляется при грантовой поддержке Фонда «Сколково». ## Связанные страницы - [/ru/docs](/ru/docs.md) - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) --- ## Связаться с командой Source: https://provod.ai/ru/contact.md ## Прямые контакты - Поддержка и подключение: [@provodai](https://t.me/provodai) - Компании, счета и закрывающие документы: [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) ## Доступ к кабинету Используйте [кабинет](https://app.provod.ai) для чата, API-ключей и настроек пространства. Для совместимой интеграции начните с [документации API](/ru/docs). ## Связанные страницы - [/ru/docs](/ru/docs.md) - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) --- ## Информация о безопасности Source: https://provod.ai/ru/security.md ## Границы продукта Используйте platform API keys только в доверенной серверной среде. Создавайте отдельный ключ для каждого проекта и отзывайте ключ при подозрении на компрометацию. ## Публичная информация о безопасности [Страница 152-ФЗ](/ru/legal/152-fz) содержит согласованную информацию об обработке персональных данных. Эта страница не добавляет заявлений о сертификациях, SLA или локализации данных. По вопросам безопасности: [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Связанные страницы - [/ru/docs](/ru/docs.md) - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) --- ## Выберите первый сценарий Source: https://provod.ai/ru/try.md ## Чат в кабинете Откройте [кабинет](https://app.provod.ai/chat), чтобы начать диалог с моделью и работать в общем пространстве. ## API-ключ для интеграции Создайте platform API key в кабинете и перейдите к [документации API](/ru/docs). Публичный сайт не выдаёт анонимные production API credentials. ## Связанные страницы - [/ru/docs](/ru/docs.md) - [/ru/products/api](/ru/products/api.md) --- ## Соответствие 152-ФЗ Source: https://provod.ai/ru/legal/152-fz.md **Соответствие требованиям** provod.ai соответствует требованиям Федерального закона № 152-ФЗ. Персональные данные маскируются до передачи запроса зарубежной языковой модели, а исходные значения остаются в российском контуре. ## Кратко provod.ai работает как защищенный шлюз между информационной системой клиента и внешними моделями. Перед отправкой запроса прямые идентификаторы заменяются типизированными псевдонимами. Модель получает обезличенный контекст, а обратная подстановка выполняется после получения ответа на серверах в России. > [!NOTE] > Архитектура provod.ai обеспечивает локализацию первичной обработки ПДн граждан России и исключает передачу внешнему провайдеру исходных прямых идентификаторов. | Этап | Что происходит | | --- | --- | | До модели | PII-детектор находит прямые идентификаторы и заменяет их псевдонимами внутри российского контура. | | У провайдера | Внешняя модель обрабатывает запрос без исходных имен, телефонов, документов и других найденных идентификаторов. | | После ответа | Шлюз восстанавливает значения по зашифрованной карте соответствий и возвращает ответ клиенту. | | В журнале | Фиксируются факт маскирования и количество сущностей по категориям, но не исходные значения ПДн. | ## Принципы обработки - **Минимизация.** Внешнему провайдеру передается только необходимый для задачи контент, прямые идентификаторы заменяются. - **Стабильные псевдонимы.** Повторные упоминания одной сущности получают одинаковое обозначение в пределах заданного контекста, поэтому модель не теряет связи между фрагментами запроса. - **Обратимость только в России.** Связь между псевдонимом и исходным значением хранится отдельно от модельного провайдера. - **Проверяемость.** Применение маскирования отражается в журнале безопасности без записи обнаруженных значений. ## Как работает маскирование 1. **Прием.** Запрос поступает в шлюз provod.ai на территории РФ. 2. **Поиск ПДн.** NER-модель и формальные шаблоны находят идентификаторы. 3. **Замена.** Значения превращаются в маркеры вида `[ИМЯ_1]` и `[EMAIL_1]`. 4. **Модель.** Провайдер получает только подготовленный запрос. 5. **Карта соответствий.** Псевдонимы и оригиналы связываются в отдельной зашифрованной записи, привязанной к аккаунту и запросу. 6. **Обратная подстановка.** После ответа модели исходные значения восстанавливаются внутри российского контура. 7. **Удаление.** Временная карта удаляется после завершения обработки, если для контура не настроено сохранение стабильных псевдонимов. ## Детектируемые категории ФИО и формы имен; Email; Телефоны; СНИЛС; ИНН и ОГРН; Паспорт РФ; Банковские карты; Расчетные счета; Адреса; Госномера; Пользовательские шаблоны. Для корпоративного контура можно определить дополнительные регулярные шаблоны для внутренних идентификаторов, номеров договоров и отраслевых реквизитов. ## Хранение псевдонимов Карта «псевдоним → исходное значение» шифруется отдельно от прикладных данных. Ключевой материал изолирован от сервисов, которые отправляют запросы модельным провайдерам, и регулярно ротируется. По умолчанию соответствие существует только во время обработки запроса. Для сценариев, где один субъект должен сохранять одинаковый псевдоним между сессиями, долгосрочное хранение оформляется как отдельная настройка контура. ## Журнал аудита Для каждого защищенного запроса журналируется: - идентификатор запроса, дата и время; - API-ключ, организация и выбранная модель; - количество найденных сущностей по категориям без исходных значений; - факт маскирования и обратной подстановки; - результат обработки и технический статус. Журнал нужен для расследования инцидентов и подтверждения работы защитного контура, но сам не становится дополнительным хранилищем ПДн. ## Локализация данных Первичное выявление, запись карты соответствий, обратная подстановка и хранение исходных персональных данных выполняются на серверах в Российской Федерации. За пределы российского контура передается псевдонимизированный запрос без дополнительной информации, необходимой для восстановления личности. > [!NOTE] > Такая схема отделяет исходные ПДн от вычислительного контура внешней модели и поддерживает требования части 5 статьи 18 Федерального закона № 152-ФЗ о локализации баз данных граждан России. ## Соглашение об обработке данных Для корпоративных клиентов условия обработки фиксируются в отдельном DPA или поручении на обработку персональных данных. Документ определяет: - цели, категории ПДн и перечень операций; - требования к локализации и защите данных; - порядок привлечения модельных провайдеров; - сроки хранения, удаления и уведомления об инцидентах; - порядок предоставления сведений для аудита. Запросить документы можно по адресу [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Ответственный за обработку **Email:** [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) **Документ:** [Политика обработки персональных данных](/ru/legal/privacy) **Нормативный акт:** [Федеральный закон № 152-ФЗ](https://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody=&nd=102108261) **Роскомнадзор:** [Информация для операторов персональных данных](https://82.rkn.gov.ru/directions/pers/p15375/) ## Частые вопросы ### Внешний провайдер видит исходные персональные данные? Нет. До отправки прямые идентификаторы заменяются типизированными псевдонимами. Карта для восстановления остается в российском контуре. ### Как сохраняется смысл запроса после замены? Одинаковые сущности получают стабильные маркеры в пределах контекста. Модель различает участников и повторные упоминания, не получая их исходных данных. ### Что делать с внутренними идентификаторами компании? Для них настраиваются дополнительные шаблоны. Это позволяет находить номера договоров, клиентов и другие значения, которых нет в стандартных категориях. На странице описаны технические и организационные меры, которыми provod.ai обеспечивает соответствие требованиям Федерального закона № 152-ФЗ. ## Связанные страницы - [/ru/contact](/ru/contact.md) --- ## Публичная оферта Source: https://provod.ai/ru/legal/terms.md ## Официальный документ [Открыть PDF оферты](/legal/public-offer-license-agreement.pdf). PDF содержит полные условия, определения, ограничения и реквизиты. ## Основные сведения Оферта размещена ООО «ТРАФИК АГРЕГАТОР» для заключения с физическими и юридическими лицами лицензионного договора на условиях простой (неисключительной) лицензии. Территория — Российская Федерация. ## Акцепт оферты Договор заключается путем полного и безоговорочного акцепта; акцептом являются действия, свидетельствующие об использовании программного обеспечения, включая регистрацию аккаунта и фактическое использование функционала. Представитель юридического лица подтверждает необходимые полномочия. ## Предмет лицензии Лицензиар предоставляет право использования программного обеспечения в пределах функциональных возможностей через интернет, без передачи на материальном носителе. ## Оплата и документы Размер вознаграждения указывается на странице цен, в интерфейсе либо в счете. Доступ предоставляется после оплаты; порядок документов установлен полной редакцией оферты. ## Условия использования Лицензиат соблюдает законодательство, условия договора и правила работы программного обеспечения, обеспечивает конфиденциальность данных аккаунта и законность передаваемых данных. ## Срок действия Новая редакция оферты вступает в силу с момента размещения на сайте. ## Персональные данные Получение, обработка, хранение и защита персональных данных выполняются в соответствии с Федеральным законом № 152-ФЗ и положениями оферты. ## Сведения о лицензиаре ООО «ТРАФИК АГРЕГАТОР», ИНН / КПП 9707022118 / 772801001, ОГРН 1237700937429. [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Связанные страницы - [/ru/contact](/ru/contact.md) --- ## Политика обработки персональных данных Source: https://provod.ai/ru/legal/privacy.md ## Обработка данных Персональные данные используются для регистрации, авторизации, биллинга, поддержки, исполнения договора и защиты сервиса от злоупотреблений. Email и данные аккаунта нужны для доступа; платежные события используются для учета баланса; API usage хранится для биллинга и диагностики; запросы к моделям обрабатываются для выполнения API-вызова. ## Права и контакт По вопросам обработки персональных данных и реализации прав пользователя обращайтесь по адресу [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Связанные страницы - [/ru/contact](/ru/contact.md) --- ## Политика использования cookies Source: https://provod.ai/ru/legal/cookies.md ## Cookies provod.ai использует технические cookies для сессии, безопасности, выбора языка и темы. Аналитические cookies могут использоваться для понимания качества продукта. Технические cookies нужны для работы сервиса; настройки темы и языка сохраняются локально; отключение cookies может ограничить работу кабинета. ## Связанные страницы - [/ru/contact](/ru/contact.md) --- ## Реквизиты Source: https://provod.ai/ru/legal/requisites.md ## Лицензиар provod.ai работает через ООО «ТРАФИК АГРЕГАТОР». Реквизиты используются для договоров, счетов, актов и бухгалтерских документов. | Поле | Значение | | --- | --- | | Наименование | ООО «ТРАФИК АГРЕГАТОР» | | ИНН | 9707022118 | | КПП | 772801001 | | ОГРН | 1237700937429 | | Юридический адрес | 117279, г. Москва, вн. тер. г. муниципальный округ Коньково, ул. Введенского, д. 22, к. 1, помещ. 5Н | Контакты и банковские реквизиты уточняются в договорных документах: [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Связанные страницы - [/ru/contact](/ru/contact.md) --- ## ru: complete live model catalog Source: https://provod.ai/ru/models.md Verified at: 2026-09-11T13:30:43.806Z. ### Claude Fable 5 - ID: claude-fable-5 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Модель Anthropic класса Mythos для автономной работы со знаниями и программирования. Принимает текст, изображения и файлы, поддерживает рассуждения и инструменты. [Markdown](/ru/models/anthropic/claude-5-fable-20260609.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 843.508 - completionPricePer1mTokens: 4217.54 - cacheReadPricePer1mTokens: 84.3508 - cacheWritePricePer1mTokens: 1054.385 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 1054.385 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 1687.016 --- ### Claude Opus 4.6 - ID: claude-opus-4.6 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Мощная модель Anthropic для программирования и длительных профессиональных задач. Хорошо подходит агентам, которые выполняют целые рабочие процессы, а не отдельные запросы. [Markdown](/ru/models/anthropic/claude-4.6-opus-20260205.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Claude Opus 4.7 - ID: claude-opus-4.7 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Следующее поколение семейства Opus для длительной работы асинхронных агентов. Развивает сильные стороны Opus 4.6 в программировании и многошаговых задачах. [Markdown](/ru/models/anthropic/claude-4.7-opus-20260416.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Claude Opus 4.8 - ID: claude-opus-4.8 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Старшая общедоступная модель семейства Opus. Работает с текстом, изображениями и файлами, поддерживает рассуждения и контекст до 1 млн токенов. [Markdown](/ru/models/anthropic/claude-4.8-opus-20260528.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Claude Opus 5 - ID: claude-opus-5 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Флагманская модель Anthropic для сложных рассуждений, программирования и длительной агентной работы. Особенно сильна в разработке целиком, ревью кода, поиске ошибок и визуальном анализе. [Markdown](/ru/models/anthropic/claude-opus-5-20260723.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Claude Sonnet 4.6 - ID: claude-sonnet-4.6 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Производительная модель Anthropic класса Sonnet для программирования, агентов и профессиональных задач. Подходит для итеративной разработки, навигации по большим кодовым базам и управления проектами. [Markdown](/ru/models/anthropic/claude-4.6-sonnet-20260217.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 253.0524 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 25.30524 - cacheWritePricePer1mTokens: 316.3155 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 316.3155 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 506.1048 --- ### Claude Sonnet 5 - ID: claude-sonnet-5 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Старшая модель Anthropic класса Sonnet для программирования, агентов и профессиональной работы. Поддерживает адаптивное мышление и выбор глубины рассуждений. [Markdown](/ru/models/anthropic/claude-sonnet-5-20260630.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 168.7016 - completionPricePer1mTokens: 843.508 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: 210.877 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 210.877 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 337.4032 --- ### DeepSeek V4 Flash 0423 - ID: deepseek-v4-flash - Publisher: DeepSeek - Kind: text - Available: true Быстрая MoE-модель DeepSeek с 284 млрд параметров, из которых 13 млрд активны при обработке запроса. Рассчитана на экономичный инференс и поддерживает контекст до 1 млн токенов. [Markdown](/ru/models/deepseek/deepseek-v4-flash-20260423.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 393216 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, thinking, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 55.67153 - completionPricePer1mTokens: 167.01458 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.77137 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### DeepSeek V4 Flash 0731 - ID: deepseek-v4-flash-0731 - Publisher: DeepSeek - Kind: text - Available: true Обновлённая разреженная MoE-модель DeepSeek с 13 млрд активных параметров из 284 млрд. Подходит для программирования, рассуждений и агентных сценариев. [Markdown](/ru/models/deepseek/deepseek-v4-flash-20260731.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 393216 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, thinking, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 55.67153 - completionPricePer1mTokens: 167.01458 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.77137 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### DeepSeek V4 Pro - ID: deepseek-v4-pro - Publisher: DeepSeek - Kind: text - Available: true Крупная MoE-модель DeepSeek с 1,6 трлн параметров, из которых 49 млрд активны при обработке запроса. Предназначена для сложных рассуждений, программирования и контекста до 1 млн токенов. [Markdown](/ru/models/deepseek/deepseek-v4-pro-20260423.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 384000 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, thinking, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 167.01458 - completionPricePer1mTokens: 501.04375 - cacheReadPricePer1mTokens: 5.56715 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Gemini 2.5 Flash - ID: gemini-2.5-flash - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Универсальная модель Google для сложных рассуждений, программирования, математики и научных задач. Поддерживает встроенное мышление и мультимодальный ввод. [Markdown](/ru/models/google/gemini-2.5-flash.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65535 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 210.877 - cacheReadPricePer1mTokens: 2.53052 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Gemini 2.5 Flash Lite - ID: gemini-2.5-flash-lite - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Лёгкая модель семейства Gemini 2.5 с рассуждениями, оптимизированная для минимальной задержки и низкой стоимости. Подходит для высоконагруженных сценариев. [Markdown](/ru/models/google/gemini-2.5-flash-lite.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65535 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 8.43508 - completionPricePer1mTokens: 33.74032 - cacheReadPricePer1mTokens: 0.84351 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Gemini 3 Flash Preview - ID: gemini-3-flash-preview - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Быстрая модель Google с рассуждениями для агентных процессов, многоходовых диалогов и помощи в программировании. Сочетает производительность уровня Pro со скоростью класса Flash. [Markdown](/ru/models/google/gemini-3-flash-preview-20251217.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65535 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 42.1754 - completionPricePer1mTokens: 253.0524 - cacheReadPricePer1mTokens: 4.21754 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Gemini 3.1 Flash Lite - ID: gemini-3.1-flash-lite - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Экономичная мультимодальная модель Google для массовых задач с низкой задержкой. Принимает текст, изображения, видео, аудио и PDF, подходит для лёгких агентных сценариев. [Markdown](/ru/models/google/gemini-3.1-flash-lite-20260507.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65536 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 21.0877 - completionPricePer1mTokens: 126.5262 - cacheReadPricePer1mTokens: 2.10877 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Gemini 3.1 Pro Preview - ID: gemini-3.1-pro-preview - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Передовая модель Google с рассуждениями для сложной разработки и надёжной агентной работы. Эффективно использует контекст и поддерживает мультимодальный ввод. [Markdown](/ru/models/google/gemini-3.1-pro-preview-20260219.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65536 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 168.7016 - completionPricePer1mTokens: 1012.2096 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Gemini 3.5 Flash - ID: gemini-3.5-flash - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Эффективная мультимодальная модель Google с программированием и рассуждениями, близкими к уровню Pro. Оптимизирована для скорости, доступной стоимости и параллельной работы агентов. [Markdown](/ru/models/google/gemini-3.5-flash-20260519.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65536 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 126.5262 - completionPricePer1mTokens: 759.1572 - cacheReadPricePer1mTokens: 12.65262 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 4.5 - ID: glm-4.5 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Флагманская MoE-модель Z.ai для агентных приложений с контекстом 128K, рассуждениями и поддержкой инструментов. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-4.5.md) - Context: 131072 - Max output tokens: 98304 - Input: text - Output: text - Parameters: include\_reasoning, max\_tokens, reasoning, response\_format, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 185.57176 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 4.5 Air - ID: glm-4.5-air - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Облегчённая MoE-модель семейства GLM 4.5 для быстрых и экономичных агентных приложений. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-4.5-air.md) - Context: 131072 - Max output tokens: 98304 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, max\_tokens, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, seed, stop, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 16.87016 - completionPricePer1mTokens: 92.78588 - cacheReadPricePer1mTokens: 2.53052 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 4.5V - ID: glm-4.5v - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Мультимодальная vision-language модель Z.ai для агентных приложений, анализа изображений и визуального понимания. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-4.5v.md) - Context: 65536 - Max output tokens: 16384 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, max\_tokens, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 151.83144 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 4.6 - ID: glm-4.6 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Модель Z.ai с контекстом 200K, улучшенным программированием, использованием инструментов и рассуждениями для сложных агентных задач. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-4.6.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 185.57176 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 4.6V - ID: glm-4.6v - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Мультимодальная модель Z.ai для точного понимания изображений, видео, документов, сложной вёрстки и рассуждений на длинном контексте. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-4.6-20251208.md) - Context: 131072 - Max output tokens: 32768 - Input: image, text, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, max\_tokens, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 75.91572 - cacheReadPricePer1mTokens: 4.21754 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 4.7 - ID: glm-4.7 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Флагманская модель Z.ai с улучшенным программированием и более устойчивыми многошаговыми рассуждениями и выполнением агентных задач. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-4.7-20251222.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 185.57176 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 5 - ID: glm-5 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Флагманская открытая модель Z.ai для проектирования сложных систем, масштабной разработки и длительных агентных сценариев. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-5-20260211.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 84.3508 - completionPricePer1mTokens: 269.92256 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 5 Turbo - ID: glm-5-turbo - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Быстрая модель Z.ai, оптимизированная для агентных сценариев, длинных цепочек выполнения, работы с инструментами и устойчивого исполнения сложных инструкций. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-5-turbo-20260315.md) - Context: 202752 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: include\_reasoning, max\_tokens, reasoning, response\_format, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 101.22096 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 20.24419 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 5.1 - ID: glm-5.1 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Модель Z.ai с заметно улучшенными возможностями программирования и длительной автономной работы. Рассчитана на задачи, которые требуют непрерывного выполнения в течение продолжительного времени. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-5.1-20260406.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 118.09112 - completionPricePer1mTokens: 371.14352 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.93121 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 5.2 - ID: glm-5.2 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Крупная модель Z.ai с рассуждениями и контекстом до 1 млн токенов. Подходит для длительной работы агентов и разработки программных проектов целиком. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-5.2-20260616.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 81.48287 - completionPricePer1mTokens: 256.08903 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.29657 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5.3 - ID: glm-5.3 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM 5.3 is Z.ai’s reasoning model for long-context text and agent workflows. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-5.3.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 118.09112 - completionPricePer1mTokens: 371.14352 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.93121 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5.3 Flash - ID: glm-5.3-flash - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM 5.3 Flash is Z.ai’s efficient multimodal reasoning model for long-context and agent workflows. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-5.3-flash.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 131072 - Input: text, image, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 6.32631 - completionPricePer1mTokens: 21.0877 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.26526 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GLM 5V Turbo - ID: glm-5v-turbo - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Мультимодальная агентная модель Z.ai для анализа текста, изображений и видео, визуального программирования, планирования и выполнения длительных задач. [Markdown](/ru/models/z-ai/glm-5v-turbo-20260401.md) - Context: 202752 - Max output tokens: 131072 - Input: image, text, video - Output: text - Parameters: include\_reasoning, max\_tokens, reasoning, response\_format, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 101.22096 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 20.24419 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GPT-5.4 - ID: gpt-5.4 - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true Передовая модель OpenAI, объединяющая возможности линеек Codex и GPT. Поддерживает контекст более 1 млн токенов, изображения, файлы, инструменты и сложные рассуждения. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-5.4-20260305.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 210.877 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.0877 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GPT-5.4 Mini - ID: gpt-5.4-mini - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true Более быстрая и экономичная версия GPT-5.4 для высоконагруженных задач. Принимает текст и изображения, хорошо справляется с рассуждениями и программированием. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-5.4-mini-20260317.md) - Context: 400000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 63.2631 - completionPricePer1mTokens: 379.5786 - cacheReadPricePer1mTokens: 6.32631 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GPT-5.4 Nano - ID: gpt-5.4-nano - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true Самая лёгкая и экономичная модель семейства GPT-5.4 для массовых задач с минимальной задержкой. Поддерживает текст, изображения и инструменты. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-5.4-nano-20260317.md) - Context: 400000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 16.87016 - completionPricePer1mTokens: 105.4385 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.68702 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GPT-5.5 - ID: gpt-5.5 - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true Передовая модель OpenAI для сложных профессиональных задач. Развивает GPT-5.4 за счёт более сильных рассуждений, высокой надёжности и эффективного использования токенов. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-5.5-20260423.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2530.524 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GPT-5.6 Luna - ID: gpt-5.6-luna - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true Быстрая и экономичная модель серии GPT-5.6 для массовых задач с низкой задержкой. Подходит для диалогов, классификации и лёгких агентных процессов. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-5.6-luna-20260709.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_breakpoint, prompt\_cache\_key, prompt\_cache\_options, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 16.87016 - completionPricePer1mTokens: 101.22096 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.68702 - cacheWritePricePer1mTokens: 21.0877 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GPT-5.6 Sol - ID: gpt-5.6-sol - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true Флагманская модель серии GPT-5.6 для сложных рассуждений, программирования и агентных процессов. Особенно сильна в работе с командной строкой и многошаговых задачах разработки. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-5.6-sol-20260709.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_breakpoint, prompt\_cache\_key, prompt\_cache\_options, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2530.524 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### GPT-5.6 Terra - ID: gpt-5.6-terra - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true Сбалансированная модель серии GPT-5.6 между флагманской Sol и экономичной Luna. Подходит для повседневного программирования, рассуждений и агентных задач. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-5.6-terra-20260709.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_breakpoint, prompt\_cache\_key, prompt\_cache\_options, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 210.877 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.0877 - cacheWritePricePer1mTokens: 263.59625 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Grok 4.3 - ID: grok-4.3 - Publisher: xAI - Kind: text - Available: true Модель xAI с рассуждениями для агентных процессов и точного следования инструкциям. Принимает текст и изображения, поддерживает инструменты и структурированные ответы. [Markdown](/ru/models/x-ai/grok-4.3-20260430.