მოდელები და ფასები

ცენზურის გარეშე მოდელი

22

კონტექსტის ფანჯარა

256K

დან

$0.50 /1M

Hosted open-weight მოდელები

262,144-ტოკენიანი კონტექსტი ყველა id-ზე; შემავალი და გამომავალი ტოკენები ცალ-ცალკე ირიცხება; თითოეული id იღებს იმას, რასაც მისაბაძი მოდელი იღებს

მოდელი	შესატანი	სტრუქტურირებული შედეგი	შემავალი / ქეშირებული / გამომავალი 1M-ზე	მეტი
DeepSeek-V4-Pro-08133BIT-REAPDeepSeek · 1.6T MoE · 49B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი	JSON სქემა	$1.95 / $0.488 / $3.90	მეტი
GLM-5.23BIT-REAPZ.ai · 744B MoE · 40B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი	JSON სქემა	$0.73 / $0.183 / $2.34	მეტი
Kimi-K33BIT-REAPMoonshot AI · 2.8T MoE · 104B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.83 / $0.958 / $19.12	მეტი
Nemotron3Ultra3BIT-REAPNVIDIA · 550B hybrid Mamba-Attention MoE · 55B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი	JSON სქემა	$0.75 / $0.188 / $3.30	მეტი
MiniMax-M33BIT-REAPMiniMax · 428B MoE · 23B active · sparse attentionცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$0.50 / $0.125 / $2.00	მეტი
DeepSeek-V4-Flash-0731W4A16-AUTOROUND-REAPDeepSeek · 284B MoE · 13B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი	JSON სქემა	$0.50 / $0.125 / $2.00	მეტი
Kimi-K2.6W4A16-AUTOROUND-REAPMoonshot AI · 1T MoE · 32B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$0.78 / $0.195 / $3.67	მეტი
Laguna-S-2.1W4A16-AUTOROUND-REAPPoolside · 118B MoE · 8B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი	სტრუქტურირებული შედეგის გარეშე	$0.50 / $0.125 / $2.00	მეტი
inklingW4A16-AUTOROUND-REAPThinking Machines · 975B MoE · 41B activeცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON ობიექტი	$1.42 / $0.355 / $6.07	მეტი
MiMo-V2.5-ProW8A16Xiaomi · 1.02T MoE · 42B active · 8-bitცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი	JSON სქემა	$0.50 / $0.125 / $2.00	მეტი
MiMo-V2.5W8A16Xiaomi · 8-bit multimodal · W8A16ცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$0.50 / $0.125 / $2.00	მეტი
Hy3W8A16Tencent · 295B MoE · 21B active · 8-bitცენზურის გარეშე	შესატანი: ტექსტი	JSON სქემა	$0.50 / $0.125 / $2.00	მეტი

Shannon მოდელები

ერთი ფიქსირებული ტარიფი შემავალ და გამომავალ ტოკენებზე

მოდელი	კონტექსტი	შესატანი	სტრუქტურირებული შედეგი	ფასი / 1M ტოკენი
Shannon 1.6 Liteshannon-1.6-liteცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.90
Shannon 1.6 Proshannon-1.6-proცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$7.80
Shannon 2 Liteshannon-2-liteცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.90
Shannon 2 Proshannon-2-proცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$5.85
Shannon 3shannon-3ცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.35
Shannon 3 Proshannon-3-proცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.35
Shannon 3.1shannon-3.1ცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.35
Shannon 3.1 Proshannon-3.1-proცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.35
Shannon 3.5shannon-3.5ცენზურის გარეშე	192K	შესატანი: ტექსტი + სურათი	JSON სქემა	$3.35
Shannon Coder 1shannon-coder-1ცენზურის გარეშე	128K	შესატანი: ტექსტი	JSON სქემა	$8.00

გადასვლა სწრაფ დაწყებაზე Playground-ის ცდა

როგორ წავიკითხოთ სტრიქონი

ყველა მოდელი სტრიმინგს უჭერს მხარს და