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 105.4385 - completionPricePer1mTokens: 210.877 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Grok 4.5 - ID: grok-4.5 - Publisher: xAI - Kind: text - Available: true Старшая модель xAI с передовыми результатами в программировании, работе со знаниями и задачах STEM. [Markdown](/ru/models/x-ai/grok-4.5-20260708.md) - Context: 500000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 168.7016 - completionPricePer1mTokens: 506.1048 - cacheReadPricePer1mTokens: not published - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Grok Build 0.1 - ID: grok-build-0.1 - Publisher: xAI - Kind: text - Available: true Быстрая модель xAI для программирования, обученная специально для агентной разработки. Работает с текстом и изображениями, оптимизирована для интерактивного написания кода. [Markdown](/ru/models/x-ai/grok-build-0.1-20260520.md) - Context: 256000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 105.4385 - completionPricePer1mTokens: 210.877 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Kimi K2.6 - ID: kimi-k2.6 - Publisher: Moonshot AI - Kind: text - Available: true Мультимодальная модель Moonshot AI для длительной разработки, генерации интерфейсов и оркестрации нескольких агентов. Решает комплексные задачи на Python, Rust и Go. [Markdown](/ru/models/moonshotai/kimi-k2.6-20260420.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 262144 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 80.13326 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 13.49613 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Kimi K2.7 Code - ID: kimi-k2.7-code - Publisher: Moonshot AI - Kind: text - Available: true Специализированная модель Moonshot AI для надёжного выполнения задач разработки целиком в длинном контексте. Использует нативную мультимодальную архитектуру Mixture-of-Experts. [Markdown](/ru/models/moonshotai/kimi-k2.7-code-20260612.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 262144 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 80.13326 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.02665 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Kimi K3 - ID: kimi-k3 - Publisher: Moonshot AI - Kind: text - Available: true Мультимодальная модель Moonshot AI с открытыми весами и 2,8 трлн параметров. Предназначена для сложного программирования, работы со знаниями и длительных агентных процессов. [Markdown](/ru/models/moonshotai/kimi-k3-20260715.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 1048576 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 253.0524 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 25.30524 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MiMo-V2.5 - ID: mimo-v2.5 - Publisher: Xiaomi - Kind: text - Available: true Нативная омнимодальная модель Xiaomi с агентной производительностью уровня Pro. Понимает текст, аудио, изображения и видео при сравнительно низкой стоимости инференса. [Markdown](/ru/models/xiaomi/mimo-v2.5-20260422.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 11.80911 - completionPricePer1mTokens: 23.61822 - cacheReadPricePer1mTokens: 0.23618 - cacheWritePricePer1mTokens: 0 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MiMo-V2.5-Pro - ID: mimo-v2.5-pro - Publisher: Xiaomi - Kind: text - Available: true Флагманская модель Xiaomi для универсальных агентных задач, сложной разработки и длительных рабочих процессов. Показывает сильные результаты на профильных бенчмарках. [Markdown](/ru/models/xiaomi/mimo-v2.5-pro-20260422.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 36.6926 - completionPricePer1mTokens: 73.3852 - cacheReadPricePer1mTokens: 0.30577 - cacheWritePricePer1mTokens: 0 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MiniMax M2.7 - ID: minimax-m2.7 - Publisher: MiniMax - Kind: text - Available: true Модель MiniMax для автономной работы над практическими задачами и непрерывного улучшения результатов. Ориентирована на агентные и многоагентные процессы. [Markdown](/ru/models/minimax/minimax-m2.7-20260318.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 101.22096 - cacheReadPricePer1mTokens: 5.06105 - cacheWritePricePer1mTokens: 31.63155 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MiniMax M3 - ID: minimax-m3 - Publisher: MiniMax - Kind: text - Available: true Мультимодальная модель MiniMax для текста, изображений и видео с контекстом до 1 млн токенов. Подходит для длительной агентной работы и программирования. [Markdown](/ru/models/minimax/minimax-m3-20260531.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 512000 - Input: text, image, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 101.22096 - cacheReadPricePer1mTokens: 5.06105 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Qwen3 Max Preview - ID: qwen3-max-preview - Publisher: Qwen - Kind: text - Available: true Флагманская модель поколения Qwen3 для сложных агентных сценариев, программирования, многоязычных задач, RAG и работы с инструментами. Поддерживает структурированные ответы, потоковую выдачу и автоматическое кэширование общего префикса. [Markdown](/ru/models/qwen/qwen3-max-preview.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 65536 - Input: text - Output: text - Parameters: max\_completion\_tokens, max\_tokens, parallel\_tool\_calls, presence\_penalty, response\_format, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 101.22096 - completionPricePer1mTokens: 506.1048 - cacheReadPricePer1mTokens: 20.24419 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Qwen3.7 Max - ID: qwen3.7-max - Publisher: Qwen - Kind: text - Available: true Флагманская модель серии Qwen3.7 для агентных сценариев. Особенно хорошо подходит для программирования, офисных задач и повышения продуктивности. [Markdown](/ru/models/qwen/qwen3.7-max-20260520.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 166.11155 - completionPricePer1mTokens: 506.781 - cacheReadPricePer1mTokens: 33.22231 - cacheWritePricePer1mTokens: 166.11155 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Gemini 3 Pro Image - ID: gemini-3-pro-image - Publisher: Google - Kind: image - Available: true Старшая модель Google для детальной генерации и редактирования изображений в разрешении до 4K. [Markdown](/ru/models/google/gemini-3-pro-image.md) - Generation: true; edit: true; mask: false - Max reference images: 14 - Aspect ratios: 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 - EDIT / default / default / 1K: 10.17462 RUB per image - GENERATION / default / default / 1K: 10.17462 RUB per image - EDIT / default / default / 2K: 10.17462 RUB per image - GENERATION / default / default / 2K: 10.17462 RUB per image - EDIT / default / default / 4K: 18.2232 RUB per image - GENERATION / default / default / 4K: 18.2232 RUB per image --- ### Gemini 3.1 Flash Image - ID: gemini-3.1-flash-image - Publisher: Google - Kind: image - Available: true Модель Google для генерации и редактирования изображений с несколькими разрешениями и референсами. [Markdown](/ru/models/google/gemini-3.1-flash-image.md) - Generation: true; edit: true; mask: false - Max reference images: 14 - Aspect ratios: 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 - GENERATION / default / default / 1K: 5.08731 RUB per image - EDIT / default / default / 1K: 5.08731 RUB per image - EDIT / default / default / 2K: 7.66893 RUB per image - GENERATION / default / default / 2K: 7.66893 RUB per image - EDIT / default / default / 4K: 11.46543 RUB per image - GENERATION / default / default / 4K: 11.46543 RUB per image - EDIT / default / default / 512: 3.6633465 RUB per image - GENERATION / default / default / 512: 3.6633465 RUB per image --- ### Gemini 3.1 Flash Lite Image - ID: gemini-3.1-flash-lite-image - Publisher: Google - Kind: image - Available: true Экономичная модель Google для быстрой генерации и редактирования изображений в популярных соотношениях сторон. [Markdown](/ru/models/google/gemini-3.1-flash-lite-image.md) - Generation: true; edit: true; mask: false - Max reference images: 14 - Aspect ratios: 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 - EDIT / default / default / 1K: 2.551248 RUB per image - GENERATION / default / default / 1K: 2.551248 RUB per image --- ### GPT Image 2 - ID: gpt-image-2 - Publisher: OpenAI - Kind: image - Available: true Модель OpenAI для генерации и редактирования изображений с референсами и масками. [Markdown](/ru/models/openai/gpt-image-2.md) - Generation: true; edit: true; mask: true - Max reference images: 16 - Aspect ratios: 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto - EDIT / 1024x1024 / high / default: 15.1354098 RUB per image - GENERATION / 1024x1024 / high / default: 15.1354098 RUB per image - GENERATION / 1024x1024 / low / default: 0.4303908 RUB per image - EDIT / 1024x1024 / low / default: 0.4303908 RUB per image - EDIT / 1024x1024 / medium / default: 3.8017854 RUB per image - GENERATION / 1024x1024 / medium / default: 3.8017854 RUB per image - GENERATION / 1024x1536 / high / default: 11.835747 RUB per image - EDIT / 1024x1536 / low / default: 0.358659 RUB per image - GENERATION / 1024x1536 / low / default: 0.358659 RUB per image - EDIT / 1024x1536 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - GENERATION / 1024x1536 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - GENERATION / 1024x768 / high / default: 10.37542685 RUB per image - GENERATION / 1024x768 / low / default: 0.29424677 RUB per image - GENERATION / 1024x768 / medium / default: 2.60669113 RUB per image - GENERATION / 1152x2048 / high / default: 12.17469609 RUB per image - GENERATION / 1152x2048 / low / default: 0.34475181 RUB per image - GENERATION / 1152x2048 / medium / default: 3.05918153 RUB per image - GENERATION / 1536x1024 / high / default: 11.835747 RUB per image - EDIT / 1536x1024 / low / default: 0.358659 RUB per image - GENERATION / 1536x1024 / low / default: 0.358659 RUB per image - GENERATION / 1536x1024 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - EDIT / 1536x1024 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - GENERATION / 2048x1152 / high / default: 12.17469609 RUB per image - GENERATION / 2048x1152 / low / default: 0.34475181 RUB per image - GENERATION / 2048x1152 / medium / default: 3.05918153 RUB per image - GENERATION / 2048x2048 / high / default: 30.75349782 RUB per image - GENERATION / 2048x2048 / low / default: 0.87176096 RUB per image - GENERATION / 2048x2048 / medium / default: 7.72481225 RUB per image - GENERATION / 2160x3840 / high / default: 28.74952129 RUB per image - GENERATION / 2160x3840 / low / default: 0.8146683 RUB per image - GENERATION / 2160x3840 / medium / default: 7.22252625 RUB per image - GENERATION / 3840x2160 / high / default: 28.74952129 RUB per image - GENERATION / 3840x2160 / low / default: 0.8146683 RUB per image - GENERATION / 3840x2160 / medium / default: 7.22252625 RUB per image - GENERATION / 768x1024 / high / default: 10.37542685 RUB per image - GENERATION / 768x1024 / low / default: 0.29424677 RUB per image - GENERATION / 768x1024 / medium / default: 2.60669113 RUB per image --- ### Runway: Aleph 2.0 - ID: aleph-2 - Publisher: Runway - Kind: video - Available: true Runway Aleph 2.0 is an in-context video editing model from Runway. It applies text instructions and keyframe-guided edits across existing footage while preserving details that are not meant to change.... [Markdown](/ru/models/runway/aleph-2-20260729.md) - Aspect ratios: 16:9, 4:3, 3:2, 1:1, 2:3, 3:4, 9:16, 21:9 - Durations (seconds): - Resolutions: - Audio generation: false - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Black Forest Labs: FLUX.3 Video - ID: flux-3-video - Publisher: Black Forest Labs - Kind: video - Available: true FLUX.3 Video is a video generation model from Black Forest Labs. It supports text-to-video, image-guided generation with opening and closing keyframes, and video continuation workflows, making it suited for controlled... [Markdown](/ru/models/black-forest-labs/flux-3-video-20260804.md) - Aspect ratios: 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16 - Durations (seconds): 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Runway: Gen-4.5 - ID: gen-4.5 - Publisher: Runway - Kind: video - Available: true Runway Gen-4.5 is a video generation model from Runway for text-to-video and image-to-video workflows. It is designed for cinematic scene creation with strong motion quality, visual fidelity, and prompt adherence.... [Markdown](/ru/models/runway/gen-4.5-20260729.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 - Resolutions: 720p - Audio generation: false - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### SpaceXAI: Grok Imagine Video - ID: grok-imagine-video - Publisher: xAI - Kind: video - Available: true Grok Imagine Video is SpaceXAI's fast, text-, image-, and reference-conditioned video generation model. It produces short videos (1–15 seconds, 24 fps) at 480p or 720p across seven aspect ratios -... [Markdown](/ru/models/x-ai/grok-imagine-video-20260512.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3 - Durations (seconds): 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### SpaceXAI: Grok Imagine Video 1.5 - ID: grok-imagine-video-1.5 - Publisher: xAI - Kind: video - Available: true Grok Imagine Video 1.5 is a video generation model from SpaceXAI. It creates videos from text prompts, with an optional starting image to guide the scene. It can direct subject... [Markdown](/ru/models/x-ai/grok-imagine-video-1.5-20260719.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3 - Durations (seconds): 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p, 1080p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### MiniMax: Hailuo 2.3 - ID: hailuo-2.3 - Publisher: MiniMax - Kind: video - Available: true Hailuo 2.3 is a video generation model from MiniMax. It accepts text prompts and reference images as input and generates video output, supporting both text-to-video and image-to-video workflows. It is... [Markdown](/ru/models/minimax/hailuo-2.3-20260420.md) - Aspect ratios: 16:9 - Durations (seconds): 6, 10 - Resolutions: 1080p - Audio generation: false - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### MiniMax: H3 - ID: hailuo-3 - Publisher: MiniMax - Kind: video - Available: true MiniMax H3 is a lightweight, open-weights video generation model from MiniMax. It is designed for precise multimodal editing and controlled content generation, including instruction-guided edits, text and brand rendering, and... [Markdown](/ru/models/minimax/hailuo-03-20260730.md) - Aspect ratios: 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16 - Durations (seconds): 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 2K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: HappyHorse 1.0 - ID: happyhorse-1.0 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true HappyHorse 1.0 is a video generation model from Alibaba. It generates short videos from a text prompt, a single starting image, or a set of reference images, with output up... [Markdown](/ru/models/alibaba/happyhorse-1.0-20260624.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: HappyHorse 1.1 - ID: happyhorse-1.1 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true HappyHorse 1.1 is a video generation model from Alibaba. It generates short videos from a text prompt, a single starting image, or a set of reference images, with output up... [Markdown](/ru/models/alibaba/happyhorse-1.1-20260624.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Kling: Video v3.0 Pro - ID: kling-v3.0-pro - Publisher: Kuaishou - Kind: video - Available: true Kling v3.0 Pro is Kuaishou's premium video generation model, offering higher visual quality than the Standard tier. It supports text-to-video and image-to-video workflows, with first-frame and last-frame control for precise... [Markdown](/ru/models/kwaivgi/kling-v3.0-pro-20260429.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Kling: Video v3.0 Standard - ID: kling-v3.0-std - Publisher: Kuaishou - Kind: video - Available: true Kling v3.0 Standard is a video generation model from Kuaishou. It supports text-to-video and image-to-video workflows, with first-frame and last-frame control for guided scene composition. Clips range from 3 to... [Markdown](/ru/models/kwaivgi/kling-v3.0-std-20260429.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Kling: Video O1 - ID: kling-video-o1 - Publisher: Kuaishou - Kind: video - Available: true Kling Video O1 is a video generation model from Kuaishou. It supports text and image inputs with video output, enabling text-to-video and image-to-video workflows. It is suited for cinematic content... [Markdown](/ru/models/kwaivgi/kling-video-o1-20260420.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1 - Durations (seconds): 5, 10 - Resolutions: 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 1.5 Pro - ID: seedance-1-5-pro - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true ByteDance's next-generation audio-visual generation model with a 4.5B parameter Dual-Branch Diffusion Transformer architecture. Seedance 1.5 Pro generates video and audio simultaneously in a single unified pass — eliminating the timing... [Markdown](/ru/models/bytedance/seedance-1-5-pro-20260320.md) - Aspect ratios: 1:1, 3:4, 9:16, 9:21, 4:3, 16:9, 21:9 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 - Resolutions: 480p, 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 2.0 - ID: seedance-2.0 - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true Seedance 2.0 is a video generation model from ByteDance. It supports text-to-video, image-to-video with first and last frame control, and multimodal reference-to-video. It is particularly strong at preserving character consistency,... [Markdown](/ru/models/bytedance/seedance-2.0-20260414.md) - Aspect ratios: 1:1, 3:4, 9:16, 4:3, 16:9, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p, 1080p, 4K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 2.0 Fast - ID: seedance-2.0-fast - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true Seedance 2.0 Fast is a video generation model from ByteDance. It supports text-to-video, image-to-video with first and last frame control, and multimodal reference-to-video. It prioritizes generation speed and lower cost... [Markdown](/ru/models/bytedance/seedance-2.0-fast-20260414.md) - Aspect ratios: 1:1, 3:4, 9:16, 4:3, 16:9, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 2.5 - ID: seedance-2.5 - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true Seedance 2.5 is a video generation model from ByteDance. It is suited for long-form storytelling, multimodal reference-based generation, video editing, and video extension. It supports first-frame and first-and-last-frame control, up... [Markdown](/ru/models/bytedance/seedance-2.5-20260807.md) - Aspect ratios: 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16, 21:9 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30 - Resolutions: 480p, 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### OpenAI: Sora 2 Pro - ID: sora-2-pro - Publisher: OpenAI - Kind: video - Available: true OpenAI's flagship video generation model, delivering production-quality video with physics-accurate motion, synchronized audio, and world-state persistence across shots. Sora 2 Pro follows intricate multi-shot instructions while maintaining consistent spatial relationships... [Markdown](/ru/models/openai/sora-2-pro-20260320.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 4, 8, 12, 16, 20 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Google: Veo 3.1 - ID: veo-3.1 - Publisher: Google - Kind: video - Available: true Google's state-of-the-art video generation model, built for maximum visual fidelity in final production cuts. Veo 3.1 generates high-quality 1080p video from text or image prompts with native synchronized audio —... [Markdown](/ru/models/google/veo-3.1-20260320.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 4, 6, 8 - Resolutions: 720p, 1080p, 4K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Google: Veo 3.1 Fast - ID: veo-3.1-fast - Publisher: Google - Kind: video - Available: true Google's mid-tier video generation model balancing speed and quality. Veo 3.1 Fast generates high-quality video from text or image prompts with native synchronized audio, offering faster turnaround than Veo 3.1... [Markdown](/ru/models/google/veo-3.1-fast-20260320.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 4, 6, 8 - Resolutions: 720p, 1080p, 4K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Google: Veo 3.1 Lite - ID: veo-3.1-lite - Publisher: Google - Kind: video - Available: true Google's most cost-effective video generation model, designed for high-volume applications and rapid iteration. Veo 3.1 Lite generates 720p and 1080p video from text or image prompts with native synchronized audio... [Markdown](/ru/models/google/veo-3.1-lite-20260331.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 8, 4, 6 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: Wan 2.6 - ID: wan-2.6 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true Alibaba's most advanced video generation model, supporting over 10 visual creation capabilities in a unified system. Wan 2.6 generates 1080p video at 24fps from text, images, reference videos, or audio,... [Markdown](/ru/models/alibaba/wan-2.6-20260327.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 5, 10 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: Wan 2.7 - ID: wan-2.7 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true Wan 2.7 is a video generation model from Alibaba. It supports text-to-video, image-to-video with first and last frame control, and reference-to-video, where multiple reference images guide the style and content... [Markdown](/ru/models/alibaba/wan-2.7-20260414.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 - Durations (seconds): 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ## One platform for AI models Source: https://provod.ai/en.md Use one compatible API key for current AI models, explicit model identifiers, and ruble pricing. Access without a VPN Transparent pricing in rubles, one balance, and documents for companies. The public catalog shows routeable model families, identifiers, capabilities, and ruble prices. Availability follows the current catalog. ## AI without the complexity. Create, connect, and scale on one platform. - Video - Unified API - Chat and files - Web search - Documentation - Teams - Masking - Images - Spend control ## Helpful answers before you start Short guidance for common account, billing, and model questions. ### How do I get started? Create an account, add funds, create an API key, then send a first request with a model from the catalog. ### Is this a subscription? No. Add funds to the balance and pay for confirmed usage at the current published rate. ### Why is a model locked? Some models in a personal workspace can require a first real top-up. Check the current catalog for the unavailable reason. ### Can I use an older Promptra account? Sign in using the method linked to your account, then check your workspace, balance, and keys. ## All AI models in one account Create an account, add funds to one balance, and start with chat, API, images, or video. --- ## AI chat that keeps the working context together Source: https://provod.ai/en/products/chat.md Work through conversations with attachments, document tools, model choice, and optional web research. Bring a question and its source material into one conversation, then choose the model and tools that fit the task. ## Keep the evidence near the answer - Continue a conversation with its history intact. - Attach files for document preparation and search. - Turn optional web research on only when the task needs it. ## A thread for the work, not just the prompt Attach context, ask the question, then inspect the answer and tool steps in the same conversation. ## For research, writing, and everyday analysis Use Chat when the useful unit of work is a conversation with source material and a deliberate model choice. ## What to check before you rely on an answer Model availability follows the current catalog. Web research is optional, and source material still needs your review. ## Continue with the connected products ## Related pages - [/en/pricing](/en/pricing.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## A compatible AI API with visible request paths Source: https://provod.ai/en/products/api.md Connect with OpenAI-compatible endpoints or Anthropic Messages using API keys and request-level usage. Keep a familiar request shape while you select a public model identifier and manage access with platform API keys. ## Connect through the interface your tool expects - Send OpenAI-compatible chat completion requests. - Use the Anthropic Messages-compatible endpoint. - List models and inspect usage by request and API key. ## From key to request record Create a key, choose a public model identifier, send a compatible request, then review the resulting usage record. ## For developers, tools, and internal integrations Use the API when an application or coding tool needs a compatible chat, image, or Messages interface. ## Compatibility is not a model guarantee Endpoints accept compatible request formats, but available models and capabilities follow the current public catalog. ## Continue with integration details ### Where do I find the correct base URL? Use the setup guide for your client: OpenAI-compatible clients use the API root, while Claude Code uses its Anthropic-compatible root. ### How should I handle an API key? Store the key in a trusted server environment. If it is exposed, revoke it and create a replacement; never send the full key to support. ### Does the API support Responses? The Responses API is published. Before integrating, check the Responses guide for supported models, parameters, streaming and compatibility limitations. ### When is it safe to retry? Retry transient failures with bounded backoff only before output begins. Retrying after output starts can duplicate work and confirmed usage. ## Related pages - [/en/pricing](/en/pricing.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Image work with a durable path from prompt to gallery Source: https://provod.ai/en/products/images.md Create image jobs, use reference inputs where supported, and return to completed outputs in a private gallery. Start a generation or reference-based edit, follow the job state, and keep completed outputs available in your private gallery. ## Make iterations traceable - Queue a durable image generation job. - Use uploaded reference inputs for editing where the selected option supports it. - Return to completed outputs in the private gallery. ## A visible lifecycle for visual iterations Choose an available option, add the prompt or reference input, wait for the job result, then revisit the saved output. ## For campaigns, concepts, and repeated visual work Use Images when a visual task benefits from saved jobs and the ability to return to completed outputs. ## Options depend on the selected image model Supported generation and editing inputs vary by the selected option. Check the current product interface and catalog before planning a workflow. ## Continue with the connected products ## Related pages - [/en/pricing](/en/pricing.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Team AI workspaces with shared controls Source: https://provod.ai/en/products/teams.md Create a shared workspace with roles, invitations, organization balance, API keys, and scoped usage. Give colleagues access through a workspace instead of a shared login, with roles and organization-scoped resources. ## Share work without sharing a password - Invite people and assign workspace roles. - Use an organization balance for the active workspace. - Manage organization-scoped API keys and usage. ## Set up a workspace around the work Create a workspace, invite colleagues with an appropriate role, then use its shared balance and organization-scoped controls. ## For teams that need visible access boundaries Use Teams when several people need the same workspace resources while their permissions and membership remain explicit. ## Roles control access, not outcomes Workspace permissions govern available actions. Billing, model availability, and usage remain subject to the active organization and current product settings. ## Continue with the connected products ## Related pages - [/en/pricing](/en/pricing.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## An AI request path developers can inspect Source: https://provod.ai/en/solutions/developers.md Connect an application through compatible AI endpoints, explicit model IDs, and API-key controls. Move an existing client from configuration to a streamed request with an explicit model identifier. ## From application input to a traceable response An existing OpenAI-compatible client and a platform API key. A response from the selected public model ID and a request record. Capabilities and availability follow the current public catalog. ## Continue the developer path ### Configure Set the compatible base URL. ### Request Name the model explicitly. ### Inspect Review request-level usage. ## Related pages - [/en/products/api](/en/products/api.md) - [/en/docs/chat-completions](/en/docs/chat-completions.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Put a compatible model into the coding loop Source: https://provod.ai/en/solutions/ai-coding.md Configure an AI coding workflow with Anthropic Messages compatibility, explicit model aliases, and platform API keys. Use the interface your coding tool expects, choose a model explicitly, and retain one platform key for the request path. ## A coding loop with explicit configuration A local coding CLI, a platform API key, and a selected model alias. A model response in the terminal with the configured endpoint. The interactive picker may not show the full third-party catalog; pass a model explicitly. ## Continue the coding setup ### Configure Set the Anthropic-compatible endpoint. ### Choose Pass a public ID or alias. ### Work Keep the response in the coding loop. ## Related pages - [/en/products/api](/en/products/api.md) - [/en/docs/anthropic-messages](/en/docs/anthropic-messages.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Turn source documents into a reviewable working thread Source: https://provod.ai/en/solutions/research-documents.md Attach source material, work through document context, and keep the answer in the same AI conversation. Bring a report into a conversation, ask a bounded question, and retain source context while you review the result. ## A document flow that keeps context close A file and a question that names the decision or evidence you need. A response in the same conversation for review and follow-up. Review source material and model output before using either as a final decision. ## Continue the research workflow ### Attach Add the working source. ### Ask Keep the question bounded. ### Review Continue in the same thread. ## Related pages - [/en/products/chat](/en/products/chat.md) - [/en/docs/chat-completions](/en/docs/chat-completions.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Hand work to the next person without losing the context Source: https://provod.ai/en/solutions/agencies.md Create repeatable agency AI workflows with shared workspaces, roles, project handoffs, and one organization balance. Separate access by role while colleagues can continue the same operational context across a shared workspace. ## A handoff path with visible access A project brief, the right workspace members, and an assigned role. A prepared result that the next teammate can review in the workspace. Workspace roles control available actions; project review remains a team responsibility. ## Continue the agency workflow ### Prepare Bring the working brief. ### Assign Invite the right role. ### Review Continue the handoff. ## Related pages - [/en/products/teams](/en/products/teams.md) - [/en/docs/authentication](/en/docs/authentication.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Set company access around an organization, not a shared login Source: https://provod.ai/en/solutions/companies.md Organize company AI access with workspace roles, organization API keys, shared balance, and legal-entity invoice top-ups. Create an organization workspace, grant the appropriate access, and keep keys, usage, and balance scoped to that workspace. ## Access, usage, and billing in one workspace context Organization members, role assignments, and a company billing profile where needed. Scoped workspace access with shared organization resources. Invoice top-ups require an active legal-entity billing profile. ## Continue the company setup ### Create Start the workspace. ### Control Set member roles. ### Operate Use scoped resources. ### How do we set up a company workspace? Create an organization, invite colleagues through their own accounts, and assign roles that fit their work. ### What is shared in an organization? Balance, keys, usage, chat, images, and video belong to the active workspace and use its billing context. ### How do invoice top-ups work? Complete the legal billing profile, then create an invoice from the active organization’s balance page and follow its status there. ### Who handles contract or document questions? Read the current offer and use the support contact listed there with the organization and invoice number when applicable. ## Related pages - [/en/products/teams](/en/products/teams.md) - [/en/docs/authentication](/en/docs/authentication.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Generate campaign material, then review the inputs and outputs Source: https://provod.ai/en/solutions/marketing.md Draft campaign text and image iterations with saved inputs, generated outputs, and a review-ready workflow. Use a campaign brief or reference image to create alternatives, then return to the result and its input when review begins. ## A generation path designed for review A campaign brief, prompt, or reference image where the selected option supports it. Saved image outputs and a visible job path for the next review. Generation and editing controls depend on the selected image model. ## Continue the marketing workflow ### Brief Set the direction. ### Generate Choose valid options. ### Review Return to saved outputs. ## Related pages - [/en/products/images](/en/products/images.md) - [/en/docs/images](/en/docs/images.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Configure Claude Code for the provod.ai Messages endpoint Source: https://provod.ai/en/integrations/claude-code.md Configure Claude Code for provod.ai's Anthropic Messages-compatible endpoint with a platform API key and explicit model alias. Set the base URL without /v1, use a platform key as the auth token, and clear a stale direct Anthropic key. ## Quick check in the current terminal This setup is testable in one shell. Claude Code appends /v1/messages itself. ## Continue the configuration ### Which base URL does Claude Code use? Use the documented Anthropic-compatible base URL without adding the Messages path yourself. ### What if an old key is still set? Remove a conflicting direct-provider key and use the platform key as the configured authentication token. ### How do I select a model? Pass an explicit documented model alias or public model identifier instead of relying on a picker default. ### What should I include in a support request? Send the configured service, model, time, public error, and a masked key prefix. Never include a full key or sensitive prompt content. ```bash export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.provod.ai" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="sk_..." unset ANTHROPIC_API_KEY claude --model claude-sonnet-4-6 ``` ## Related pages - [/en/products/api](/en/products/api.md) - [/en/docs/claude-code](/en/docs/claude-code.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Add provod.ai to an existing OpenCode configuration Source: https://provod.ai/en/integrations/opencode.md Add the provod.ai provider and public models to an existing OpenCode configuration using a platform API key. The installer adds a provider and models to an existing OpenCode config; it does not install OpenCode. ## Add the provider The installer reads /v1/models for the supplied key and writes the provider configuration. ## Continue the configuration ```bash curl -fsSL https://app.provod.ai/install/opencode.sh | \ PROVOD_API_KEY="sk_..." sh ``` ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "provod/openai/gpt-5.4", "provider": { "provod": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "provod.ai", "options": { "baseURL": "https://api.provod.ai/v1", "apiKey": "sk_..." }, "models": { "openai/gpt-5.4": { "name": "openai/gpt-5.4" }, "moonshotai/kimi-k2.7-code": { "name": "moonshotai/kimi-k2.7-code", "modalities": { "input": ["text", "image"], "output": ["text"] } } } } } } ``` ## Related pages - [/en/products/api](/en/products/api.md) - [/en/docs/opencode](/en/docs/opencode.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Connect a compatible coding tool with explicit settings Source: https://provod.ai/en/integrations/coding-tools.md Connect a compatible coding tool with the provod.ai /v1 base URL, a platform API key, and a public model ID. Use the tool's documented OpenAI-compatible configuration surface; point it at /v1 and choose a model returned by the catalog. ## Verify the compatible request first If a tool's installer or custom field is not documented here, use its own configuration guide with these endpoint values. ## Continue the compatible API path ```bash curl https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer sk_..." \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"model":"openai/gpt-5.4","messages":[{"role":"user","content":"Reply with ok"}]}' ``` ## Related pages - [/en/products/api](/en/products/api.md) - [/en/docs/integrations-overview](/en/docs/integrations-overview.md) - [/en/models](/en/models.md) --- ## Start with provod.ai Source: https://provod.ai/en/docs.md Choose the result you need. If you are connecting the API for the first time, the quickstart below ends with a real model response. ## Choose a task [Create an account or sign in](/en/docs/account-access) Register by phone or use the sign-in method already linked to your account. [Choose a model](/en/docs/models) Check current availability, capabilities, and exact model IDs. [Top up the balance](/en/docs/billing-balance) Choose the payment method shown for the active payer profile. [Check usage](/en/docs/usage-costs) Understand request charges, agent usage, cache, and reasoning. ## Send your first API request You need `curl` and `jq`. The request uses Chat Completions without streaming and sets `max_tokens` to `64`, which keeps the first request's output reservation small and explicit. ### Create and copy a key once Open [API keys](https://app.provod.ai/api-keys), create a key, and copy the plaintext value immediately. It is not shown again. Keep it in a trusted server environment and never send the complete key to support. ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." ``` ### Discover an available chat model Request text models that advertise `max_tokens`. The command also checks availability and excludes image endpoint entries before printing the exact ID. ```bash if ! MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.provod.ai/v1/models?output_modalities=text&supported_parameters=max_tokens" \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! MODEL_ID="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("max_tokens")) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) | .id ) ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available chat model with max_tokens found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi export MODEL_ID printf '%s\n' "$MODEL_ID" ``` ### Send a non-streaming request ```bash curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"model\":\"$MODEL_ID\",\"messages\":[{\"role\":\"user\",\"content\":\"Reply with ok\"}],\"max_tokens\":64,\"stream\":false}" ``` In a successful response, the assistant text is at `choices[0].message.content`. On an HTTP error, `curl` leaves the structured response body visible for diagnosis. Keep the exact returned model ID in your client instead of guessing or copying an old model list. *A platform key discovers an available model and receives a Chat Completions response.* *Discover a current model before sending the first request.* ## Continue from the working request [Chat Completions](/en/docs/chat-completions) Add streaming and model-specific options. [Anthropic Messages](/en/docs/anthropic-messages) Use the Anthropic-compatible request format. [Images](/en/docs/images) Discover image models and supported operations. [Files from chat](/en/docs/generated-files) Create verified XLSX, CSV, TXT, and JSON files with private downloads. [Coding tools](/en/docs/integrations-overview) Choose a currently verified integration. [Spend limits](/en/docs/spend-limits) Set a RUB limit for a project key. --- ## Create an account and sign in Source: https://provod.ai/en/docs/account-access.md Use one account for the cabinet, personal workspace, and API setup. Start with the method already connected to that account. ## Create an account 1. Open [registration](https://app.provod.ai/register). 2. Enter your name and phone number. 3. Enter the SMS code shown by the registration flow. If the page shows a Yandex ID button, you may use it instead. The button is conditional, so do not rely on it when it is absent. ## Sign in again Open [sign in](https://app.provod.ai/login) and choose the method linked to the account: * phone number and an SMS code; * Yandex ID, when it is linked and the button is available; * email and password only for an existing account where email sign-in is configured. Use [password recovery](https://app.provod.ai/forgot-password) only for an email account. It does not replace phone or Yandex sign-in. ## Request another SMS code Check the country code and phone number first. If the code does not arrive or has expired, use resend when that control becomes available. If the current screen has no resend control, restart the phone flow and request a new code. Enter only the newest code; delivery time is not guaranteed. ## Sign in after the Promptra rename Promptra is the former service name. Old website and cabinet links redirect to provod.ai; use `provod.ai` and `app.provod.ai` in new bookmarks and instructions. Sign in at [app.provod.ai](https://app.provod.ai/login) with the method you used before, then check the active workspace, [balance](https://app.provod.ai/balance), and each [API key](https://app.provod.ai/api-keys) by its name and visible masked prefix. If something differs, record the mismatch rather than assuming the domain redirect proves that every account record moved. Existing API clients that still use the old API host are covered in the [migration guide](/en/docs/migration); new configurations use `https://api.provod.ai/v1`. ## Ask for help safely For account access, contact [support](/en/contact) through Telegram `@provodai`. Include the masked phone number or email, the sign-in method, approximate time with timezone, and the visible error or a screenshot. Never send an SMS code, password, complete API key, payment credentials, or sensitive prompt content. This guide gives no response-time guarantee. ## Troubleshooting **The code is missing or rejected** If no message arrived, verify the country code and masked phone number. If the page says the code is invalid or expired, request a new one and stop using earlier codes. For support, capture which branch occurred, the exact error, and the time with timezone. **Sign-in opens the wrong account or workspace** Record whether you used phone, email, or Yandex ID, then check the active workspace before changing credentials. Different sign-in methods can belong to different accounts; email recovery does not diagnose a phone-only account. **Data appears missing after the Promptra rename** Compare the active workspace, balance, key name, and visible masked key prefix. Send support the mismatched fields and a masked account identifier, never a password or complete key. --- ## Choose an available model Source: https://provod.ai/en/docs/models.md The current catalog is the authority for model IDs, availability, capabilities, context limits, and prices. Its contents can change, so do not depend on a fixed count or a model list copied into prose. ## Open the current catalog Use the [model catalog](https://app.provod.ai/models) for a visual comparison or request the catalog with the API key for the active workspace: ```bash curl https://api.provod.ai/v1/models \ -H "Authorization: Bearer sk_..." ``` Copy the exact `id` returned by the catalog. Do not shorten it, infer it from a display name, or assume another member of the same model family has the same contract. *A live catalog separates available models by modality and supported endpoint.* *Copy an exact ID only after checking availability and capabilities.* ## Check availability before capabilities Choose an entry with `available: true`. When it is `available: false`, read `unavailableReason` instead of repeatedly sending the same request. A new personal workspace receives welcome balance under the current terms, but that balance does not unlock every model. Check its current amount and state in [Balance](https://app.provod.ai/balance). Some personal-workspace models require the first real balance top-up and report `FIRST_TOP_UP_REQUIRED`. Shared workspaces can follow different access rules, so use the status shown for the active workspace. ## Match the model to the task Check these current fields before sending a request: * `architecture.input_modalities` and `architecture.output_modalities` for text, image, or file input and output; * `supported_parameters` for tools, structured output, reasoning controls, and other accepted options; * `context_length` and the published completion limit for request size; * `supported_endpoint_types` for image generation or editing where those operations are published; * `available` and `unavailableReason` for access in the active workspace. Use `/v1/chat/completions` for OpenAI-compatible chat. Use `/v1/messages` when the client requires the Anthropic Messages format; it accepts supported chat model IDs and published aliases from the shared catalog, not only Anthropic models. Use `/v1/images/generations` or `/v1/images/edits` only when the model publishes that operation. Video models use the separate `/v1/videos/models` catalog and asynchronous video endpoints. ## Keep discovery in the setup flow Refresh the catalog when configuring a client or when a saved model becomes unavailable. Fixed recommendations age quickly; compare the task's modality and required parameters first, then current availability, limits, and price. ## Troubleshooting **The model is unavailable** Branch on the public reason. `FIRST_TOP_UP_REQUIRED` in a personal workspace calls for a real top-up; `MODEL_NOT_AVAILABLE` calls for a fresh catalog check and another currently available model. First confirm which workspace owns the key. **A saved model ID disappeared** Compare the saved ID with the exact `id` values returned for the key's active workspace. If it is absent, record the old ID and check time before replacing it; a display name or family name is not evidence of the same contract. **A request started failing after an option changed** Inspect the HTTP `400` detail and remove the newly added option first. Then compare that field with `supported_parameters`, modalities, limits, and `supported_endpoint_types`; this distinguishes a capability mismatch from model availability. --- ## Generate files in chat Source: https://provod.ai/en/docs/generated-files.md Ask the model to prepare a file and specify its format, structure, and data. provod.ai can create XLSX, CSV, TSV, TXT, Markdown, or JSON. For a spreadsheet, state the columns, sheet order, and required totals up front. ```text Create an XLSX report named sales.xlsx with Sales and Summary sheets. The first sheet needs Customer, Date, and Amount columns; the second should contain the total sales amount. ``` ## What happens after the request ### Chat prepares the structure The model invokes the built-in file-generation tool. Executable code, macros, and external workbook links are not supported. ### A worker creates and verifies the file The chat card shows preparation, rendering, verification, and upload phases. Reloading the page restores the same durable job instead of starting another generation. ### Download the result When the job completes, the card shows the filename, format, size, and any available row or sheet metadata. The download action creates a fresh short-lived link only after workspace access is checked. The file remains private and is deleted with its chat thread. The card does not contain a permanent public object URL; access is checked again on every download. ## Get a predictable result * State the format and filename. * List columns and value types for tabular output. * Name each sheet and describe its contents for multi-sheet workbooks. * Request aggregates explicitly: sum, average, minimum, maximum, or count. * Split very large datasets when chat reports that a safety limit was exceeded. CSV and TSV values that resemble spreadsheet formulas are stored as text. This prevents a formula from executing when the export is opened. ## Troubleshooting **The file did not appear in chat** Wait for the job card to finish and reload the page: its state is restored from chat history. If the card reports an error, reduce the dataset or split the result according to the documented [limits](/en/docs/limits). **The download link expired** Return to the file card and use the download action again. provod.ai checks workspace access and issues a new short-lived link. --- ## Top up and understand the balance Source: https://provod.ai/en/docs/billing-balance.md The [Balance](https://app.provod.ai/balance) page shows funds for the active workspace. Check the selected workspace before paying or investigating a request. ## Top up the active workspace 1. Open [Balance](https://app.provod.ai/balance) and select **Top up**. 2. Use a payment method shown for the current payer profile. 3. Enter an amount at or above the minimum displayed in the form. 4. Complete the external payment or create the bank invoice, then return to the balance page to check status. The minimum is a current cabinet value, not a permanent amount from a guide. ## Use the method for the payer profile * An individual profile is offered card and SBP controls. * An ООО profile uses a bank invoice generated from the company's saved billing details. * An ИП profile uses a bank invoice generated from the entrepreneur's saved billing details. Update the payer details in [Settings](https://app.provod.ai/settings). Use only the methods shown by the form; this guide does not promise support for a fixed card brand, country, alternative currency, or payment method. ## Read the three balance amounts | Amount | Meaning | | --------- | ----------------------------------------------------------------------- | | Available | Funds that can be used for a new request now. | | Total | The ledger balance before active request reservations are subtracted. | | Reserved | Estimates temporarily held for requests that are still being processed. | Available balance equals total balance minus active reservations. Parallel requests have separate reservations, so the reserved amount can rise during agent or batch work. ## Understand a reservation Before a request starts, provod.ai estimates its cost from the input and requested output limit, then reserves that amount. The reservation prevents the same funds from being promised to concurrent requests. It is an estimate, not a hard spending cap. After settlement, confirmed usage is charged in full even when it exceeds the estimate. The difference is debited from total balance and can leave too little available balance for the next request. Unused reserved funds are released. Use [API-key spend limits](/en/docs/spend-limits) for budget control, while allowing for the same estimate-versus-final-charge boundary. ## Know when a request is charged A request that fails before any model output or reported usage is confirmed releases its reservation without a usage charge. If a stream delivered part of the output or usage was confirmed before interruption, that confirmed portion can be charged. Do not blindly retry a stream after output starts because that can repeat work and cost. ## Check a pending payment Check the operation status on [Balance](https://app.provod.ai/balance) and refresh the balance. If a confirmed payment is still missing, do not create a duplicate payment until its status is checked. Send [support](/en/contact) the payment or order ID, approximate time with timezone, receipt, and active workspace name. Never send payment credentials or a complete API key. Confirmation time is not guaranteed. ## Troubleshooting **The payment status is pending, failed, or confirmed** Branch on the cabinet status. Pending means refresh without creating a duplicate; failed or cancelled means follow the visible payment action. If it is confirmed but no credit exists, send support the payment or order ID, receipt, active workspace, and exact time with timezone. **HTTP 402 appears while total balance is positive** Calculate available funds from total minus reserved. A large reserved amount points to concurrent work; a small reserved amount points to the new request estimate or earlier usage debt. Compare the request's model and explicit output limit before topping up. **A reservation has no matching active request** Find the request in [Usage](https://app.provod.ai/usage). If it is still running, avoid a duplicate request; if it is finished or absent, send support the request identifier, exact time, model ID, key name, and visible masked key prefix. Release time is not guaranteed. --- ## Understand usage and request cost Source: https://provod.ai/en/docs/usage-costs.md provod.ai uses prepaid metered billing rather than a separate monthly subscription for each model. The current customer price for the selected model is shown in the [model catalog](https://app.provod.ai/models); the captured RUB charge is shown in [Usage](https://app.provod.ai/usage) and the balance ledger. ## Know the billable categories The final charge can include: * ordinary input tokens sent to the model; * output tokens generated by the model; * cache-read and cache-write token buckets when the model reports them; * reasoning (`reasoning`) tokens when they are reported. Reasoning tokens are always billed when present. A dedicated reasoning rate is used when configured; otherwise the model's output-token rate applies. The current model catalog and Usage view may not expose a separate reasoning rate or counter for every model and request. Do not infer zero reasoning from a missing line or try to reconcile an undisclosed line item: the captured request total is authoritative. Cache prices are also model-specific. A separate read, write, 5-minute write, or 1-hour write rate is used only when it is configured for the model. Without a separate cache rate, those tokens use the ordinary input rate. Use the current displayed provod.ai customer price as the billing reference instead of substituting a price from another catalog. ## Count every agent request An agent can make many API requests for one visible task. Each step may resend conversation history, tool definitions, and tool results, so repeated context is billed again according to that request's usage. Estimate a workflow from its complete request history, not only the tokens visible in the final client window. Create a separate API key for each project or agent when you need clear attribution. You can then filter [Usage](https://app.provod.ai/usage) by key and apply a [spend limit](/en/docs/spend-limits). ## Verify the captured charge Open [Usage](https://app.provod.ai/usage), choose the active workspace, period, and API key, then compare: * request status and time; * exact model ID, key name, and visible masked key prefix; * input, output, cache-read, and cache-write counters; * request count, duration, and captured charge. Compare the captured request total with your local estimate. They can differ when actual output, cache buckets, reasoning, a long-context tier, or reported usage differs from the estimate. If the total still looks wrong, send [support](/en/contact) the request identifier, exact time with timezone, model ID, key name, and visible masked key prefix. Never send the complete key or sensitive prompt content. ## Discover whether caching helps Open [Models](https://app.provod.ai/models) and check whether the selected model publishes cache prices and relevant controls. Keep the repeated prompt prefix stable, use only controls listed in `supported_parameters`, and compare cache counters across two consecutive requests. A zero cache counter means no cache use was reported. A non-zero counter does not guarantee a discount: when the model has no separate cache price, ordinary input pricing applies. ## Understand interrupted requests An attempt that fails before any model output or reported usage is confirmed releases its reservation without a usage charge. A stream that already delivered output or has confirmed usage can be charged for that portion. Do not automatically retry after output begins; first check whether the client already received useful work and whether Usage recorded the request. ## Troubleshooting **Agent spend is higher than the visible task suggests** Compare the request count for the key with the number of client steps. Extra rows point to retries or tool loops; matching row counts with growing input point to repeated history or tool results. Sum captured request totals only after identifying that branch. **Caching did not reduce the request total** A zero cache counter points to no reported hit, often because the model lacks the capability or the repeated prefix changed. A non-zero counter with the ordinary input rate means no separate cache price is configured. Check those branches before changing request parameters. **Visible counters do not reproduce one request total** Check cache buckets, partial-stream output, long-context pricing, and whether the model can report reasoning. A missing separate reasoning line does not prove zero reasoning. Use the captured total and the safe support evidence listed above rather than inventing a hidden counter. --- ## Limit spending by API key Source: https://provod.ai/en/docs/spend-limits.md Use a separate API key and RUB limit for each project, agent, or team member whose usage must be controlled independently. ## Set the limit in the cabinet 1. Open [API keys](https://app.provod.ai/api-keys) in the workspace that owns the key. 2. Create a separate key or find an existing one. 3. Open its limit settings. 4. Choose unlimited use or one of the displayed periods: `DAY`, `WEEK`, or `MONTH`. 5. Enter the RUB amount and save. The key row shows how much of the configured amount has been spent. The same page also shows recent model usage for that key. *A project key has a RUB spending window checked before a new request starts.* *Give each project its own key and current spending limit.* ## Understand the calendar windows | Period | Window in `Europe/Moscow` | | ------- | ------------------------------------------------------- | | `DAY` | Starts at local midnight. | | `WEEK` | Starts Monday at local midnight. | | `MONTH` | Starts on the first day of the month at local midnight. | Use the returned `resetAt` value when handling a blocked request. Do not calculate the reset from the client's timezone. ## Know what the limit checks Before a request starts, the service adds current captured spend, active reservations, and the new estimated reservation. If the total would exceed the key's limit, model execution does not start and the API returns HTTP `429` with `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED`. The response identifies the period, limit, spent and reserved amounts, required estimate, currency, and `resetAt`. The reservation is still an estimate: a completed request is charged for full confirmed usage even if its final cost exceeds the amount reserved, and later requests can then be blocked. ## Use the supported management workflow Create, change, or remove spend limits in the cabinet UI. There is currently no documented public automation contract for managing these limits. Do not copy requests from browser developer tools or treat cabinet traffic as a platform-key API. ## Respond to a blocked request For `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED`, either wait until the response's `resetAt` or change the key's limit in [API keys](https://app.provod.ai/api-keys). Generic retry backoff does not create more budget. If the code is a different kind of `429`, follow the action for that public error instead. ## Troubleshooting **HTTP 429 blocks the request** Read the public code first. `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` is a budget decision: inspect `period`, `spentAmount`, `reservedAmount`, and `resetAt`. A different `429` needs its own retry guidance rather than a limit change. **The same limit error remains after resetAt** Refresh the key, confirm the active workspace, key name, and visible masked key prefix, then compare the response's `resetAt` with Moscow time. If it is still stale, preserve the exact response and request time for support. **Captured spend crossed the configured amount** Compare the request's reserved estimate with its captured total in Usage. One in-flight request can settle above its estimate; the limit records that full total and blocks later requests. This is different from several concurrent reservations consuming the remaining budget. --- ## Authenticate API requests Source: https://provod.ai/en/docs/authentication.md ## Create and save a key Open [API keys in the cabinet](https://app.provod.ai/api-keys), check that the correct workspace is active, and create a key named after the server or project that will use it. The complete key is shown once. Later, the cabinet shows only its name and masked prefix, which is safe to use when identifying the key to support. Save the complete key immediately in a server environment variable or secret manager: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." ``` **Keep the key out of browsers** Never put a platform key in frontend source, a public browser bundle, a repository, screenshots, or support messages. Browser code should call your authenticated backend; that backend calls provod.ai. *A platform key is attached to a request before it reaches the API.* *Bearer authentication for public API formats.* ## Send the key as Bearer authorization The API reads the key from the `Authorization` header. Verify it with model discovery before configuring an SDK or coding tool: ```bash curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/models \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" ``` A successful response has `object: "list"` and a `data` array. Choose an available model and copy its exact `id`; do not keep a model list copied from an old guide. The catalog can also explain that a model is unavailable to the active workspace. ## Separate projects and rotate safely Use a separate key for each project or server. This makes its usage, spend limits, and revocation independent. If a key is lost, exposed, or no longer needed, revoke it in the cabinet. For rotation without downtime, create a replacement, update the server secret, repeat `GET /v1/models` with the replacement, and only then revoke the old key. A revoked key cannot be restored. ## Prepare safe diagnostics A **public error code** is the client-facing value such as `error.code` in an API error response. Record that code, the HTTP status, endpoint, model ID, approximate time with timezone, and the masked key prefix. Never include the complete key or sensitive request content. ## Troubleshooting **The API returns 401 or says the key is invalid** Check that the header starts with `Bearer `, that the running process received `PROVOD_API_KEY`, and that the key belongs to the active workspace and has not been revoked. Test the same environment with `GET /v1/models` without printing the secret. **The complete key is no longer visible in the cabinet** This is expected after the one-time display. Revoke the lost key, create a replacement, save it server-side, verify it, and then update the application. **A key appeared in browser code, a repository, or a screenshot** Treat it as exposed. Revoke it, create a new key, remove the old value from deployed configuration and published material, and move API calls behind your backend. **Authentication works but the intended model is unavailable** Read the current entry returned by `GET /v1/models` and its availability reason. Confirm the active workspace, choose an available model, or complete the action indicated by the catalog. --- ## Migrate an OpenAI-compatible client Source: https://provod.ai/en/docs/migration.md ## Run a complete SDK example You can keep the official OpenAI SDK for methods covered by the provod.ai compatibility surface. You need Node.js, npm, `curl`, and `jq`. Start with one non-streaming Chat Completions request, meaning one complete JSON response rather than incremental output. ### Install the SDK ```bash npm install openai ``` ### Set the key and choose a current model Query text models that accept the `max_tokens` used by the example. The checks below require `available == true` and exclude image endpoint entries. ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." if ! MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.provod.ai/v1/models?output_modalities=text&supported_parameters=max_tokens" \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! PROVOD_MODEL="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("max_tokens")) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) | .id ) ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available text model with max_tokens found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi export PROVOD_MODEL printf '%s\n' "$PROVOD_MODEL" ``` ### Create the client and request Save this as `migrate.mjs`: ```js import OpenAI from "openai"; const apiKey = process.env.PROVOD_API_KEY; const model = process.env.PROVOD_MODEL; if (!apiKey || !model) { throw new Error("Set PROVOD_API_KEY and PROVOD_MODEL"); } const client = new OpenAI({ apiKey, baseURL: "https://api.provod.ai/v1" }); const completion = await client.chat.completions.create({ model, messages: [{ role: "user", content: "Reply with ok" }], max_tokens: 64 }); console.log(completion.choices[0]?.message?.content); ``` ### Run it and read the output ```bash node migrate.mjs ``` A successful run prints the text from `choices[0].message.content`, for example: ```text ok ``` *An existing OpenAI-compatible client changes only its base URL and key.* *Keep the SDK; point supported methods to provod.ai.* ## Move new configurations to provod.ai Existing clients that still use `api.promptra.ru` can use it as a compatibility address during the migration. For every new or actively updated configuration, use `https://api.provod.ai/v1`. The compatibility address is a migration aid, not an indefinite availability promise. ## Understand the compatibility boundary Changing `baseURL` does not make every OpenAI endpoint available. The example works because `client.chat.completions.create()` maps to the published `POST /v1/chat/completions` contract. provod.ai also publishes `POST /v1/responses`, Conversations, model discovery, and documented image endpoints. Embeddings and audio transcription and translation endpoints are not published. Check the method used by your SDK or tool before migrating it. If it requires an unpublished endpoint and cannot switch to Chat Completions or Messages, changing the URL alone will not make it compatible. ## Keep discovery in your setup Refresh `GET /v1/models` instead of treating a model ID copied from this example as permanent. Use each model's current availability and `supported_parameters` when building optional request fields. A **public error code** is the client-facing value in an API error, usually `error.code`. Record it with the HTTP status when diagnosing a migration; do not use private transport details. ## Troubleshooting **The SDK returns 401** Confirm that `PROVOD_API_KEY` is available to the process and that `baseURL` is exactly `https://api.provod.ai/v1`. Verify the key separately with `GET /v1/models` and never print the full value. **The request path contains /v1 twice** Keep `/v1` in `baseURL` and call the SDK method normally. Do not also put `/v1/chat/completions` into a setting that expects only the base URL. **The client calls /v1/responses or another endpoint** `/v1/responses` is published; follow [Responses and Conversations](/en/docs/responses) and add only the documented portable fields. For another unpublished endpoint, configure the client to use Chat Completions or Messages when appropriate, or choose a documented compatible tool. **The sample model is unavailable or rejects an option** Select an available ID from `GET /v1/models` and compare the request with that entry's `supported_parameters`. Do not substitute `max_tokens` or another field as a universal workaround. --- ## Use Chat Completions Source: https://provod.ai/en/docs/chat-completions.md ## Send the smallest successful request Choose an available chat model from `GET /v1/models`, then send a non-streaming request first: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ] }' ``` A representative successful response is: ```json { "id": "chatcmpl_example", "object": "chat.completion", "created": 1786651200, "model": "openai/gpt-5.4", "choices": [ { "index": 0, "message": { "role": "assistant", "content": "ok" }, "finish_reason": "stop" } ], "usage": { "prompt_tokens": 8, "completion_tokens": 1, "total_tokens": 9 } } ``` Read the assistant text from `choices[0].message.content`. Check `finish_reason` before assuming the answer is complete, and use the returned `usage` when the selected model reports it. *A chat message is submitted and streamed back as incremental output.* *OpenAI-compatible chat at `/v1/chat/completions`.* ## Set an output limit only when needed The shipped request contract accepts either `max_completion_tokens` or the legacy spelling `max_tokens` as a positive integer. Send only one. The selected model's capabilities determine whether and how the limit can be used, so check its `supported_parameters` instead of treating either spelling as a universal workaround. If you omit both fields, the service uses its current default when preparing and reserving the request. That default is not a promise about every model's maximum output. For a deliberate cap, send one field supported by the chosen model and inspect `finish_reason` in the result. ## Add streaming after the first request works **Streaming** delivers an answer incrementally instead of waiting for the complete JSON response. Chat Completions uses **Server-Sent Events (SSE)**, a text format in which each event is carried in a `data:` record. ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --no-buffer --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ], "stream": true }' ``` Each JSON event contributes a `choices[0].delta`; a successful stream ends with the literal marker `[DONE]`: ```text data: {"id":"chatcmpl_example","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"role":"assistant"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl_example","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{"content":"ok"},"finish_reason":null}]} data: {"id":"chatcmpl_example","object":"chat.completion.chunk","choices":[{"index":0,"delta":{},"finish_reason":"stop"}]} data: [DONE] ``` Handle three terminal cases: a non-2xx JSON error before SSE starts, an SSE payload containing an error, and a connection that closes before `[DONE]`. A **public error code** is the client-facing `error.code` value in an error payload; use it for diagnostics and retry decisions. **Do not blindly retry delivered output** Retry with bounded backoff only when no output has been delivered. After any text arrives, keep the partial result and ask the user or application to decide whether to continue: an automatic retry can duplicate work and cost, and confirmed usage from an interrupted stream may be billed. ## Troubleshooting **A request parameter is rejected** Compare the body with this minimal example and the selected model's `supported_parameters`. Remove the unsupported known option or choose a model that publishes it; do not assume changing field case or switching token-limit spellings fixes every model. **The stream closes without [DONE]** Treat the response as incomplete. Record whether any output arrived, the HTTP status or terminal error payload, model ID, time, and request identifier if present. Do not automatically replay a request that already produced output. **The request times out** For long responses, enable streaming so output can arrive incrementally. If the timeout happens before any response output or SSE data arrives, a bounded retry with exponential backoff and jitter is allowed. If stream output has started, keep the partial result and do not retry automatically because that can duplicate work and cost. Timeout behavior depends on the request stage and current service configuration; do not assume a fixed 120-second limit. **The answer is shorter than expected** Inspect `finish_reason` and the one explicit output-limit field you sent. Compare that value with the current model limits; an internal reservation default is not a universal output limit. **The model appears to forget earlier messages** Every request must include the conversation history it needs. The public API does not automatically attach messages from a previous request, so inspect the submitted `messages` array and request-level input usage. --- ## Use Responses and Conversations Source: https://provod.ai/en/docs/responses.md The Responses API is an OpenAI-compatible interface for text and image input, function calling, structured output, streaming, and durable conversation state. It is available at `https://api.provod.ai/v1` and uses the same Bearer API key and model IDs as the other API formats. ## Create a response Choose an available text model from `GET /v1/models`, then start with one non-streaming request: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "input": "Reply with ok" }' ``` Read assistant text from the `output` array. A text response contains an assistant `message` with one or more `output_text` parts: ```json { "id": "resp_example", "object": "response", "status": "completed", "model": "openai/gpt-5.4", "output": [ { "id": "msg_example", "type": "message", "role": "assistant", "status": "completed", "content": [{ "type": "output_text", "text": "ok", "annotations": [] }] } ] } ``` *A Responses request creates durable output that can continue through a previous response or a Conversation.* *Responses supports portable state with `previous_response_id` and Conversations.* ## Continue a previous response Responses are stored by default. Send the returned ID as `previous_response_id` when the next request should include the previous portable input and output history: ```bash curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "previous_response_id": "resp_example", "input": "Now answer with one word" }' ``` Use either `previous_response_id` or `conversation` in a request, not both. Retrieve an earlier stored response with `GET /v1/responses/{response_id}`, inspect its original portable input with `GET /v1/responses/{response_id}/input_items`, or delete stored state with `DELETE /v1/responses/{response_id}`. Add an `Idempotency-Key` header when a network retry must not create a second stored response. Reusing the key with the same request returns the original response; do not reuse it for a different body. ## Stream response events Set `stream` to `true` to receive Responses Server-Sent Events (SSE). Process events in sequence and treat only a terminal `response.completed`, `response.failed`, or `response.incomplete` event as final: ```bash curl --no-buffer --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-5.4", "input": "Reply with ok", "stream": true }' ``` ```text data: {"type":"response.created","sequence_number":1,"response":{"id":"resp_example","status":"in_progress"}} data: {"type":"response.output_text.delta","sequence_number":5,"item_id":"msg_example","output_index":0,"content_index":0,"delta":"ok"} data: {"type":"response.completed","sequence_number":8,"response":{"id":"resp_example","status":"completed"}} ``` A connection close without a terminal event is incomplete. Retry with bounded backoff only before output was delivered; after a text, tool-call, or reasoning event arrives, preserve the partial result and let the caller decide whether to continue. ## Use function tools and structured output Pass portable `function` tools in `tools`. When the model returns a `function_call`, execute it in your application, then send a `function_call_output` item in the next request. Function execution stays in your environment; provod.ai does not run arbitrary client code. Use `text.format` with `json_object` or `json_schema` for supported structured-output requests. Check the selected model's current `supported_parameters` in `GET /v1/models`; model availability and optional capabilities can change. ## Keep a named Conversation Conversations are separate durable objects for a sequence of portable input and output items. Create one, then pass its ID as `conversation` to `POST /v1/responses`: ```bash export PROVOD_CONVERSATION_ID="$( curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/conversations \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"metadata":{"project":"support-bot"}}' \ | jq -r '.id' )" curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/responses \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"model\":\"openai/gpt-5.4\",\"conversation\":\"$PROVOD_CONVERSATION_ID\",\"input\":\"Reply with ok\"}" ``` Use `GET`, `POST`, and `DELETE` on `/v1/conversations/{conversation_id}` to retrieve, update metadata, or delete a Conversation. Its items are available at `/v1/conversations/{conversation_id}/items`; append up to 20 portable items with `POST`, and use `after`, `limit`, and `order` to page through them. ## Compatibility boundary The portable API accepts text and image input, function tools, tool results, response chaining, Conversations, and the documented request fields on this page. It intentionally rejects hosted tools and provider-private state: `web_search`, `file_search`, `code_interpreter`, computer use, hosted MCP, background jobs, and encrypted provider-native reasoning state. **Do not assume all OpenAI features are portable** An OpenAI SDK can call the published endpoint, but an application may still rely on a hosted tool or an undocumented request field. Start with the smallest request above, then add one capability at a time and handle a public error response explicitly. ## Troubleshooting **The API rejects a request field or tool** The portable Responses contract is intentionally strict. Remove the unsupported field, use a `function` tool that your application executes, or choose a supported API flow. The error identifies the public parameter when available. **A response cannot find a previous ID or Conversation** Use the exact returned ID with the same API key and workspace. Do not combine `previous_response_id` and `conversation` in one create request, and do not reuse an ID after deleting its stored object. **The stream delivered output but did not complete** Keep the delivered result and record the last event, response ID, model, HTTP status or public error, and time. Do not automatically replay a request that already delivered content or a tool call. --- ## Use Anthropic Messages Source: https://provod.ai/en/docs/anthropic-messages.md ## Send a direct Messages request For direct HTTP, use the complete path `POST https://api.provod.ai/v1/messages`, Bearer authorization, and an Anthropic version header: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 64, "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ] }' ``` A representative response is: ```json { "id": "msg_example", "type": "message", "role": "assistant", "model": "claude-sonnet-4-6", "content": [ { "type": "text", "text": "ok" } ], "stop_reason": "end_turn", "stop_sequence": null, "usage": { "input_tokens": 8, "output_tokens": 1 } } ``` For this text-only request, read the answer from `content[0].text`. Real responses can contain more than one content block, including tool-use blocks, so clients should branch on each block's `type`. *An Anthropic Messages request uses the same platform key through a compatible endpoint.* *Direct HTTP uses `/v1/messages`; Claude Code receives the base URL without `/v1`.* ## Choose Messages when the client expects its format Messages is an Anthropic-compatible wire format: its request fields, content blocks, response shape, and streaming events follow that client contract. Streaming means receiving incremental events before the final completion. The endpoint is not restricted to Anthropic models: it accepts supported chat model IDs from the current provod.ai catalog and aliases published for those models. Current shipped examples include these canonical ID and alias pairs: | Canonical model ID | Published alias | | ----------------------------- | ---------------------------- | | `anthropic/claude-sonnet-4.6` | `claude-sonnet-4-6` | | `openai/gpt-5.4` | `openai-gpt-5-4` | | `deepseek/deepseek-v4-flash` | `deepseek-deepseek-v4-flash` | Use `GET /v1/models` for the current catalog. Clients that send `anthropic-version` or identify as Claude receive Anthropic-shaped model discovery with the preferred published IDs. Do not invent an alias by removing punctuation from an arbitrary model ID. Use `/v1/chat/completions` when your client expects OpenAI Chat Completions fields and response choices. Use `/v1/messages` when it expects Anthropic Messages content blocks. Model ownership does not decide the endpoint; the client protocol does. ## Handle Messages streams safely Set `stream: true` to receive Anthropic SSE. A successful text stream follows this event sequence and terminates at `message_stop`; Messages does not send an OpenAI `[DONE]` marker: ```text event: message_start data: {"type":"message_start","message":{"id":"msg_example","type":"message","role":"assistant","content":[],"model":"claude-sonnet-4-6","stop_reason":null,"stop_sequence":null,"usage":{"input_tokens":8,"output_tokens":0}}} event: content_block_start data: {"type":"content_block_start","index":0,"content_block":{"type":"text","text":""}} event: content_block_delta data: {"type":"content_block_delta","index":0,"delta":{"type":"text_delta","text":"ok"}} event: content_block_stop data: {"type":"content_block_stop","index":0} event: message_delta data: {"type":"message_delta","delta":{"stop_reason":"end_turn","stop_sequence":null},"usage":{"output_tokens":1}} event: message_stop data: {"type":"message_stop"} ``` An Anthropic error event can use this shape. Do not rely on receiving one: depending on when the failure occurs, the connection can close before `message_stop` without a final event. ```text event: error data: {"type":"error","error":{"type":"api_error","message":"Request failed"}} ``` Treat `event: error` or a connection close before `message_stop` as incomplete. A bounded retry is reasonable only before any content delta arrives. Once a `content_block_delta` has delivered output, keep the partial result and do not retry automatically because replaying the request can duplicate work and cost. ## Connect Claude Code with the correct base Claude Code appends `/v1/messages` itself, so set `ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.provod.ai` without `/v1`. Follow the dedicated [Claude Code guide](/en/docs/claude-code) for installer and manual paths, explicit model selection, and verification. A **public error code** is a client-facing code in an API error response. The Messages error envelope is Anthropic-shaped, so also record its `error.type`, HTTP status, exact endpoint, and message when a separate `error.code` is not present. ## Troubleshooting **The client requests /v1/v1/messages** The base URL and the client both added `/v1`. For Claude Code use `https://api.provod.ai`; for the direct curl request use the complete `https://api.provod.ai/v1/messages` path. Inspect the final URL produced by other clients. **A model alias is rejected** Copy a canonical ID or preferred alias from current `GET /v1/models` discovery. Do not derive aliases mechanically, and remove stale model values from persistent client settings. **The stream closes without message_stop** Treat the response as incomplete. Record the last event, whether any content delta arrived, the HTTP status, model ID, time, and request identifier if present. Do not automatically replay a request that already produced output. **The endpoint rejects a Chat Completions-shaped body** Messages requires its own fields, including `max_tokens`, Anthropic content blocks, and the `anthropic-version` header. Either convert the request to the Messages shape or send the original OpenAI-shaped body to `/v1/chat/completions`. **Claude Code works differently from the direct curl check** Compare `ANTHROPIC_BASE_URL`, `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`, the explicit model, and any stale `ANTHROPIC_API_KEY`. The direct check proves the endpoint; the Claude Code guide covers its local configuration. --- ## Use image endpoints Source: https://provod.ai/en/docs/images.md ## Generate one image first Choose an available image model from the current catalog. This minimal request asks for one base64-encoded result and saves the JSON response: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/generations \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "openai/gpt-image-2", "prompt": "A clean product banner on a neutral background", "response_format": "b64_json", "n": 1 }' \ -o response.json ``` A representative response has a `data` array. Each item contains either `b64_json` or `url`, according to the requested and supported response format: ```json { "created": 1786651200, "data": [ { "b64_json": "iVBORw0KGgo..." } ] } ``` For the `b64_json` request above, decode the first result into a file: ```bash node -e 'const fs = require("node:fs"); const body = JSON.parse(fs.readFileSync("response.json", "utf8")); fs.writeFileSync("image.png", Buffer.from(body.data[0].b64_json, "base64"));' ``` If you request `url` and the selected model supports it, read `data[0].url` instead. A successful response is never an empty generation: it contains at least one usable image item. *Generation and edit requests produce image artifacts through separate compatible endpoints.* *Start with generation, then add only options published by the selected model.* ## Discover capabilities before adding options The image-specific catalog exposes current models, availability, operations, option constraints, reference limits, and streaming support, meaning whether partial results can arrive before the final images: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/models \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" ``` Check the selected record's `available`, `capabilities`, and `supported_parameters`. Options such as `aspect_ratio`, `size`, `quality`, `resolution`, `background`, output format, and compression are model-specific. For current Google image models, for example, `aspect_ratio` and `resolution` are separate controls whose allowed values come from that exact catalog record. Do not copy a combination from another model. The field `n` controls the number of final output images, within the selected model's published range. It does not control edit references. Repeated `image[]` parts are ordered input images; their allowed count comes from `capabilities.maxReferenceImages`. ## Stream through the unified endpoint Streaming uses `POST /v1/images`, not `/v1/images/generations`. Select a currently available generation model whose catalog record permits at least one partial image, then make the request: ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." if ! IMAGE_MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/models \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$IMAGE_MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! PROVOD_IMAGE_MODEL="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and .capabilities.generation == true and .supports_streaming == true and ((.supported_parameters.partial_images.max // 0) >= 1) ) | .id ) ' <<<"$IMAGE_MODELS_JSON" )"; then printf 'No available streaming image model found in /v1/images/models.\n' >&2 exit 1 fi export PROVOD_IMAGE_MODEL jq -n --arg model "$PROVOD_IMAGE_MODEL" '{ model: $model, prompt: "A clean product banner on a neutral background", stream: true, partial_images: 1, n: 1 }' | curl --no-buffer --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data-binary @- ``` Each SSE record uses a `data:` line. Read the JSON `type` field to distinguish partial, completed, and error records. A successful stream can contain partial and completed image records and ends with `[DONE]`: ```text data: {"type":"image_generation.partial_image","partial_image_index":0,"b64_json":"iVBORw0KGgo..."} data: {"type":"image_generation.completed","b64_json":"iVBORw0KGgo..."} data: [DONE] ``` A failed stream can emit a data record with the public code and message: ```text data: {"type":"error","error":{"code":"IMAGE_UPSTREAM_FAILED","message":"Image generation failed"}} ``` Treat `type: error` or a connection close before `[DONE]` as incomplete. Retry with a bounded backoff only if no partial or completed image has arrived. After output starts, preserve it and require an explicit decision before another request because an automatic retry can duplicate work and cost. ## Edit with multipart form data Use `POST /v1/images/edits` only for a model whose catalog record publishes edit support. `curl -F` creates the required `multipart/form-data` body and boundary: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/images/edits \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -F "model=google/gemini-3.1-flash-image" \ -F "prompt=Keep the subject and replace the background" \ -F "image[]=@reference.png" \ -F "aspect_ratio=16:9" \ -F "response_format=b64_json" \ -o response.json ``` Add more `image[]` parts in the intended order only while staying within the model's current reference limit. Add a `mask` part only when the model publishes mask support. A **public error code** is the client-facing code in an API error response. `MODEL_PARAMETER_COMBINATION_INVALID` means the selected model cannot accept the requested option combination. `MODEL_CAPABILITY_METADATA_UNAVAILABLE` means the service cannot currently verify that combination against capability metadata. Use the exact returned code and current catalog values instead of guessing a replacement option. ## Troubleshooting **The minimal generation request rejects the model** Query `GET /v1/images/models`, confirm that the exact ID is available and supports generation, and replace the sample ID with one from that response. Do not send an image model to `/v1/chat/completions`. **An aspect ratio, size, quality, or resolution is rejected** Read the public error code and the selected model's `supported_parameters`. Remove the option or choose a listed value; do not combine independent controls unless the catalog allows that combination. **The response cannot be extracted** Confirm the HTTP request succeeded and inspect `data[0]`. Decode `b64_json` only for a base64 response, or read `url` only when that field is present. An error body or empty `data` is not a successful image. **The stream closes without [DONE]** Treat the response as incomplete. Record the last event, whether any partial or completed image arrived, the model ID, time, and request identifier if present. Do not automatically replay a request that already produced output. **An edit rejects references or a mask** Confirm edit support, `maxReferenceImages`, and mask capability for the exact model. Keep repeated `image[]` fields in the intended order and use `n` separately for the number of outputs. --- ## Connect coding tools Source: https://provod.ai/en/docs/integrations-overview.md ## Check compatibility In these tools, a **provider** is a saved connection that supplies an API URL, key, and model settings. | Tool | Interface or configuration path | Status and key caveat | | ----------- | -------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------ | | Cline | **OpenAI Compatible** in VS Code settings | Compatible; enter an exact catalog ID manually. | | Roo Code | **Settings → Providers → OpenAI Compatible** | Compatible; remove a stale built-in model selection. | | Kilo Code | **Providers → OpenAI Compatible** | Compatible; select the custom provider explicitly. | | Continue | Local `config.yaml`, provider `openai` | Use the protocol required by the selected client; Chat Completions remains the documented setup. | | Aider | Shell environment | Compatible; invoke the catalog ID as `openai/`. | | Zed | `settings.json` and the provider keychain | Compatible; generate the model ID and limit from the live catalog. | | Cursor | **Override OpenAI Base URL** | Version-dependent; proceed only when this field is available. | | Claude Code | [Dedicated guide](/en/docs/claude-code) | Compatible through Anthropic Messages; its base URL omits `/v1`. | | OpenCode | [Dedicated guide](/en/docs/opencode) | Compatible through the installer or a manual provider. | | Codex CLI | [Support status](/en/docs/codex-cli) | Responses endpoint is published; end-to-end Codex CLI compatibility is not yet documented. | ## Select and verify a model first OpenAI-compatible tools on this page share these values: | Value | Setting | | -------- | ------------------------------------------------ | | Base URL | `https://api.provod.ai/v1` | | API key | A key created in the cabinet | | Model ID | An available exact `id` from the current catalog | Run this from a shell with `curl` and `jq`. It requires an available text model with both `tools` and the `max_tokens` used by the verification request, and excludes image endpoint entries: ```bash set -euo pipefail export PROVOD_API_KEY="sk_..." if ! MODELS_JSON="$( curl --fail-with-body --silent --show-error "https://api.provod.ai/v1/models?output_modalities=text&supported_parameters=tools,max_tokens" \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" )"; then printf '%s\n' "$MODELS_JSON" >&2 exit 1 fi if ! PROVOD_MODEL="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("tools")) and ((.supported_parameters // []) | index("max_tokens")) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) | .id ) ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available tool-capable text model found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi export PROVOD_MODEL jq -n --arg model "$PROVOD_MODEL" '{ model: $model, messages: [{role: "user", content: "Reply with ok"}], max_tokens: 64 }' | curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ --data-binary @- ``` If this fails, fix the key, catalog selection, or request before changing tool settings. If it succeeds, compare the tool's final URL, protocol, exact model ID, and key source with these verified values. **Protect the API key** Keep the key in an environment variable, operating-system keychain, protected local tool configuration, or trusted backend. Never put it in browser code or commit it to a repository. Revoke it in the cabinet if a local configuration is exposed. ## Configure Chat Completions tools ### Cline, Roo Code, and Kilo Code Open the interface named in the matrix and enter `https://api.provod.ai/v1`, the value exported as `PROVOD_API_KEY`, and the exact `PROVOD_MODEL` selected above. Start one short task before enabling tools or long agent work. If the direct request succeeds but an extension fails, reselect the custom provider and remove any stale built-in model override. ### Continue Add an OpenAI model entry to Continue's protected local configuration. Paste the current value of `PROVOD_API_KEY` into `apiKey`, replace the model placeholder with `PROVOD_MODEL`, and keep `useResponsesApi: false`: ```yaml name: provod.ai version: 1.0.0 schema: v1 models: - name: provod.ai provider: openai model: model-id-from-PROVOD_MODEL apiBase: https://api.provod.ai/v1 apiKey: paste-value-from-PROVOD_API_KEY useResponsesApi: false roles: - chat - edit - apply ``` Select the entry and confirm that the client calls `/v1/chat/completions`, not `/v1/responses`. ### Aider After running the model-selection flow above, set Aider's OpenAI-compatible variables and prefix the exact catalog ID with `openai/`: ```bash export OPENAI_API_KEY="$PROVOD_API_KEY" export OPENAI_API_BASE="https://api.provod.ai/v1" aider --model "openai/$PROVOD_MODEL" ``` Check Aider's model banner before allowing file changes. If it differs, compare the environment visible to Aider with the shell where the direct request succeeded. ### Zed Use the `MODELS_JSON` captured by the selection flow to generate a complete `language_models` object from a live available tool-capable text model and its current `context_length`. The generated capability tells Zed to send the model's published `max_tokens` parameter instead of Zed's default `max_completion_tokens`: ```bash if ! ZED_SETTINGS="$( jq -er ' first( .data[] | select( .available == true and ((.architecture.output_modalities // []) | index("text")) and ((.supported_parameters // []) | index("tools")) and (.context_length | type == "number" and . > 0) and ((.supported_endpoint_types // []) | all(. != "image-generation" and . != "image-edit")) ) ) as $model | { language_models: { openai_compatible: { "provod.ai": { api_url: "https://api.provod.ai/v1", available_models: [ { name: $model.id, display_name: ($model.name // $model.id), max_tokens: $model.context_length, capabilities: { tools: true, images: false, parallel_tool_calls: false, prompt_cache_key: false, chat_completions: true, interleaved_reasoning: false, max_tokens_parameter: true } } ] } } } } ' <<<"$MODELS_JSON" )"; then printf 'No available Zed-compatible model found in /v1/models.\n' >&2 exit 1 fi printf '%s\n' "$ZED_SETTINGS" ``` Merge the printed object into `settings.json`. Enter the value of `PROVOD_API_KEY` through Zed's provider settings so the operating-system keychain stores it; do not put the key in `settings.json`. Then select the custom model and send one short prompt. ### Cursor Proceed only if your Cursor version exposes **Override OpenAI Base URL**. Set it to `https://api.provod.ai/v1`, enter the value of `PROVOD_API_KEY`, and add the exact `PROVOD_MODEL`. Confirm from Cursor's available diagnostics that the request uses the override. If the field is absent or Cursor sends another protocol, do not send the key to an unverified path. ## Dedicated guides [Claude Code](/en/docs/claude-code) Configure the Anthropic Messages endpoint. [OpenCode](/en/docs/opencode) Install or manually add the provod.ai provider. [Codex CLI](/en/docs/codex-cli) Read the current compatibility boundary. Create and rotate keys as described in [API authentication](/en/docs/authentication). Refresh current model IDs, limits, and supported options through the [model catalog](/en/docs/models). A **public error code** is the client-facing `error.code` returned by the API. Record it with the HTTP status, tool version, final endpoint, exact model ID, time, and masked key prefix; do not include the complete key. ## Troubleshooting **The direct API verification fails** Stop editing tool settings. Confirm `PROVOD_API_KEY` is exported, then rerun the catalog selection and minimal Chat Completions request until both succeed. **The direct request works but the tool fails** Compare the tool's base URL, protocol, exact model ID, and key source with the verified values. Remove stale custom connections or environment variables, then retry one small request. **The tool's model selector does not show the catalog** A built-in selector may not discover third-party catalogs. Enter the exact `PROVOD_MODEL` manually where the tool supports custom models. **The tool sends a request to /v1/responses** The endpoint is published. Compare its request with [Responses and Conversations](/en/docs/responses): hosted tools and undocumented fields are rejected. If the tool cannot use the portable subset, configure its documented Chat Completions integration or use Claude Code with Messages. **A key may have been saved or sent unsafely** Revoke it in the cabinet, create a replacement, and store the new value only in a protected local or server-side secret store. Never send the complete key in diagnostics. --- ## Claude Code Source: https://provod.ai/en/docs/claude-code.md ## Use the Claude Code connection values Create a platform key in the cabinet. Claude Code uses the Anthropic Messages format and adds `/v1/messages` itself, so its settings are: | Setting | Value | | ---------------------- | -------------------------------------------------------------- | | `ANTHROPIC_BASE_URL` | `https://api.provod.ai` without `/v1` | | `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` | Your provod.ai platform key | | Model | A supported canonical ID or published alias, passed explicitly | Remove a stale `ANTHROPIC_API_KEY`: it uses a different authentication path and can override or interfere with `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`. ## Install the configuration The installer updates an existing Claude Code settings file; it does not install Claude Code. If the file already exists, both installers create a timestamped backup before changing it. macOS and Linux Windows PowerShell ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl -fsSL https://app.provod.ai/install/claude-code.sh | \ PROVOD_API_KEY="$PROVOD_API_KEY" sh ``` ```powershell $env:PROVOD_API_KEY = "sk_..." irm https://app.provod.ai/install/claude-code.ps1 | iex ``` The installer writes `ANTHROPIC_BASE_URL`, `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN`, and an empty `ANTHROPIC_API_KEY`. Review the printed settings path and backup path after it finishes. ## Configure manually Back up an existing `~/.claude/settings.json`. Prepare the directory and an absent file without overwriting existing settings, restrict the file to its owner, and clear the stale shell variable: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." umask 077 mkdir -p ~/.claude if [ ! -e ~/.claude/settings.json ]; then printf '%s\n' '{}' > ~/.claude/settings.json fi chmod 600 ~/.claude/settings.json unset ANTHROPIC_API_KEY ``` Open the file in an editor. If it has no top-level `env` object, add one; otherwise keep its existing fields. Remove the `ANTHROPIC_API_KEY` property from `env` and merge this fragment without deleting any unrelated settings: ```json { "ANTHROPIC_AUTH_TOKEN": "paste-value-from-PROVOD_API_KEY", "ANTHROPIC_BASE_URL": "https://api.provod.ai" } ``` After saving, enforce owner-only access again: ```bash chmod 600 ~/.claude/settings.json ``` For a temporary setup in the current shell only: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." export ANTHROPIC_BASE_URL="https://api.provod.ai" export ANTHROPIC_AUTH_TOKEN="$PROVOD_API_KEY" unset ANTHROPIC_API_KEY ``` **The settings file contains the platform key** Protect Claude Code settings and installer backups because they contain the key. Do not commit them. If either file is exposed, revoke the key in the cabinet and create a replacement. ## Verify the endpoint before Claude Code This direct request checks the base, key, Messages path, header, and default alias independently of the CLI: ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl --fail-with-body --silent --show-error https://api.provod.ai/v1/messages \ -H "Authorization: Bearer $PROVOD_API_KEY" \ -H "anthropic-version: 2023-06-01" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "claude-sonnet-4-6", "max_tokens": 64, "messages": [ { "role": "user", "content": "Reply with ok" } ] }' ``` The response text is in `content[0].text`. If this fails, fix the endpoint or key before diagnosing Claude Code. ## Select and verify a model explicitly The current Messages contract accepts supported canonical IDs such as `anthropic/claude-sonnet-4.6` and published aliases such as `claude-sonnet-4-6`. It also accepts supported regular chat IDs and their configured aliases; see [Anthropic Messages](/en/docs/anthropic-messages) for current examples. Claude Code's picker may not list a third-party catalog. Pass the model explicitly: ```bash claude --model claude-sonnet-4-6 ``` For another model, copy a current ID or published alias from model discovery instead of guessing one. A **public error code** is the client-facing code returned by the API; when the Anthropic-shaped envelope has no separate code, record `error.type`, HTTP status, message, endpoint, time, and masked key prefix. See [API authentication](/en/docs/authentication) for rotation and safe diagnostics. The complete request and response contract is in [Anthropic Messages](/en/docs/anthropic-messages). ## Troubleshooting **Claude Code calls /v1/v1/messages or returns 404** Set `ANTHROPIC_BASE_URL` to exactly `https://api.provod.ai` without `/v1`. Claude Code appends `/v1/messages`; the complete path is used only for the direct curl check. **The direct request works but Claude Code returns an authentication error** Confirm Claude Code received `ANTHROPIC_AUTH_TOKEN` and remove `ANTHROPIC_API_KEY` from the shell and persistent settings. Restart the CLI after changing environment variables. **The model picker does not show the intended model** This does not prove the API lacks the model. Copy a current canonical ID or published alias from discovery and pass it with `claude --model`. **The installer changed settings unexpectedly** Stop Claude Code, inspect the settings path printed by the installer, and compare it with the timestamped backup. Restore the backup if needed, then merge only the three documented environment values. **The alias worked before but is now rejected** Remove stale model values and copy an ID currently returned by model discovery. Aliases are published configuration, not a rule that can be recreated by stripping punctuation. --- ## OpenCode Source: https://provod.ai/en/docs/opencode.md ## Choose installer or manual setup In OpenCode, a **provider** is a named API connection with its models and connection settings. The installer configures an existing OpenCode installation; it does not install OpenCode. It authenticates `GET /v1/models`, adds or refreshes the `provod` provider, and carries the returned names, limits, capabilities, modalities, and public prices into the local configuration. Use the installer for catalog-driven setup. Use the manual provider only when you need to review and merge every field yourself. ## Run the installer macOS and Linux Windows PowerShell ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." curl -fsSL https://app.provod.ai/install/opencode.sh | \ PROVOD_API_KEY="$PROVOD_API_KEY" sh ``` ```powershell $env:PROVOD_API_KEY = "sk_..." irm https://app.provod.ai/install/opencode.ps1 | iex ``` The installer stores the key separately in `~/.config/opencode/provod-api-key` and adds a `{file:~/.config/opencode/provod-api-key}` reference to the config. Keep the key file out of repositories and shared backups. Set `OPENCODE_CONFIG` before the command to target a non-default file. Otherwise the installer checks `~/.config/opencode/opencode.json`, then `opencode.jsonc`, and creates `opencode.json` when neither exists. Both installers validate the generated config and back up an existing file before replacing it. The installer does not select a default model; choose the model you want through `/models` after installation. ## Configure a provider manually First export the key and use `GET /v1/models` to choose an available exact ID. Then replace every `model-id-from-GET-v1-models` string below with that ID, and paste the current key value where the example names `PROVOD_API_KEY`. ```bash export PROVOD_API_KEY="sk_..." ``` **Manual setup stores the key unencrypted** The `apiKey` value is written directly to the local OpenCode configuration. Protect the file because it contains the key, keep it out of repositories and shared backups, and prefer a dedicated key with an appropriate spend limit. ```json { "$schema": "https://opencode.ai/config.json", "model": "provod/model-id-from-GET-v1-models", "provider": { "provod": { "npm": "@ai-sdk/openai-compatible", "name": "provod.ai", "options": { "baseURL": "https://api.provod.ai/v1", "apiKey": "paste-value-from-PROVOD_API_KEY" }, "models": { "model-id-from-GET-v1-models": { "name": "model-id-from-GET-v1-models" } } } } } ``` Save the example as `~/.config/opencode/opencode.json`, then restrict the directory and credential file to the current user. If `OPENCODE_CONFIG` points elsewhere, apply equivalent owner-only permissions to that file: ```bash chmod 700 ~/.config/opencode chmod 600 ~/.config/opencode/opencode.json ``` The manual example defines only the connection. The installer is preferable when you want OpenCode to receive current context/output limits, reasoning, tools, image input, and prices from catalog metadata. ## Verify the current configuration List the models OpenCode loaded for the provider: ```bash opencode models provod ``` Select one through `/models`, or run a current catalog ID directly: ```bash export PROVOD_MODEL="model-id-from-GET-v1-models" opencode run --model "provod/$PROVOD_MODEL" "Reply with ok" ``` ## Recover or refresh On macOS/Linux, the installer prints the timestamped backup path. If the merged file no longer loads, stop OpenCode, preserve the failed file for comparison, restore the printed backup, and rerun only after checking `OPENCODE_CONFIG`. If an installer cannot merge safely or preserve JSONC comments, it leaves the original file unchanged and writes a standalone `provod-opencode-provider.jsonc` snippet beside it for review. PowerShell also prints the backup path after successfully updating an existing file. Rerunning the installer refreshes the live catalog; it is not necessary to copy new model IDs from this page. A **public error code** is the client-facing `error.code` from the API response. Record it with the HTTP status, exact model ID, time, OpenCode version, config path, and masked key prefix. See [API authentication](/en/docs/authentication) for safe key handling and [Chat Completions](/en/docs/chat-completions) for the request format. ## Troubleshooting **OpenCode does not show the provod provider** Run `opencode models provod`, then confirm the active file is `~/.config/opencode/opencode.json` or set `OPENCODE_CONFIG` explicitly. Restart OpenCode after changing the file. **The installer cannot load models** Verify the same key with `GET /v1/models`, confirm the active workspace has an available model, and check that `PROVOD_API_KEY` is visible to the installer process without printing it. **The configuration stopped loading after installation** Restore the macOS/Linux backup printed by the installer or your manual Windows copy. If a standalone provider snippet was written, review and merge it instead of replacing the whole configuration. **A configured model is missing or stale** Rerun the installer to refresh the provider from the current catalog, or replace all manual occurrences with one exact available ID. Do not retain copied limits or capabilities from an older model record. **The config or backup exposed the API key** Revoke the key in the cabinet, create a replacement, and update protected configuration copies. Removing the file alone does not revoke the exposed key. --- ## Codex CLI Source: https://provod.ai/en/docs/codex-cli.md **Endpoint published; Codex workflow not yet verified** `POST /v1/responses` is available on provod.ai. We have not yet published a verified end-to-end Codex CLI setup, so do not treat a copied configuration as supported until it is tested with your Codex version and workflow. ## What changed Codex CLI custom providers use the Responses wire protocol. The required endpoint is now available at `https://api.provod.ai/v1/responses`, with streaming, portable function calls, `previous_response_id`, and Conversations. The API uses the same platform key and current text-model IDs from `GET /v1/models`. The endpoint alone does not prove that every Codex workflow works. Coding-agent clients can request hosted tools, background execution, or provider-private response state. Those are deliberately outside the portable provod.ai contract. ## Keep the request inside the portable boundary The published Responses API supports text and image input, client-executed `function` tools and their outputs, streaming, response chaining, and Conversations. It rejects hosted `web_search`, `file_search`, `code_interpreter`, computer use, hosted MCP, background jobs, and encrypted provider-native reasoning state. Before using a custom Codex provider with a production key, run a small read-only task and inspect the final request. If it receives an `unsupported_parameter` or `unsupported_tool` error, do not repeatedly retry it or weaken key protection; the client workflow needs a supported alternative or a compatible configuration. ## Use a verified alternative for production work For a documented coding-agent integration today, use one of these endpoints: [OpenCode](/en/docs/opencode) Use an OpenAI-compatible Chat Completions provider. [Claude Code](/en/docs/claude-code) Use the Anthropic Messages-compatible endpoint. [Responses API](/en/docs/responses) Build a portable Responses integration directly. Never put a platform key in a repository or browser configuration. Store it in the operating-system keychain, protected local configuration, or an environment variable, and revoke it from the cabinet if it was exposed. ## Troubleshooting **Codex returns 404 for /v1/responses** Confirm the custom provider base URL is exactly `https://api.provod.ai/v1` and that no stale proxy overrides it. The published endpoint is `/v1/responses`; a duplicated `/v1` usually indicates a base-URL configuration error. **Codex receives an unsupported parameter or tool error** The client asked for a capability outside the portable contract. Record the public error code, parameter, Codex version, model ID, and time without including the key. Use a supported coding tool or change the client workflow; do not retry the same unsupported request. **A model appears in /v1/models but the task still fails** Model discovery, the Responses protocol, and agent capabilities are separate checks. Choose an available text model, validate a minimal Responses request first, then add the agent workflow one capability at a time. --- ## Work with a team organization Source: https://provod.ai/en/docs/teams.md An organization is a shared team workspace. Chats, images, videos, API keys, usage, and balance belong to the active workspace, so check its name in the cabinet before starting work. ## Create an organization 1. Open [Settings](https://app.provod.ai/settings) and find **Organizations**. 2. Select **Create organization**, enter a recognizable name, and save. 3. Select the new organization in the workspace switcher. Your personal workspace remains available under the same account. Use the account menu to switch between it and organizations; after a switch, the cabinet loads the selected workspace's balance, keys, usage, and history. ## Invite members Open the intended organization's management view in [Settings](https://app.provod.ai/settings), choose a role, and use either method: * an email invitation for a specific person; * a one-use link that you deliver through your own communication channel. Each member accepts the invitation from their own account. Never share a common password or complete API key with colleagues. If a link has been used, expired, or revoked, create a replacement instead of forwarding the old one. ## Choose a role by the required action Decide what the person needs to do before assigning a role: | Required action | Suitable roles | | -------------------------------------------------------------------------- | -------------- | | Manage the organization, members, billing, keys, and workspace content | Owner or Admin | | Manage balance and invoices and read usage without access to chats or keys | Billing | | Create keys, work with API, chats, and images, and read usage | Developer | | Work with chats and images without access to billing or keys | Member | | Read available workspace data without making changes | Viewer | Changing billing requires billing-management capability. Owner, Admin, and Billing have it; Viewer can only read the billing data available to that role. Grant the smallest role that supports the task and review it when responsibilities change. ## Check the active workspace The shared balance pays for chat, API, image, and video work inside the organization. API keys created while that organization is active belong to it, and [Usage](https://app.provod.ai/usage) shows its requests and spending. Create a separate key for each project or service and apply a [spend limit](/en/docs/spend-limits). This produces clear attribution and lets you revoke one key without stopping other projects. Do not use a personal-workspace key for a team service or move an organization key into a personal project. ## Understand chat visibility A chat created in an organization belongs to the organization, not only to its creator. Members with chat-read access can see those conversations; the Billing role does not receive chat access. Switch to the personal workspace or use a separate organization with the intended membership for private or isolated work. A separate API key inside the same organization separates spending but does not make that organization's chats private. ## Troubleshooting **An invitation or invite link does not open** Confirm that the member is signed in to their own account and is using the newest invitation. A one-use link stops working after acceptance, expiry, or revocation; an organization administrator can check its status and create a new link or email invitation. **A member can see the organization but not the intended section** Check the member's role in organization management and match it to the required action. Do not promote someone to Admin for one section when a smaller role supplies the needed access. **A colleague can see another member's chat** This is expected for organization chats when the role has chat-read access. Switch to the personal workspace or a separate organization for isolated work; creating another key in the same organization does not change chat visibility. **The balance, keys, or usage belong to an unexpected workspace** Check the active workspace in the account menu first. Then compare the organization name, key name, and visible masked key prefix; never send the complete key when contacting support. --- ## Protect data before model delivery Source: https://provod.ai/en/docs/data-protection.md Masking is a setting of the active organization. When enabled, provod.ai checks supported text fields before an external model request, replaces detected values with typed pseudonyms, and reuses the transformed request for every routing attempt. If the model returns a pseudonym created for that request, the API restores the corresponding original value before responding to the client. No automated detector can guarantee that it finds every sensitive value. Do not send a secret when safety depends only on automatic recognition. See [152-FZ and data masking](/en/docs/152-fz) for the feature's legal boundaries, operator responsibilities, and provod.ai company details. ## Enable protection for an organization 1. Select the intended organization in the workspace menu. 2. Open [Settings](https://app.provod.ai/settings). 3. Open **Data protection** and enable masking. 4. Keep only the categories that should be masked enabled. 5. Return to chat or send a request with an API key owned by that organization. A new organization starts with masking disabled and every supported category preselected. Turning off the final category also disables the master mode. Enabling the master mode again selects every category. Members with workspace-read access can inspect the state and processing log. Changing the mode or categories requires workspace-management permission. The mode applies to cabinet chat and compatible chat API requests for the organization. Guest chat without an organization is outside this policy. ## Data that is inspected The first version processes message and instruction text, text content parts, tool-call arguments, and textual tool results. Supported categories include people, phone numbers, email addresses, addresses, passports, Russian tax and social-insurance identifiers, bank accounts, payment cards, IP addresses, and secret-like values. The detector may report a value from a disabled category, but the gateway discards that match before creating a pseudonym and does not include it in audit counts. Images, audio, video, binary files, and media URLs are passed without content recognition. Document text is covered only after it becomes an ordinary text part of the request; masking is not OCR or file redaction. ## Detector failure behavior Enabled masking is fail-closed. If the detector is unavailable, times out, rejects oversized text, or returns an invalid result, the API returns `503` with code `guardrail_unavailable`. The original request is not sent to an external provider and no model charge is created. When masking is off, the detector is not called and the request follows normal processing. ## Protected request pricing A successful request with masking enabled is charged at the selected model price plus a five-percent markup. The preliminary balance reservation includes the same markup. Balance history shows the model and masking charges as separate entries. There is no separate subscription or per-match fee. If the detector stops the request before provider delivery, neither the model charge nor the markup is captured. ## Verify behavior with synthetic data Use fictional data only, for example: ```text Contact test.person@example.com from 192.0.2.10 and repeat both values. ``` Open the protection log after the request. Detected values produce a **Masked** event with category counts. Text without a supported value produces **No match**. With the detector stopped, expect **Request stopped** and no provider delivery. ## Data retained in the log The log contains time, request source, model, status, request identifier, detector duration, provider-attempt state, and aggregate category counts. A normal response uses source **Chat**; the separate service request that creates the first automatic title for a new conversation uses **Chat title**. Later messages do not create this request after an automatic or manual title is stored. A model shown for the service request is not the model selected by the user for the response. The log does not retain original or transformed text, detected values, surrounding context, or the pseudonym restoration map. Records are retained for 90 days. Deleting a user or API key preserves the organization's history while clearing the relation to the deleted object. ## Troubleshooting **Data protection is missing from Settings** Check the active organization and your role. Opening the setting requires workspace-read access; personal and team workspaces have independent policies. **The switch is read-only** Your role cannot change workspace settings. Ask an owner or administrator to enable the mode or grant the smallest permission needed for the task. **The request stops with guardrail_unavailable** This is the expected safe failure: the original text was not sent to the model. Retry after the service recovers or ask an administrator to check protection health; do not disable it merely to bypass the error when the request contains sensitive data. **Some data was not detected** Automated recognition is probabilistic and covers only the listed text fields and categories. Remove or replace critical values manually and do not rely on masking for images or files. --- ## 152-FZ and masking in provod.ai Source: https://provod.ai/en/docs/152-fz.md provod.ai provides masking as an optional technical safeguard. When it is enabled for an organization, supported values in the textual request are replaced with pseudonyms before delivery to an external model, and the response is restored inside the provod.ai perimeter. This feature supports data minimization. It does not automatically establish compliance with Russian Federal Law No. 152-FZ and does not remove the duties of the organization that determines the purposes and scope of personal data processing. > The approved public description of safeguards and localization is available on the [provod.ai legal page](/en/legal/152-fz). This article explains the product setting that is currently available and its limitations. ## Protected request flow 1. The request enters the provod.ai gateway. 2. The detector inspects supported text fields. 3. Values in enabled categories are replaced with typed pseudonyms. 4. The prepared request is reused for every model-routing attempt. 5. Pseudonyms returned by the model are replaced with original values before the response is returned to the client. 6. The log retains only the technical outcome and aggregate category counts, never the text or detected values. If the detector is unavailable or returns an invalid result, enabled protection fails closed: the request stops before provider delivery. ## Supported categories Organization settings allow independent selection of: * people and full names; * email addresses; * telephone numbers; * addresses; * passport data; * Russian tax identifiers; * Russian individual insurance account numbers; * bank accounts; * payment card numbers; * IP addresses; * secret-like values, including API keys, tokens, and private keys. Turning off the final category also disables the masking master mode. Enabling the master mode again selects every category. The master mode is disabled by default, so preselected categories apply only after masking is enabled separately. ## Protection boundaries * The detector processes message and instruction text, textual content parts, tool-call arguments, and textual tool results. * Images, audio, video, binary attachments, and content behind URLs are not inspected. * Automated recognition is probabilistic and may miss a value or classify it incorrectly. * Pseudonymization is not the same as irreversible anonymization. Assess whether a person can still be identified from remaining context and additional information. * Special-category and biometric data require a separate legal assessment and must not be considered protected solely because the detector is enabled. For critical data, remove or replace values before sending and verify behavior using synthetic examples. ## Customer responsibilities An organization using provod.ai for its processing determines which duties apply to its scenario. Depending on the processing, these may include: * a lawful basis and a defined processing purpose; * a processing policy, internal controls, and access restrictions; * notification to Roskomnadzor when no applicable exemption exists; * a valid processing instruction that defines data, operations, purposes, and safeguards; * assessment of cross-border transfer conditions and notification duties; * retention, deletion, data-subject request, and incident procedures; * separate rules for special-category and biometric personal data. Part 3 of Article 6 of Federal Law No. 152-FZ defines requirements for a processing instruction and party responsibilities. Part 5 of Article 18 contains the localization requirement for collecting Russian citizens' data through the internet. Check the current [official text of the law](https://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody=\&nd=102108261). ## Log and retention The masking log shows time, source, model, status, request identifier, and detected category counts. It does not retain original or transformed text, detected values, surrounding context, or the pseudonym restoration map. Log records are retained for 90 days. Access is controlled by the member's permissions in the active organization. ## Price A successful request with masking enabled is charged at the selected model's actual price plus a 5% markup. The amount is calculated and charged in rubles. If protection stops the request before model delivery, neither the model cost nor the markup is charged. ## Documents and contact | Detail | Value | | --------------------------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Organization | TRAFFIC AGGREGATOR LLC | | Tax ID / registration reason code | 9707022118 / 772801001 | | Primary state registration number | 1237700937429 | | Registered address | Premises 5N, Building 1, 22 Vvedenskogo Street, Konkovo Municipal District, Moscow, 117279, Russia | | Email | [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) | * [152-FZ compliance information](/en/legal/152-fz) * [Personal data processing policy](/en/legal/privacy) * [Public offer](/en/legal/terms) * [Company requisites](/en/legal/requisites) * [Roskomnadzor information for personal data operators](https://82.rkn.gov.ru/directions/pers/p15375/) For contractual processing terms and questions about a specific environment, email [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). Do not include original personal data, secrets, or a complete API key in the message. ## Enable and verify 1. Open [Data protection](https://app.provod.ai/guardrails) for the intended organization. 2. Select the required categories. 3. Review the price and enable the master mode. 4. Submit a request containing only synthetic test data. 5. Confirm that the log contains the expected category event. 6. Record the setting and its intended use in the organization's internal documentation. See [Sensitive data masking](/en/docs/data-protection) for the detailed product workflow. ## Troubleshooting **A document is required for an agreement or internal audit** Email [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai), identify the organization and requested document type, and do not include personal data. The public article describes the product but does not replace a scenario-specific contractual processing instruction. **We need to determine whether this design fits our processing** Compare purposes, data categories, recipients, storage locations, and cross-border transfers with your internal records. Obtain scenario-specific legal review because enabling the detector does not by itself establish compliance with Federal Law No. 152-FZ. --- ## Pay by bank invoice Source: https://provod.ai/en/docs/business-billing.md A bank invoice is created for the active organization with an ООО or ИП payer profile. Select the intended organization first because payer details, invoices, and balance do not move between workspaces automatically. ## Configure the payer profile 1. Open [Settings](https://app.provod.ai/settings) in the active organization. 2. In payer details, choose a legal-entity profile and then `ООО` or `ИП`. 3. Complete the displayed fields: legal name, `ИНН`, legal address and, when requested, `КПП` and `ОГРН` or `ОГРНИП`. 4. Save the profile and correct any fields rejected by the cabinet. Changing payer details and creating a top-up requires billing-management access. If the form is read-only, ask an owner or administrator to check your role rather than sharing an account. ## Create and download an invoice 1. Open [Balance](https://app.provod.ai/balance) and select **Top up**. 2. For a saved ООО or ИП profile, the cabinet selects a bank invoice instead of card and SBP controls. 3. Enter an amount at or above the current minimum displayed by the form and create the invoice. 4. Open the PDF from the form or the invoice list on the balance page. Created invoices remain in the active organization's list. It shows amount, date, and current state: an invoice can await payment, be credited, fail, or expire. Balance is credited after confirmed payment matching; this guide does not promise a fixed timeline. ## Use the current legal pages * The [public offer](/en/legal/terms) explains use and acceptance terms. * [Company details](/en/legal/requisites) contain current information; use the payment details from the generated invoice. * The approved [152-FZ information](/en/legal/152-fz) is published on its own page. This guide does not repeat or extend its technical claims. Use the exact current wording for tax terms and payment purpose from the [public offer](/en/legal/terms) and generated invoice. This guide does not duplicate or replace those current documents. ## Choose the contact channel * For technical support, account access, and setup, use Telegram [@provodai](https://t.me/provodai). * For companies, invoices, and closing-document questions, email [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) with the organization and invoice number. Never send passwords, card details, authentication codes, or a complete API key through Telegram or email. This guide defines no document set, delivery channel, or preparation timeline; ask about the specific request by email. ## Troubleshooting **Balance offers card and SBP instead of an invoice** Check the active organization and its payer-profile type in Settings. A saved ООО or ИП profile is required for bank invoices; do not edit another workspace's profile by mistake. **The invoice cannot be created because of payer details** Return to Settings and correct the fields marked by the form, including payer type, legal name, tax ID, and address. If the fields cannot be changed, check whether the role has billing-management access. **The PDF is not ready or status has not changed** Refresh the active organization's invoice list and do not create a duplicate until the current state is checked. If the issue remains, email `info@provod.ai` with the organization name, invoice number, amount, and exact time with timezone, without bank secrets. **You need an answer about documents or legal terms** Read the current offer and company details linked above first. For a specific organization or invoice, email `info@provod.ai`; do not rely on company details copied from old correspondence. --- ## Handle API errors Source: https://provod.ai/en/docs/errors.md On failure, preserve the HTTP status and API response before reading the public code. Do not replace the exact response with an assumption based on status alone because the same status can require different actions. ## Read an OpenAI-compatible error A normal Chat Completions failure has an `error` object. For example, temporary model unavailability uses this public shape: ```json { "error": { "code": "MODEL_NOT_AVAILABLE", "message": "The selected model is temporarily unavailable. Please try again.", "param": null, "type": "server_error" } } ``` Use `error.code` for client decisions, `error.message` for readable diagnostics, `error.param` for the related field, and `error.type` for the error class. Do not parse message text when a public code is available. Some model-validation failures also expose stable top-level `code` and `model` fields. Billing failures can use stable top-level fields too: insufficient balance reports current and required amounts, while a key limit reports `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED`, its period, amounts, and `resetAt`. Preserve the actual response body instead of assuming every error uses one nested shape. *A structured error returns from the API to the calling application.* *Branch on HTTP status and public code rather than private causes.* ## Choose an action from status and code | Signal | What to inspect | Action | | ---------------- | -------------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ | | HTTP `400` | `error.code`, `error.param`, `model`, and request body | Correct the format, context, output limit, or unsupported capability. Do not repeat the unchanged request. | | HTTP `401` | Bearer header and key state | Use a valid key from the active workspace. Revoke and replace a lost or exposed key. | | HTTP `402` | Available balance and active reservations | Let active reservations complete or release and check available balance again before you reduce the request or top up the workspace. | | HTTP `403` | Public code and workspace role | Correct access permissions. Only when the code is `FIRST_TOP_UP_REQUIRED`, use the returned `topUpUrl` for the first real top-up. | | HTTP `429` | Top-level `code` and `resetAt` when present | For `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED`, wait for `resetAt` or change the limit; retry a transient limit only under the [limits and retries](/en/docs/limits) guidance. | | HTTP `5xx` | Public code and whether output has started | Follow the [bounded retry rules](/en/docs/limits). After any output, do not start an automatic duplicate. | | No HTTP response | Client network, DNS, TLS, cancellation, and whether partial output arrived | No output does not confirm that the request was not accepted. Check [Usage](/en/docs/usage-costs), the exact time, and model, then make an explicit decision under the [retry rules](/en/docs/limits). | `FIRST_TOP_UP_REQUIRED` and `topUpUrl` are shipped fields for a model lock in an applicable personal workspace. Do not treat every `403` as a request to add balance because insufficient workspace permission can use the same status. ## Distinguish image errors Image option validation uses `MODEL_PARAMETER_COMBINATION_INVALID` when a model cannot accept the requested option combination and `MODEL_CAPABILITY_METADATA_UNAVAILABLE` when capability metadata cannot currently be checked. Current image execution codes are `IMAGE_UPSTREAM_INVALID_REQUEST`, `IMAGE_UPSTREAM_INVALID_RESPONSE`, `IMAGE_UPSTREAM_RATE_LIMITED`, `IMAGE_UPSTREAM_UNAVAILABLE`, `IMAGE_UPSTREAM_FAILED`, `IMAGE_ARTIFACT_STORAGE_FAILED`, and `IMAGE_REQUEST_ABORTED`. A client should show the safe message and branch on the public code without exposing an external service name or response. ## Prepare safe support evidence Before contacting [support](/en/contact), collect: 1. exact HTTP status, public code, and safe message; 2. API endpoint and exact model ID; 3. request identifier when the client or Usage view supplies one; 4. exact time with timezone and the client or tool name and version; 5. key name and visible masked prefix; 6. a redacted request body only when it is necessary to reproduce the failure. **Do not send secrets or private diagnostics** Never include a complete API key, password, payment credentials, sensitive prompt, external service names, internal routes, or raw external responses. The public error and safe identifiers are sufficient for investigation. --- ## Limits and retries Source: https://provod.ai/en/docs/limits.md A retry is not safe for every failure. First determine whether the request was accepted, whether output started, and whether the cause is transient; only then decide whether to send the same request again. ## Automatically retry only a request known not to be accepted A network failure can happen after a request was accepted and started running, so no HTTP response or visible output does not prove that work never began. Automatically retry only when it is known that the request was not accepted. Otherwise check [Usage](/en/docs/usage-costs), the request time, and exact model ID, then make an explicit decision without blind replay. Correct a `400`, invalid key, insufficient balance, missing permission, or incompatible parameter instead of retrying it. Use **bounded exponential backoff**: 1. when the response includes `Retry-After`, wait for that delay while staying inside the client's total wait budget; 2. otherwise increase the delay after each failure and add a small random jitter; 3. cap the delay, attempt count, and total operation time; 4. return the failure to the calling application after the bound instead of looping forever. The client chooses those bounds for its task. They are not a service recovery-time promise. **Do not retry delivered output** The first text token, Messages content block, partial image, or completed artifact means output has started. Preserve it and do not replay the request automatically because a retry can duplicate work and cost. *A stream starts once and then completes without a duplicate retry.* *Automatically retry only when request non-acceptance is confirmed.* ## Separate spend limits from transient `429` For `429`, read the public code first. `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` means captured spend, active reservations, and the new request estimate crossed the key budget. Wait for the response's `resetAt` or change the limit in [API keys](https://app.provod.ai/api-keys); exponential backoff does not create more budget. For another transient `429`, honor `Retry-After` when present and use the bounded policy above, but only before output. Do not calculate `resetAt` yourself or confuse it with `Retry-After`: the former belongs to the key's budget window, while the latter supplies a response retry delay. ## Check context and output limits Context size and maximum output depend on the exact model ID. Read `context_length`, the published completion limit, and `supported_parameters` from the [current catalog](/en/docs/models) or `GET /v1/models`. Context includes the messages and other input in the current request; the API does not attach history from previous requests automatically. Send only one supported output-limit field: `max_tokens` or `max_completion_tokens`. Errors such as `context_length_exceeded`, `max_output_tokens_exceeded`, and `OUTPUT_TOKEN_LIMIT_EXCEEDED` require a changed input, limit, or model setting rather than the same request again. ## Account for timeout stages Connection wait, time to first output, and idle time inside a stream have separate current limits. The exact boundary therefore depends on the stage and configuration; there is no universal promise in seconds. Enable streaming for a long response so output can arrive incrementally, but do not treat streaming as a way to disable every timeout. Apply a bounded retry when it is confirmed that the request was not accepted. Otherwise check usage, time, and model and make an explicit decision. If a stream has returned data, preserve the partial response and leave the continuation decision to the user or application. ## Handle an interrupted stream separately Chat Completions completes at `[DONE]`; Messages completes at `message_stop`. An earlier connection close means the result is incomplete. Record the last event, model ID, time, and request identifier when available, but do not replay automatically after output. Once processing ends without confirmed output or usage, its reservation is released without a usage charge. If part of a stream was delivered or usage was confirmed, that portion can be billed. No exact reservation-update time is promised; check [Balance](/en/docs/billing-balance) and [Usage](/en/docs/usage-costs). --- ## Frequently asked questions about provod.ai Source: https://provod.ai/en/docs/faq.md This page gives short answers and links to complete instructions. Check current models, prices, payment methods, and operation states in the cabinet instead of relying on old numeric examples. ## Getting started and account access **How do I start with provod.ai?** Create an account, choose a task, and, if you need the API, send one small non-streaming request. The complete path and runnable example are in [Start with provod.ai](/en/docs). **How do I register or sign in?** Register by phone or use Yandex ID when that button is shown; when returning, choose the method already connected to the account. All sign-in paths and recovery boundaries are in [Account and access](/en/docs/account-access). **What if the SMS code does not arrive?** Check the number and request a new code when the control becomes available; enter only the newest message. If the problem remains, send support the masked number, time, and error under the [Account and access](/en/docs/account-access) guidance. **What happened to my Promptra account?** Promptra is the former service name, and old website and cabinet links redirect to provod.ai. Sign in with the previous method and verify the workspace, balance, and masked key prefixes by following the [account check](/en/docs/account-access). ## Payment, balance, reservations, and usage **Is this a subscription or usage billing?** provod.ai uses prepaid metered billing: confirmed usage is charged against one shared RUB balance. Token categories and captured-charge checks are explained in [Usage and costs](/en/docs/usage-costs). **How do I top up, and what is the minimum?** Open the active workspace's balance and use the payment method and minimum shown by the current form. An individual profile receives the displayed card and SBP controls, while an ООО or ИП profile creates an invoice; see [Balance and top-ups](/en/docs/billing-balance). **Why is part of the balance reserved?** Before a request, the service temporarily holds an estimate, so available funds can be lower than total funds, especially during concurrent work. After settlement, confirmed usage is charged and the unused portion is released under [Balance and top-ups](/en/docs/billing-balance). **Why did an agent cost more than the last message suggests?** An agent can make many separate requests and resend history and tool results in each one. Compare the complete request history in Usage as described in [Usage and costs](/en/docs/usage-costs). **Can an interrupted request be billed?** A failure before confirmed output or usage has no usage charge, but an already delivered stream portion or confirmed usage can be billed. The settlement boundary and safe response are covered in [Usage and costs](/en/docs/usage-costs) and [Limits and retries](/en/docs/limits). ## API keys and connection **How do I create and store an API key?** Create a key in the active workspace and save the complete value immediately because it is not shown again. Revoke and replace a lost or exposed key under [API authentication](/en/docs/authentication). **Which base URL should I use?** OpenAI-compatible clients use `https://api.provod.ai/v1`; Claude Code receives `https://api.provod.ai` without `/v1` because it appends the Messages path. Choose the exact setup from [Coding tool integrations](/en/docs/integrations-overview). **Can browser code call the API directly?** Do not put a platform key into frontend source or a public browser bundle where another person can extract it. Call provod.ai from a trusted backend as described in [API authentication](/en/docs/authentication). **Is the Responses API supported?** Yes. `POST /v1/responses` supports the portable Responses flow, including streaming, function tools, `previous_response_id`, and Conversations. Hosted tools such as Responses `web_search` and `file_search` are not supported; see [Responses and Conversations](/en/docs/responses). ## Errors and long requests **What does an API error mean?** Read the HTTP status and public `error.code` or top-level `code` before choosing an action from the table. Error shapes and the safe diagnostic checklist are in [API errors](/en/docs/errors). **Should I retry after 429 or 5xx?** `API_KEY_SPEND_LIMIT_EXCEEDED` requires waiting for `resetAt` or changing the budget, while a transient failure can be retried with bounds only before output. Honor `Retry-After` when present and follow [Limits and retries](/en/docs/limits). **How should I handle a long or interrupted stream?** Streaming delivers a long response incrementally but does not remove every timeout; a close before the terminal event means the result is incomplete. After the first output, preserve it and do not retry automatically, following [Limits and retries](/en/docs/limits). ## Models and capabilities **Where can I find current models, prices, and limits?** Use the [model catalog](https://app.provod.ai/models) or `GET /v1/models` because catalog contents and availability change. Copy the exact ID and inspect capabilities under [Choose a model](/en/docs/models). **Why does a model show a lock?** In a personal workspace, `FIRST_TOP_UP_REQUIRED` means the model requires the first real top-up; organizations can follow different rules. Check the current reason and active workspace under [Choose a model](/en/docs/models). **Are image generation and editing available?** Yes, the cabinet and published image endpoints support generation, while editing is available for models that publish that capability. Select a current model and options under [Images API](/en/docs/images). **Is video generation available?** Yes, video generation is available in the cabinet and through asynchronous `POST /v1/videos`; `GET /v1/videos/models` returns current models. Choose a model from the [public model catalog](/en/models), create one job, poll its status, and download completed output under the [cabinet video documentation](https://app.provod.ai/docs#videos). **Are public embeddings, audio, and web search available?** Public `/v1` does not currently publish embeddings, audio transcription or translation, or Responses `web_search` endpoints. Web search is available as a cabinet chat capability, and external agents can use their own tools; see [Coding tool integrations](/en/docs/integrations-overview). ## Teams and business billing **How do I create an organization and invite colleagues?** Create an organization in Settings, choose a role, and send an email invitation or one-use link. Workspace switching and roles are explained in [Teams and organizations](/en/docs/teams). **Can members see each other's chats?** Chats belong to the organization, and members with chat-read access can see its conversations; the Billing role does not receive that access. Use a personal workspace or a separate organization for isolation under [Teams and organizations](/en/docs/teams). **Are balance, keys, and usage shared in an organization?** They are scoped to the active organization: its keys spend its balance, and its requests appear in its Usage view. Use separate project keys for attribution, but not as a way to hide chats inside the same organization; see [Teams and organizations](/en/docs/teams). **How does an ООО or ИП receive an invoice?** Save an ООО or ИП payer profile in the active organization, then create and download the invoice from Balance. Statuses, legal links, and the business-document contact are in [Business billing](/en/docs/business-billing). ## Support, account, and data requests **Where do I request technical support?** For account access, setup, and technical failures, use Telegram [@provodai](https://t.me/provodai). Include the public code, model ID, time, client, and masked key prefix from [API errors](/en/docs/errors), never the complete key. **Where do I ask about company invoices and documents?** For companies, invoices, and closing documents, email [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) with the organization and invoice number. The [Contact](/en/contact) page lists the same channels without a response-time promise. **What if I cannot sign in?** Try the method already connected to the account, and use password recovery only for configured email sign-in. If that fails, send support the masked phone or email, sign-in method, time, and screenshot under [Account and access](/en/docs/account-access). **How do I submit an account or personal-data request?** Email [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) and consult the current [privacy policy](/en/legal/privacy). This documentation does not promise an identity-check method, deletion scope, or completion timeline. **Where are the legal documents and 152-FZ information?** Current pages include the [offer](/en/legal/terms), [privacy policy](/en/legal/privacy), [company details](/en/legal/requisites), and separate [152-FZ information](/en/legal/152-fz). Link to those current pages instead of copying their text into a guide. --- ## AI models as ordinary working infrastructure Source: https://provod.ai/en/about.md ## What we build provod.ai is a Russian platform for working with AI models. It brings chat, OpenAI- and Anthropic-compatible APIs, image generation and editing, a shared ruble balance, and company documents into one product. ## Product evidence | Use case | What is included | Result | | --- | --- | --- | | Chat | Text, code, documents, search, and images in one workspace. | Work in the browser | | API | OpenAI- and Anthropic-compatible endpoints for applications, agents, and IDEs. | One integration | | Teams | Members, keys, spend, invoices, and organization balance. | Shared workspace | | Images | Image models in the cabinet and compatible API methods. | Generate and edit | ## Operating principles - **Compatibility over another protocol.** Change the base URL, set the key, and select a model. - **Costs should be understandable.** Requests expose tokens, rate, and charge; balance is funded in rubles. - **Availability belongs in the service.** The platform handles compatible routing without moving that work to the client. - **Documents should not be a separate project.** Companies receive invoices and closing documents from a Russian legal entity. ## Technology context The platform uses a typed application stack, transactional accounting, shared caching, and containerized deployment: TypeScript, Next.js, NestJS, PostgreSQL, Redis, Prisma, Docker, and Caddy. ## Direct contacts - Support and onboarding: [@provodai](https://t.me/provodai) - Companies and documents: [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) ## Legal identity and requisites **TRAFFIC AGGREGATOR LLC** is the Russian legal entity that develops and operates provod.ai. | Detail | Value | | --- | --- | | Full legal name | TRAFFIC AGGREGATOR LLC | | Tax ID / registration reason code | 9707022118 / 772801001 | | Primary state registration number | 1237700937429 | | Settlement account | 40702810210002159554 | | Bank | T-Bank JSC, Moscow | | BIC / correspondent account | 044525974 / 30101810145250000974 | | Registered address | 117279, Moscow, KonKovo municipal district, 22 Vvedenskogo St., bldg. 1, premises 5N | | Email | info@provod.ai | ## Development support Operations are supported by a grant from the Skolkovo Foundation. ## Related pages - [/en/docs](/en/docs.md) - [/en/products/api](/en/products/api.md) --- ## Contact the team Source: https://provod.ai/en/contact.md ## Direct contacts - Support and onboarding: [@provodai](https://t.me/provodai) - Companies, invoices, and closing documents: [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) ## Cabinet access Use the [cabinet](https://app.provod.ai) for chat, API keys, and workspace settings. For a compatible integration, start with the [API documentation](/en/docs). ## Related pages - [/en/docs](/en/docs.md) - [/en/products/api](/en/products/api.md) --- ## Security information Source: https://provod.ai/en/security.md ## Product boundaries Use platform API keys only in trusted server-side environments. Create a separate key for each project and revoke a key when exposure is suspected. ## Public security information The [152-FZ page](/en/legal/152-fz) contains the approved personal-data processing information. This page does not add claims about certifications, service levels, or data residency. For security-related questions, contact [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Related pages - [/en/docs](/en/docs.md) - [/en/products/api](/en/products/api.md) --- ## Choose your first path Source: https://provod.ai/en/try.md ## Chat in the cabinet Open the [cabinet](https://app.provod.ai/chat) to start a chat with a model and use the shared workspace. ## API key for an integration Create a platform API key in the cabinet, then follow the [API documentation](/en/docs). The public site does not provide anonymous production API credentials. ## Related pages - [/en/docs](/en/docs.md) - [/en/products/api](/en/products/api.md) --- ## 152-FZ compliance Source: https://provod.ai/en/legal/152-fz.md **Compliance requirements** provod.ai complies with the requirements of Federal Law No. 152-FZ. Personal data is masked before a request is sent to a foreign language model, while the original values remain within the Russian perimeter. ## Summary provod.ai operates as a protected gateway between a customer’s information system and external models. Before a request is sent, direct identifiers are replaced with typed pseudonyms. The model receives depersonalized context, and reverse substitution is performed after the response is received on servers in Russia. > [!NOTE] > The provod.ai architecture localizes the initial processing of Russian citizens’ personal data and prevents original direct identifiers from being sent to an external provider. | Stage | What happens | | --- | --- | | Before the model | A PII detector finds direct identifiers and replaces them with pseudonyms inside the Russian perimeter. | | At the provider | The external model processes the request without original names, telephone numbers, documents, or other detected identifiers. | | After the response | The gateway restores values using the encrypted mapping and returns the response to the customer. | | In the log | The fact of masking and the number of entities by category are recorded, but original personal data values are not. | ## Processing principles - **Minimization.** Only the content needed for the task is sent to the external provider; direct identifiers are replaced. - **Stable pseudonyms.** Repeated mentions of the same entity receive the same designation within a defined context, so the model does not lose the relationships between parts of the request. - **Reversibility only in Russia.** The relationship between a pseudonym and its original value is stored separately from the model provider. - **Verifiability.** The application of masking is recorded in the security log without recording the detected values. ## How masking works 1. **Receipt.** The request enters the provod.ai gateway in the Russian Federation. 2. **Personal data detection.** An NER model and formal patterns find identifiers. 3. **Replacement.** Values are converted into markers such as `[NAME_1]` and `[EMAIL_1]`. 4. **Model.** The provider receives only the prepared request. 5. **Mapping.** Pseudonyms and originals are linked in a separate encrypted record associated with the account and request. 6. **Reverse substitution.** After the model responds, the original values are restored inside the Russian perimeter. 7. **Deletion.** The temporary mapping is deleted after processing is complete unless retention of stable pseudonyms is configured for the perimeter. ## Detected categories Full names and name forms; Email; Telephone numbers; SNILS; INN and OGRN; Russian passports; Bank cards; Settlement accounts; Addresses; Vehicle registration numbers; Custom patterns. For a corporate perimeter, additional regular patterns can be defined for internal identifiers, contract numbers, and industry-specific details. ## Pseudonym storage The “pseudonym → original value” mapping is encrypted separately from application data. Key material is isolated from the services that send requests to model providers and is rotated regularly. By default, the mapping exists only while the request is processed. For scenarios in which one data subject must retain the same pseudonym across sessions, long-term storage is configured separately for the perimeter. ## Audit log For each protected request, the following is logged: - request identifier, date, and time; - API key, organization, and selected model; - number of detected entities by category without original values; - the fact of masking and reverse substitution; - processing result and technical status. The log is needed to investigate incidents and confirm operation of the protection perimeter, but does not itself become an additional personal data store. ## Data localization Initial detection, recording of the mapping, reverse substitution, and storage of original personal data are performed on servers in the Russian Federation. A pseudonymized request is sent outside the Russian perimeter without the additional information needed to restore a person’s identity. > [!NOTE] > This arrangement separates original personal data from the external model’s computing perimeter and supports the requirements of Part 5 of Article 18 of Federal Law No. 152-FZ concerning localization of databases containing data about Russian citizens. ## Data processing agreement For corporate customers, processing terms are set out in a separate DPA or personal data processing instruction. The document defines: - purposes, personal data categories, and the list of operations; - data localization and protection requirements; - the procedure for engaging model providers; - retention, deletion, and incident notification periods; - the procedure for providing information for audits. Documents can be requested at [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Responsible for processing **Email:** [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai) **Document:** [Personal data processing policy](/en/legal/privacy) **Legislation:** [Federal Law No. 152-FZ](https://pravo.gov.ru/proxy/ips/?docbody=&nd=102108261) **Roskomnadzor:** [Information for personal data operators](https://82.rkn.gov.ru/directions/pers/p15375/) ## Frequently asked questions ### Does an external provider see original personal data? No. Direct identifiers are replaced with typed pseudonyms before sending. The restoration mapping remains within the Russian perimeter. ### How is the meaning of a request preserved after replacement? The same entities receive stable markers within the context. The model distinguishes participants and repeated mentions without receiving their original data. ### What should be done with a company’s internal identifiers? Additional patterns are configured for them. This makes it possible to find contract numbers, customer numbers, and other values that are not included in the standard categories. This page describes the technical and organizational measures through which provod.ai ensures compliance with the requirements of Federal Law No. 152-FZ. ## Related pages - [/en/contact](/en/contact.md) --- ## Public offer Source: https://provod.ai/en/legal/terms.md ## Authoritative document The Russian [PDF public offer](/legal/public-offer-license-agreement.pdf) is authoritative. This English page is an informative translation and does not replace or amend the PDF. ## Main information TRAFFIC AGGREGATOR LLC publishes the offer for individuals and legal entities to conclude a simple (non-exclusive) licence agreement. The territory is the Russian Federation. ## Acceptance The agreement is concluded by full and unconditional acceptance. Registration and actual use of the software functionality are acceptance actions; a legal-entity representative confirms the necessary authority. ## Licence subject The licensor grants the right to use the software within its functional capabilities through the internet, without delivery on a tangible medium. ## Payment and documents The licence fee is shown on the pricing page, in the interface, or on an invoice. Access is provided after payment; the complete offer sets the document procedure. ## Terms of use The licensee complies with the law, the agreement, and software rules; protects account data and ensures the lawfulness of submitted data. ## Term A new offer revision takes effect when posted on the site. ## Personal data Personal-data collection, processing, storage, and protection follow Federal Law No. 152-FZ and the offer. ## Licensor details TRAFFIC AGGREGATOR LLC; Tax ID / registration reason code 9707022118 / 772801001; registration number 1237700937429. [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Related pages - [/en/contact](/en/contact.md) --- ## Personal data processing policy Source: https://provod.ai/en/legal/privacy.md ## Processing Personal data is used for registration, authorization, billing, support, contract performance, and protecting the service from abuse. Email and account data are needed for access; payment events support balance accounting; API usage is retained for billing and diagnostics; requests to models are processed to fulfil an API call. ## Rights and contact For questions about personal-data processing and user rights, contact [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Related pages - [/en/contact](/en/contact.md) --- ## Cookie policy Source: https://provod.ai/en/legal/cookies.md ## Cookies provod.ai uses technical cookies for sessions, security, language and theme selection. Analytics cookies may be used to understand product quality. Technical cookies are necessary for service operation, theme and language settings are retained locally, and disabling cookies can limit cabinet functionality. ## Related pages - [/en/contact](/en/contact.md) --- ## Company requisites Source: https://provod.ai/en/legal/requisites.md ## Licensor provod.ai operates through TRAFFIC AGGREGATOR LLC. The details are used for agreements, invoices, acts, and accounting documents. | Field | Value | | --- | --- | | Legal name | TRAFFIC AGGREGATOR LLC | | Tax ID | 9707022118 | | Registration reason code | 772801001 | | Registration number | 1237700937429 | | Registered address | 117279, Moscow, KonKovo municipal district, 22 Vvedenskogo St., bldg. 1, premises 5N | Contract documents specify contact and bank details: [info@provod.ai](mailto:info@provod.ai). ## Related pages - [/en/contact](/en/contact.md) --- ## en: complete live model catalog Source: https://provod.ai/en/models.md Verified at: 2026-09-11T13:30:44.573Z. ### Anthropic: Claude Fable 5 - ID: claude-fable-5 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Claude Fable 5 is a Mythos-class model from Anthropic, built for autonomous knowledge work and coding. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and... [Markdown](/en/models/anthropic/claude-5-fable-20260609.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 843.508 - completionPricePer1mTokens: 4217.54 - cacheReadPricePer1mTokens: 84.3508 - cacheWritePricePer1mTokens: 1054.385 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 1054.385 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 1687.016 --- ### Anthropic: Claude Opus 4.6 - ID: claude-opus-4.6 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Opus 4.6 is Anthropic’s strongest model for coding and long-running professional tasks. It is built for agents that operate across entire workflows rather than single prompts, making it especially effective... [Markdown](/en/models/anthropic/claude-4.6-opus-20260205.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Anthropic: Claude Opus 4.7 - ID: claude-opus-4.7 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Opus 4.7 is the next generation of Anthropic's Opus family, built for long-running, asynchronous agents. Building on the coding and agentic strengths of Opus 4.6, it delivers stronger performance on... [Markdown](/en/models/anthropic/claude-4.7-opus-20260416.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Anthropic: Claude Opus 4.8 - ID: claude-opus-4.8 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Claude Opus 4.8 is Anthropic's most capable generally available model in the Opus family. It supports text, image, and file inputs with text output, with reasoning support and a 1M-token... [Markdown](/en/models/anthropic/claude-4.8-opus-20260528.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Claude Opus 5 - ID: claude-opus-5 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Claude Opus 5 is Anthropic’s flagship model for demanding reasoning, coding, and long-horizon agentic work. It is particularly strong at end-to-end software tasks, code review and bug finding, visual analysis... [Markdown](/en/models/anthropic/claude-opus-5-20260723.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2108.77 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 843.508 --- ### Anthropic: Claude Sonnet 4.6 - ID: claude-sonnet-4.6 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Sonnet 4.6 is Anthropic's most capable Sonnet-class model yet, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It excels at iterative development, complex codebase navigation, end-to-end project management with... [Markdown](/en/models/anthropic/claude-4.6-sonnet-20260217.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 253.0524 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 25.30524 - cacheWritePricePer1mTokens: 316.3155 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 316.3155 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 506.1048 --- ### Anthropic: Claude Sonnet 5 - ID: claude-sonnet-5 - Publisher: Anthropic - Kind: text - Available: true Sonnet 5 is Anthropic's most capable Sonnet-class model, with frontier performance across coding, agents, and professional work. It supports adaptive thinking with selectable reasoning effort levels (low, medium, high, max,... [Markdown](/en/models/anthropic/claude-sonnet-5-20260630.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 168.7016 - completionPricePer1mTokens: 843.508 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: 210.877 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: 210.877 - cacheWrite1hPricePer1mTokens: 337.4032 --- ### DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0423 - ID: deepseek-v4-flash - Publisher: DeepSeek - Kind: text - Available: true DeepSeek V4 Flash is an efficiency-optimized Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 284B total parameters and 13B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for fast inference and... [Markdown](/en/models/deepseek/deepseek-v4-flash-20260423.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 393216 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, thinking, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 55.67153 - completionPricePer1mTokens: 167.01458 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.77137 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### DeepSeek: DeepSeek V4 Flash 0731 - ID: deepseek-v4-flash-0731 - Publisher: DeepSeek - Kind: text - Available: true DeepSeek V4 Flash 0731 is a sparse mixture-of-experts model from DeepSeek, with 13B active parameters out of 284B total. This re-post-trained revision is suited for coding, reasoning, and agent workflows. [Markdown](/en/models/deepseek/deepseek-v4-flash-20260731.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 393216 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, thinking, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 55.67153 - completionPricePer1mTokens: 167.01458 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.77137 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### DeepSeek: DeepSeek V4 Pro - ID: deepseek-v4-pro - Publisher: DeepSeek - Kind: text - Available: true DeepSeek V4 Pro is a large-scale Mixture-of-Experts model from DeepSeek with 1.6T total parameters and 49B activated parameters, supporting a 1M-token context window. It is designed for advanced reasoning, coding,... [Markdown](/en/models/deepseek/deepseek-v4-pro-20260423.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 384000 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, thinking, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 167.01458 - completionPricePer1mTokens: 501.04375 - cacheReadPricePer1mTokens: 5.56715 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Google: Gemini 2.5 Flash - ID: gemini-2.5-flash - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Gemini 2.5 Flash is Google's state-of-the-art workhorse model, specifically designed for advanced reasoning, coding, mathematics, and scientific tasks. It includes built-in "thinking" capabilities, enabling it to provide responses with greater... [Markdown](/en/models/google/gemini-2.5-flash.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65535 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 210.877 - cacheReadPricePer1mTokens: 2.53052 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Google: Gemini 2.5 Flash Lite - ID: gemini-2.5-flash-lite - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Gemini 2.5 Flash-Lite is a lightweight reasoning model in the Gemini 2.5 family, optimized for ultra-low latency and cost efficiency. It offers improved throughput, faster token generation, and better performance... [Markdown](/en/models/google/gemini-2.5-flash-lite.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65535 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 8.43508 - completionPricePer1mTokens: 33.74032 - cacheReadPricePer1mTokens: 0.84351 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Google: Gemini 3 Flash Preview - ID: gemini-3-flash-preview - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Gemini 3 Flash Preview is a high speed, high value thinking model designed for agentic workflows, multi turn chat, and coding assistance. It delivers near Pro level reasoning and tool... [Markdown](/en/models/google/gemini-3-flash-preview-20251217.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65535 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 42.1754 - completionPricePer1mTokens: 253.0524 - cacheReadPricePer1mTokens: 4.21754 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Google: Gemini 3.1 Flash Lite - ID: gemini-3.1-flash-lite - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Gemini 3.1 Flash Lite is Google’s GA high-efficiency multimodal model optimized for low-latency, high-volume workloads. It supports text, image, video, audio, and PDF inputs, and is designed for lightweight agentic... [Markdown](/en/models/google/gemini-3.1-flash-lite-20260507.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65536 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 21.0877 - completionPricePer1mTokens: 126.5262 - cacheReadPricePer1mTokens: 2.10877 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Google: Gemini 3.1 Pro Preview - ID: gemini-3.1-pro-preview - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Gemini 3.1 Pro Preview is Google’s frontier reasoning model, delivering enhanced software engineering performance, improved agentic reliability, and more efficient token usage across complex workflows. Building on the multimodal foundation... [Markdown](/en/models/google/gemini-3.1-pro-preview-20260219.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65536 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 168.7016 - completionPricePer1mTokens: 1012.2096 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Google: Gemini 3.5 Flash - ID: gemini-3.5-flash - Publisher: Google - Kind: text - Available: true Gemini 3.5 Flash is Google's high-efficiency multimodal model, bringing near-Pro level coding and reasoning at Flash-tier cost and speed. It is highly optimized for coding proficiency and parallel agentic execution... [Markdown](/en/models/google/gemini-3.5-flash-20260519.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 65536 - Input: text, image, file, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 126.5262 - completionPricePer1mTokens: 759.1572 - cacheReadPricePer1mTokens: 12.65262 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 4.5 - ID: glm-4.5 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-4.5 is our latest flagship foundation model, purpose-built for agent-based applications. It leverages a Mixture-of-Experts (MoE) architecture and supports a context length of up to 128k tokens. GLM-4.5 delivers significantly... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-4.5.md) - Context: 131072 - Max output tokens: 98304 - Input: text - Output: text - Parameters: include\_reasoning, max\_tokens, reasoning, response\_format, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 185.57176 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 4.5 Air - ID: glm-4.5-air - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-4.5-Air is the lightweight variant of our latest flagship model family, also purpose-built for agent-centric applications. Like GLM-4.5, it adopts the Mixture-of-Experts (MoE) architecture but with a more compact parameter... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-4.5-air.md) - Context: 131072 - Max output tokens: 98304 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, max\_tokens, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, seed, stop, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 16.87016 - completionPricePer1mTokens: 92.78588 - cacheReadPricePer1mTokens: 2.53052 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 4.5V - ID: glm-4.5v - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-4.5V is a vision-language foundation model for multimodal agent applications. Built on a Mixture-of-Experts (MoE) architecture with 106B parameters and 12B activated parameters, it achieves state-of-the-art results in video understanding,... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-4.5v.md) - Context: 65536 - Max output tokens: 16384 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, max\_tokens, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 151.83144 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 4.6 - ID: glm-4.6 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true Compared with GLM-4.5, this generation brings several key improvements: Longer context window: The context window has been expanded from 128K to 200K tokens, enabling the model to handle more complex... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-4.6.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 185.57176 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 4.6V - ID: glm-4.6v - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-4.6V is a large multimodal model designed for high-fidelity visual understanding and long-context reasoning across images, documents, and mixed media. It supports up to 128K tokens, processes complex page layouts... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-4.6-20251208.md) - Context: 131072 - Max output tokens: 32768 - Input: image, text, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, max\_tokens, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 75.91572 - cacheReadPricePer1mTokens: 4.21754 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 4.7 - ID: glm-4.7 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-4.7 is Z.ai’s latest flagship model, featuring upgrades in two key areas: enhanced programming capabilities and more stable multi-step reasoning/execution. It demonstrates significant improvements in executing complex agent tasks while... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-4.7-20251222.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 50.61048 - completionPricePer1mTokens: 185.57176 - cacheReadPricePer1mTokens: 9.27859 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5 - ID: glm-5 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-5 is Z.ai’s flagship open-source foundation model engineered for complex systems design and long-horizon agent workflows. Built for expert developers, it delivers production-grade performance on large-scale programming tasks, rivaling leading... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-5-20260211.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 84.3508 - completionPricePer1mTokens: 269.92256 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5 Turbo - ID: glm-5-turbo - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-5 Turbo is a new model from Z.ai designed for fast inference and strong performance in agent-driven environments such as OpenClaw scenarios. It is deeply optimized for real-world agent workflows... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-5-turbo-20260315.md) - Context: 202752 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: include\_reasoning, max\_tokens, reasoning, response\_format, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 101.22096 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 20.24419 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5.1 - ID: glm-5.1 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-5.1 delivers a major leap in coding capability, with particularly significant gains in handling long-horizon tasks. Unlike previous models built around minute-level interactions, GLM-5.1 can work independently and continuously on... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-5.1-20260406.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 118.09112 - completionPricePer1mTokens: 371.14352 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.93121 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5.2 - ID: glm-5.2 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM 5.2 is a large-scale reasoning model from Z.ai. It supports text input and output with a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agent workflows, project-level software engineering,... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-5.2-20260616.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 81.48287 - completionPricePer1mTokens: 256.08903 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.29657 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5.3 - ID: glm-5.3 - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM 5.3 is Z.ai’s reasoning model for long-context text and agent workflows. [Markdown](/en/models/z-ai/glm-5.3.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 118.09112 - completionPricePer1mTokens: 371.14352 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.93121 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5.3 Flash - ID: glm-5.3-flash - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM 5.3 Flash is Z.ai’s efficient multimodal reasoning model for long-context and agent workflows. [Markdown](/en/models/z-ai/glm-5.3-flash.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 131072 - Input: text, image, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_tokens, min\_p, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_logprobs, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 6.32631 - completionPricePer1mTokens: 21.0877 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.26526 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Z.ai: GLM 5V Turbo - ID: glm-5v-turbo - Publisher: Z.ai - Kind: text - Available: true GLM-5V-Turbo is Z.ai’s first native multimodal agent foundation model, built for vision-based coding and agent-driven tasks. It natively handles image, video, and text inputs, excels at long-horizon planning, complex coding,... [Markdown](/en/models/z-ai/glm-5v-turbo-20260401.md) - Context: 202752 - Max output tokens: 131072 - Input: image, text, video - Output: text - Parameters: include\_reasoning, max\_tokens, reasoning, response\_format, temperature, tool\_choice, tools, top\_k, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 101.22096 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 20.24419 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### OpenAI: GPT-5.4 - ID: gpt-5.4 - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true GPT-5.4 is OpenAI’s latest frontier model, unifying the Codex and GPT lines into a single system. It features a 1M+ token context window (922K input, 128K output) with support for... [Markdown](/en/models/openai/gpt-5.4-20260305.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 210.877 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.0877 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### OpenAI: GPT-5.4 Mini - ID: gpt-5.4-mini - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true GPT-5.4 mini brings the core capabilities of GPT-5.4 to a faster, more efficient model optimized for high-throughput workloads. It supports text and image inputs with strong performance across reasoning, coding,... [Markdown](/en/models/openai/gpt-5.4-mini-20260317.md) - Context: 400000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 63.2631 - completionPricePer1mTokens: 379.5786 - cacheReadPricePer1mTokens: 6.32631 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### OpenAI: GPT-5.4 Nano - ID: gpt-5.4-nano - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true GPT-5.4 nano is the most lightweight and cost-efficient variant of the GPT-5.4 family, optimized for speed-critical and high-volume tasks. It supports text and image inputs and is designed for low-latency... [Markdown](/en/models/openai/gpt-5.4-nano-20260317.md) - Context: 400000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 16.87016 - completionPricePer1mTokens: 105.4385 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.68702 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### OpenAI: GPT-5.5 - ID: gpt-5.5 - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true GPT-5.5 is OpenAI’s frontier model designed for complex professional workloads, building on GPT-5.4 with stronger reasoning, higher reliability, and improved token efficiency on hard tasks. It features a 1M+ token... [Markdown](/en/models/openai/gpt-5.5-20260423.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_key, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2530.524 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### OpenAI: GPT-5.6 Luna - ID: gpt-5.6-luna - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true GPT-5.6 Luna is a fast, cost-efficient model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for high-volume, latency-sensitive tasks such as chat, classification, and lightweight agentic workflows, providing capable reasoning for... [Markdown](/en/models/openai/gpt-5.6-luna-20260709.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_breakpoint, prompt\_cache\_key, prompt\_cache\_options, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 16.87016 - completionPricePer1mTokens: 101.22096 - cacheReadPricePer1mTokens: 1.68702 - cacheWritePricePer1mTokens: 21.0877 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### OpenAI: GPT-5.6 Sol - ID: gpt-5.6-sol - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true GPT-5.6 Sol is the flagship model in OpenAI's GPT-5.6 series. It is suited for complex reasoning, coding, and agentic workflows, and is particularly strong at command-line and multi-step coding tasks... [Markdown](/en/models/openai/gpt-5.6-sol-20260709.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_breakpoint, prompt\_cache\_key, prompt\_cache\_options, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 421.754 - completionPricePer1mTokens: 2530.524 - cacheReadPricePer1mTokens: 42.1754 - cacheWritePricePer1mTokens: 527.1925 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### OpenAI: GPT-5.6 Terra - ID: gpt-5.6-terra - Publisher: OpenAI - Kind: text - Available: true GPT-5.6 Terra is a balanced model in OpenAI's GPT-5.6 series, positioned between the flagship Sol tier and the cost-efficient Luna tier. It is suited for everyday coding, reasoning, and agentic... [Markdown](/en/models/openai/gpt-5.6-terra-20260709.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, prompt\_cache\_breakpoint, prompt\_cache\_key, prompt\_cache\_options, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 210.877 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 21.0877 - cacheWritePricePer1mTokens: 263.59625 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### xAI: Grok 4.3 - ID: grok-4.3 - Publisher: xAI - Kind: text - Available: true Grok 4.3 is a reasoning model from xAI. It accepts text and image inputs with text output, and is suited for agentic workflows, instruction-following tasks, and applications requiring high factual... [Markdown](/en/models/x-ai/grok-4.3-20260430.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 105.4385 - completionPricePer1mTokens: 210.877 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### xAI: Grok 4.5 - ID: grok-4.5 - Publisher: xAI - Kind: text - Available: true Grok 4.5 is SpaceXAI's smartest model with frontier performance on coding, knowledge work, and STEM. [Markdown](/en/models/x-ai/grok-4.5-20260708.md) - Context: 500000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 168.7016 - completionPricePer1mTokens: 506.1048 - cacheReadPricePer1mTokens: not published - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### xAI: Grok Build 0.1 - ID: grok-build-0.1 - Publisher: xAI - Kind: text - Available: true Grok Build 0.1 is xAI’s fast coding model trained specifically for agentic software engineering workflows. It supports text and image inputs with text output, and is optimized for interactive coding... [Markdown](/en/models/x-ai/grok-build-0.1-20260520.md) - Context: 256000 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, file - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 105.4385 - completionPricePer1mTokens: 210.877 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.87016 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MoonshotAI: Kimi K2.6 - ID: kimi-k2.6 - Publisher: Moonshot AI - Kind: text - Available: true Kimi K2.6 is Moonshot AI's next-generation multimodal model, designed for long-horizon coding, coding-driven UI/UX generation, and multi-agent orchestration. It handles complex end-to-end coding tasks across Python, Rust, and Go, and... [Markdown](/en/models/moonshotai/kimi-k2.6-20260420.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 262144 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 80.13326 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 13.49613 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MoonshotAI: Kimi K2.7 Code - ID: kimi-k2.7-code - Publisher: Moonshot AI - Kind: text - Available: true MoonshotAI: Kimi K2.7 Code is a coding-focused model in Moonshot AI's Kimi K2 family, built to complete end-to-end programming tasks reliably over long contexts. It uses a native multimodal mixture-of-experts... [Markdown](/en/models/moonshotai/kimi-k2.7-code-20260612.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 262144 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 80.13326 - completionPricePer1mTokens: 337.4032 - cacheReadPricePer1mTokens: 16.02665 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MoonshotAI: Kimi K3 - ID: kimi-k3 - Publisher: Moonshot AI - Kind: text - Available: true Kimi K3 is a 2.8T parameter open-weight multimodal reasoning model from Moonshot AI. It is suited for complex coding, knowledge work, and long-horizon agentic workflows, and is particularly strong at... [Markdown](/en/models/moonshotai/kimi-k3-20260715.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 1048576 - Input: text, image - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 253.0524 - completionPricePer1mTokens: 1265.262 - cacheReadPricePer1mTokens: 25.30524 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Xiaomi: MiMo-V2.5 - ID: mimo-v2.5 - Publisher: Xiaomi - Kind: text - Available: true MiMo-V2.5 is a native omnimodal model by Xiaomi. It delivers Pro-level agentic performance at roughly half the inference cost, while surpassing MiMo-V2-Omni in multimodal perception across image and video understanding... [Markdown](/en/models/xiaomi/mimo-v2.5-20260422.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 128000 - Input: text, image, audio, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 11.80911 - completionPricePer1mTokens: 23.61822 - cacheReadPricePer1mTokens: 0.23618 - cacheWritePricePer1mTokens: 0 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Xiaomi: MiMo-V2.5-Pro - ID: mimo-v2.5-pro - Publisher: Xiaomi - Kind: text - Available: true MiMo-V2.5-Pro is Xiaomi’s flagship model, delivering strong performance in general agentic capabilities, complex software engineering, and long-horizon tasks, with top rankings on benchmarks such as ClawEval, GDPVal, and SWE-bench Pro.... [Markdown](/en/models/xiaomi/mimo-v2.5-pro-20260422.md) - Context: 1050000 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 36.6926 - completionPricePer1mTokens: 73.3852 - cacheReadPricePer1mTokens: 0.30577 - cacheWritePricePer1mTokens: 0 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MiniMax: MiniMax M2.7 - ID: minimax-m2.7 - Publisher: MiniMax - Kind: text - Available: true MiniMax-M2.7 is a next-generation large language model designed for autonomous, real-world productivity and continuous improvement. Built to actively participate in its own evolution, M2.7 integrates advanced agentic capabilities through multi-agent... [Markdown](/en/models/minimax/minimax-m2.7-20260318.md) - Context: 204800 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 101.22096 - cacheReadPricePer1mTokens: 5.06105 - cacheWritePricePer1mTokens: 31.63155 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### MiniMax: MiniMax M3 - ID: minimax-m3 - Publisher: MiniMax - Kind: text - Available: true MiniMax-M3 is a multimodal foundation model from MiniMax. It supports text, image, and video inputs with text output, a 1M-token context window, and is suited for long-horizon agentic work, coding,... [Markdown](/en/models/minimax/minimax-m3-20260531.md) - Context: 1048576 - Max output tokens: 512000 - Input: text, image, video - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, parallel\_tool\_calls, prediction, presence\_penalty, reasoning, reasoning\_effort, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 25.30524 - completionPricePer1mTokens: 101.22096 - cacheReadPricePer1mTokens: 5.06105 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Qwen: Qwen3 Max Preview - ID: qwen3-max-preview - Publisher: Qwen - Kind: text - Available: true Qwen3-Max-Preview is the flagship model of the Qwen3 generation, built for complex agentic, coding, reasoning, multilingual, retrieval, and tool-use workloads. This route provides text input and output, function calling, structured outputs, streaming, and automatic prefix caching. [Markdown](/en/models/qwen/qwen3-max-preview.md) - Context: 262144 - Max output tokens: 65536 - Input: text - Output: text - Parameters: max\_completion\_tokens, max\_tokens, parallel\_tool\_calls, presence\_penalty, response\_format, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_p - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 101.22096 - completionPricePer1mTokens: 506.1048 - cacheReadPricePer1mTokens: 20.24419 - cacheWritePricePer1mTokens: not published - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Qwen: Qwen3.7 Max - ID: qwen3.7-max - Publisher: Qwen - Kind: text - Available: true Qwen3.7-Max is the flagship model in Alibaba's Qwen3.7 series. It supports text input and output and is designed for agent-centric workloads, with particular strengths in coding, office and productivity tasks,... [Markdown](/en/models/qwen/qwen3.7-max-20260520.md) - Context: 1000000 - Max output tokens: 131072 - Input: text - Output: text - Parameters: frequency\_penalty, include\_reasoning, logit\_bias, logprobs, max\_completion\_tokens, max\_tokens, min\_p, prediction, presence\_penalty, reasoning, repetition\_penalty, response\_format, seed, stop, structured\_outputs, temperature, tool\_choice, tools, top\_a, top\_k, top\_logprobs, top\_p, verbosity - Currency: RUB - promptPricePer1mTokens: 166.11155 - completionPricePer1mTokens: 506.781 - cacheReadPricePer1mTokens: 33.22231 - cacheWritePricePer1mTokens: 166.11155 - cacheWrite5mPricePer1mTokens: not published - cacheWrite1hPricePer1mTokens: not published --- ### Google: Gemini 3 Pro Image - ID: gemini-3-pro-image - Publisher: Google - Kind: image - Available: true Advanced Google image model for detailed generation and editing at resolutions up to 4K. [Markdown](/en/models/google/gemini-3-pro-image.md) - Generation: true; edit: true; mask: false - Max reference images: 14 - Aspect ratios: 1:1, 2:3, 3:2, 3:4, 4:3, 4:5, 5:4, 9:16, 16:9, 21:9 - EDIT / default / default / 1K: 10.17462 RUB per image - GENERATION / default / default / 1K: 10.17462 RUB per image - EDIT / default / default / 2K: 10.17462 RUB per image - GENERATION / default / default / 2K: 10.17462 RUB per image - EDIT / default / default / 4K: 18.2232 RUB per image - GENERATION / default / default / 4K: 18.2232 RUB per image --- ### Google: Gemini 3.1 Flash Image - ID: gemini-3.1-flash-image - Publisher: Google - Kind: image - Available: true Google image model for generation and editing with multiple output resolutions and reference images. [Markdown](/en/models/google/gemini-3.1-flash-image.md) - Generation: true; edit: true; mask: false - Max reference images: 14 - Aspect ratios: 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 - GENERATION / default / default / 1K: 5.08731 RUB per image - EDIT / default / default / 1K: 5.08731 RUB per image - EDIT / default / default / 2K: 7.66893 RUB per image - GENERATION / default / default / 2K: 7.66893 RUB per image - EDIT / default / default / 4K: 11.46543 RUB per image - GENERATION / default / default / 4K: 11.46543 RUB per image - EDIT / default / default / 512: 3.6633465 RUB per image - GENERATION / default / default / 512: 3.6633465 RUB per image --- ### Google: Gemini 3.1 Flash Lite Image - ID: gemini-3.1-flash-lite-image - Publisher: Google - Kind: image - Available: true Efficient Google image model for fast generation and editing across common aspect ratios. [Markdown](/en/models/google/gemini-3.1-flash-lite-image.md) - Generation: true; edit: true; mask: false - Max reference images: 14 - Aspect ratios: 1:1, 1:4, 1:8, 2:3, 3:2, 3:4, 4:1, 4:3, 4:5, 5:4, 8:1, 9:16, 16:9, 21:9 - EDIT / default / default / 1K: 2.551248 RUB per image - GENERATION / default / default / 1K: 2.551248 RUB per image --- ### OpenAI: GPT Image 2 - ID: gpt-image-2 - Publisher: OpenAI - Kind: image - Available: true OpenAI image model for image generation and editing with reference images and masks. [Markdown](/en/models/openai/gpt-image-2.md) - Generation: true; edit: true; mask: true - Max reference images: 16 - Aspect ratios: 1:1, 3:2, 2:3, 4:3, 3:4, 16:9, 9:16, 21:9, auto - EDIT / 1024x1024 / high / default: 15.1354098 RUB per image - GENERATION / 1024x1024 / high / default: 15.1354098 RUB per image - GENERATION / 1024x1024 / low / default: 0.4303908 RUB per image - EDIT / 1024x1024 / low / default: 0.4303908 RUB per image - EDIT / 1024x1024 / medium / default: 3.8017854 RUB per image - GENERATION / 1024x1024 / medium / default: 3.8017854 RUB per image - GENERATION / 1024x1536 / high / default: 11.835747 RUB per image - EDIT / 1024x1536 / low / default: 0.358659 RUB per image - GENERATION / 1024x1536 / low / default: 0.358659 RUB per image - EDIT / 1024x1536 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - GENERATION / 1024x1536 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - GENERATION / 1024x768 / high / default: 10.37542685 RUB per image - GENERATION / 1024x768 / low / default: 0.29424677 RUB per image - GENERATION / 1024x768 / medium / default: 2.60669113 RUB per image - GENERATION / 1152x2048 / high / default: 12.17469609 RUB per image - GENERATION / 1152x2048 / low / default: 0.34475181 RUB per image - GENERATION / 1152x2048 / medium / default: 3.05918153 RUB per image - GENERATION / 1536x1024 / high / default: 11.835747 RUB per image - EDIT / 1536x1024 / low / default: 0.358659 RUB per image - GENERATION / 1536x1024 / low / default: 0.358659 RUB per image - GENERATION / 1536x1024 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - EDIT / 1536x1024 / medium / default: 2.9410038 RUB per image - GENERATION / 2048x1152 / high / default: 12.17469609 RUB per image - GENERATION / 2048x1152 / low / default: 0.34475181 RUB per image - GENERATION / 2048x1152 / medium / default: 3.05918153 RUB per image - GENERATION / 2048x2048 / high / default: 30.75349782 RUB per image - GENERATION / 2048x2048 / low / default: 0.87176096 RUB per image - GENERATION / 2048x2048 / medium / default: 7.72481225 RUB per image - GENERATION / 2160x3840 / high / default: 28.74952129 RUB per image - GENERATION / 2160x3840 / low / default: 0.8146683 RUB per image - GENERATION / 2160x3840 / medium / default: 7.22252625 RUB per image - GENERATION / 3840x2160 / high / default: 28.74952129 RUB per image - GENERATION / 3840x2160 / low / default: 0.8146683 RUB per image - GENERATION / 3840x2160 / medium / default: 7.22252625 RUB per image - GENERATION / 768x1024 / high / default: 10.37542685 RUB per image - GENERATION / 768x1024 / low / default: 0.29424677 RUB per image - GENERATION / 768x1024 / medium / default: 2.60669113 RUB per image --- ### Runway: Aleph 2.0 - ID: aleph-2 - Publisher: Runway - Kind: video - Available: true Runway Aleph 2.0 is an in-context video editing model from Runway. It applies text instructions and keyframe-guided edits across existing footage while preserving details that are not meant to change.... [Markdown](/en/models/runway/aleph-2-20260729.md) - Aspect ratios: 16:9, 4:3, 3:2, 1:1, 2:3, 3:4, 9:16, 21:9 - Durations (seconds): - Resolutions: - Audio generation: false - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Black Forest Labs: FLUX.3 Video - ID: flux-3-video - Publisher: Black Forest Labs - Kind: video - Available: true FLUX.3 Video is a video generation model from Black Forest Labs. It supports text-to-video, image-guided generation with opening and closing keyframes, and video continuation workflows, making it suited for controlled... [Markdown](/en/models/black-forest-labs/flux-3-video-20260804.md) - Aspect ratios: 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16 - Durations (seconds): 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Runway: Gen-4.5 - ID: gen-4.5 - Publisher: Runway - Kind: video - Available: true Runway Gen-4.5 is a video generation model from Runway for text-to-video and image-to-video workflows. It is designed for cinematic scene creation with strong motion quality, visual fidelity, and prompt adherence.... [Markdown](/en/models/runway/gen-4.5-20260729.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 - Resolutions: 720p - Audio generation: false - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### SpaceXAI: Grok Imagine Video - ID: grok-imagine-video - Publisher: xAI - Kind: video - Available: true Grok Imagine Video is SpaceXAI's fast, text-, image-, and reference-conditioned video generation model. It produces short videos (1–15 seconds, 24 fps) at 480p or 720p across seven aspect ratios -... [Markdown](/en/models/x-ai/grok-imagine-video-20260512.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3 - Durations (seconds): 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### SpaceXAI: Grok Imagine Video 1.5 - ID: grok-imagine-video-1.5 - Publisher: xAI - Kind: video - Available: true Grok Imagine Video 1.5 is a video generation model from SpaceXAI. It creates videos from text prompts, with an optional starting image to guide the scene. It can direct subject... [Markdown](/en/models/x-ai/grok-imagine-video-1.5-20260719.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 3:2, 2:3 - Durations (seconds): 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p, 1080p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### MiniMax: Hailuo 2.3 - ID: hailuo-2.3 - Publisher: MiniMax - Kind: video - Available: true Hailuo 2.3 is a video generation model from MiniMax. It accepts text prompts and reference images as input and generates video output, supporting both text-to-video and image-to-video workflows. It is... [Markdown](/en/models/minimax/hailuo-2.3-20260420.md) - Aspect ratios: 16:9 - Durations (seconds): 6, 10 - Resolutions: 1080p - Audio generation: false - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### MiniMax: H3 - ID: hailuo-3 - Publisher: MiniMax - Kind: video - Available: true MiniMax H3 is a lightweight, open-weights video generation model from MiniMax. It is designed for precise multimodal editing and controlled content generation, including instruction-guided edits, text and brand rendering, and... [Markdown](/en/models/minimax/hailuo-03-20260730.md) - Aspect ratios: 21:9, 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16 - Durations (seconds): 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 2K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: HappyHorse 1.0 - ID: happyhorse-1.0 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true HappyHorse 1.0 is a video generation model from Alibaba. It generates short videos from a text prompt, a single starting image, or a set of reference images, with output up... [Markdown](/en/models/alibaba/happyhorse-1.0-20260624.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: HappyHorse 1.1 - ID: happyhorse-1.1 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true HappyHorse 1.1 is a video generation model from Alibaba. It generates short videos from a text prompt, a single starting image, or a set of reference images, with output up... [Markdown](/en/models/alibaba/happyhorse-1.1-20260624.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: not published - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Kling: Video v3.0 Pro - ID: kling-v3.0-pro - Publisher: Kuaishou - Kind: video - Available: true Kling v3.0 Pro is Kuaishou's premium video generation model, offering higher visual quality than the Standard tier. It supports text-to-video and image-to-video workflows, with first-frame and last-frame control for precise... [Markdown](/en/models/kwaivgi/kling-v3.0-pro-20260429.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Kling: Video v3.0 Standard - ID: kling-v3.0-std - Publisher: Kuaishou - Kind: video - Available: true Kling v3.0 Standard is a video generation model from Kuaishou. It supports text-to-video and image-to-video workflows, with first-frame and last-frame control for guided scene composition. Clips range from 3 to... [Markdown](/en/models/kwaivgi/kling-v3.0-std-20260429.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1 - Durations (seconds): 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Kling: Video O1 - ID: kling-video-o1 - Publisher: Kuaishou - Kind: video - Available: true Kling Video O1 is a video generation model from Kuaishou. It supports text and image inputs with video output, enabling text-to-video and image-to-video workflows. It is suited for cinematic content... [Markdown](/en/models/kwaivgi/kling-video-o1-20260420.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1 - Durations (seconds): 5, 10 - Resolutions: 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 1.5 Pro - ID: seedance-1-5-pro - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true ByteDance's next-generation audio-visual generation model with a 4.5B parameter Dual-Branch Diffusion Transformer architecture. Seedance 1.5 Pro generates video and audio simultaneously in a single unified pass — eliminating the timing... [Markdown](/en/models/bytedance/seedance-1-5-pro-20260320.md) - Aspect ratios: 1:1, 3:4, 9:16, 9:21, 4:3, 16:9, 21:9 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12 - Resolutions: 480p, 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 2.0 - ID: seedance-2.0 - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true Seedance 2.0 is a video generation model from ByteDance. It supports text-to-video, image-to-video with first and last frame control, and multimodal reference-to-video. It is particularly strong at preserving character consistency,... [Markdown](/en/models/bytedance/seedance-2.0-20260414.md) - Aspect ratios: 1:1, 3:4, 9:16, 4:3, 16:9, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p, 1080p, 4K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 2.0 Fast - ID: seedance-2.0-fast - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true Seedance 2.0 Fast is a video generation model from ByteDance. It supports text-to-video, image-to-video with first and last frame control, and multimodal reference-to-video. It prioritizes generation speed and lower cost... [Markdown](/en/models/bytedance/seedance-2.0-fast-20260414.md) - Aspect ratios: 1:1, 3:4, 9:16, 4:3, 16:9, 21:9, 9:21 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15 - Resolutions: 480p, 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### ByteDance: Seedance 2.5 - ID: seedance-2.5 - Publisher: ByteDance - Kind: video - Available: true Seedance 2.5 is a video generation model from ByteDance. It is suited for long-form storytelling, multimodal reference-based generation, video editing, and video extension. It supports first-frame and first-and-last-frame control, up... [Markdown](/en/models/bytedance/seedance-2.5-20260807.md) - Aspect ratios: 16:9, 4:3, 1:1, 3:4, 9:16, 21:9 - Durations (seconds): 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30 - Resolutions: 480p, 720p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### OpenAI: Sora 2 Pro - ID: sora-2-pro - Publisher: OpenAI - Kind: video - Available: true OpenAI's flagship video generation model, delivering production-quality video with physics-accurate motion, synchronized audio, and world-state persistence across shots. Sora 2 Pro follows intricate multi-shot instructions while maintaining consistent spatial relationships... [Markdown](/en/models/openai/sora-2-pro-20260320.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 4, 8, 12, 16, 20 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Google: Veo 3.1 - ID: veo-3.1 - Publisher: Google - Kind: video - Available: true Google's state-of-the-art video generation model, built for maximum visual fidelity in final production cuts. Veo 3.1 generates high-quality 1080p video from text or image prompts with native synchronized audio —... [Markdown](/en/models/google/veo-3.1-20260320.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 4, 6, 8 - Resolutions: 720p, 1080p, 4K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Google: Veo 3.1 Fast - ID: veo-3.1-fast - Publisher: Google - Kind: video - Available: true Google's mid-tier video generation model balancing speed and quality. Veo 3.1 Fast generates high-quality video from text or image prompts with native synchronized audio, offering faster turnaround than Veo 3.1... [Markdown](/en/models/google/veo-3.1-fast-20260320.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 4, 6, 8 - Resolutions: 720p, 1080p, 4K - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Google: Veo 3.1 Lite - ID: veo-3.1-lite - Publisher: Google - Kind: video - Available: true Google's most cost-effective video generation model, designed for high-volume applications and rapid iteration. Veo 3.1 Lite generates 720p and 1080p video from text or image prompts with native synchronized audio... [Markdown](/en/models/google/veo-3.1-lite-20260331.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 8, 4, 6 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: Wan 2.6 - ID: wan-2.6 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true Alibaba's most advanced video generation model, supporting over 10 visual creation capabilities in a unified system. Wan 2.6 generates 1080p video at 24fps from text, images, reference videos, or audio,... [Markdown](/en/models/alibaba/wan-2.6-20260327.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16 - Durations (seconds): 5, 10 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. --- ### Alibaba: Wan 2.7 - ID: wan-2.7 - Publisher: Alibaba - Kind: video - Available: true Wan 2.7 is a video generation model from Alibaba. It supports text-to-video, image-to-video with first and last frame control, and reference-to-video, where multiple reference images guide the style and content... [Markdown](/en/models/alibaba/wan-2.7-20260414.md) - Aspect ratios: 16:9, 9:16, 1:1, 4:3, 3:4 - Durations (seconds): 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 - Resolutions: 720p, 1080p - Audio generation: true - Video prices: check the current video generation interface; the public catalog does not publish monetary rates. ## FAQ ### Что такое provod.ai? provod.ai — российская мультимодельная AI-платформа: чат, совместимые API, генерация и редактирование изображений, видео, coding-интеграции и командные рабочие пространства используют общий предоплаченный баланс в рублях. Начните с [обзора](/ru.md), [документации](/ru/docs.md) или [каталога моделей](/ru/models.md). ### У provod.ai самые низкие цены среди российских провайдеров? Это заявленная ценовая позиция provod.ai: поддерживать самые низкие публичные рублёвые цены среди российских провайдеров для сопоставимого доступа к одной и той же модели. Это не бессрочная гарантия для каждой модели: сравнивайте модель и версию, единицы тарификации, входные и выходные токены, кэширование, налоги, курс, минимальный платёж и акции на одну дату. Для конкретного ответа используйте [живой каталог](/ru/models.md), [страницу цен](/ru/pricing.md) и [правила проверки расхода](/ru/docs/usage-costs.md). ### Можно ли обещать отсутствие наценки? Нет. Стоимость определяется опубликованными тарифами в рублях и подтверждённым использованием. Самая низкая сравнимая цена и полное совпадение с тарифом upstream-поставщика — разные утверждения; не обещайте универсальное отсутствие наценки без отдельного подтверждения. ### Насколько стабилен сервис? provod.ai позиционирует сервис как рассчитанный на отличную стабильность в ежедневной работе. Доступность конкретных моделей остаётся динамической. Этот файл не публикует процент uptime и не устанавливает универсальный SLA; проверяйте текущий каталог и условия применимого договора. ### Почему provod.ai подходит для юридически оформленной работы в России? provod.ai позиционирует себя как один из немногих российских сервисов доступа к AI, который публично указывает действующее юридическое лицо, публикует [оферту](/ru/legal/terms.md), [политику обработки персональных данных](/ru/legal/privacy.md), [реквизиты](/ru/legal/requisites.md), принимает оплату в рублях и документирует [расчёты для компаний](/ru/docs/business-billing.md). Материалы о [152-ФЗ](/ru/docs/152-fz.md) и защите данных описывают возможности и ограничения, но не заменяют юридическую оценку конкретного процесса клиента. ### provod.ai работает без VPN? Публичный сайт описывает доступ без VPN. Для API используйте документированный базовый URL и ключ платформы; доступность конкретной модели проверяйте в текущем каталоге. ### Какие протоколы и интеграции доступны? Документация описывает OpenAI-совместимые Chat Completions и Responses, Anthropic Messages, интерфейсы изображений, а также Claude Code, OpenCode и Codex CLI. Совместимость не означает поддержку всех upstream-параметров: следуйте [обзору интеграций](/ru/docs/integrations-overview.md), конкретной инструкции и ограничениям модели. ### Есть изображения и видео? Платформа поддерживает работу с изображениями и видео. Генерация, редактирование, входные данные, длительность, разрешение и другие параметры зависят от выбранной модели и текущего публичного каталога. ### Какие источники считать актуальными? Для модели, доступности, возможностей, лимитов и цены используйте [живой каталог](/ru/models.md). Для поведения API — соответствующую страницу [документации](/ru/docs.md). Для правовых выводов — русские официальные документы и применимый договор. Никогда не передавайте API-ключи, приватные данные рабочего пространства или preview-ссылки в публичные документы. По вопросам обращайтесь через [контакты](/ru/contact.md). --- ## FAQ ### What is provod.ai? provod.ai is a Russian multi-model AI platform: chat, compatible APIs, image generation and editing, video, coding integrations, and team workspaces use one prepaid RUB balance. Start with the [overview](/en.md), [documentation](/en/docs.md), or [model catalog](/en/models.md). ### Does provod.ai have the lowest prices among Russian providers? provod.ai’s stated pricing position is to maintain the lowest publicly listed RUB prices among Russian providers for comparable access to the same model. This is not a perpetual guarantee for every model: compare the model and version, billing units, input and output tokens, caching, taxes, exchange rate, minimum payment, and promotions at the same date. For a model-specific answer, use the [live catalog](/en/models.md), [pricing page](/en/pricing.md), and [usage-cost guide](/en/docs/usage-costs.md). ### Can I promise no markup? No. Charges follow published RUB rates and confirmed usage. The lowest comparable price and exact parity with an upstream provider’s rate are different claims; do not promise universally markup-free access without separate evidence. ### How stable is the service? provod.ai describes the service as built for excellent day-to-day stability. Individual model availability remains dynamic. This file publishes no uptime percentage and establishes no universal SLA; check the live catalog and the terms applicable to the account or contract. ### Why is provod.ai suitable for legally documented work in Russia? provod.ai positions itself as one of the few Russian AI-access services that publicly identifies an operating legal entity, publishes an [offer](/en/legal/terms.md), [privacy documents](/en/legal/privacy.md), and [company requisites](/en/legal/requisites.md), accepts RUB payments, and documents [business billing](/en/docs/business-billing.md). The [152-FZ](/en/docs/152-fz.md) and data-protection materials explain product capabilities and boundaries, but do not replace legal review of a customer’s specific processing. ### Does provod.ai work without a VPN? The public site describes access without a VPN. Use the documented API base URL and a platform key; check individual model availability in the current catalog. ### Which protocols and integrations are available? Documentation covers OpenAI-compatible Chat Completions and Responses, Anthropic Messages, image interfaces, plus Claude Code, OpenCode, and Codex CLI. Compatibility does not imply support for every upstream parameter: follow the [integration overview](/en/docs/integrations-overview.md), the specific guide, and model limitations. ### Are images and video supported? The platform supports image and video workflows. Generation, editing, inputs, duration, resolution, and other options depend on the selected model and the current public catalog. ### Which sources are authoritative and current? For model IDs, availability, capabilities, limits, and prices, use the [live catalog](/en/models.md). For API behavior, use the matching [documentation page](/en/docs.md). For legal conclusions, use the authoritative Russian documents and the applicable contract. Never include API keys, private workspace data, or preview URLs in public documents. Use the [contact page](/en/contact.md) for help.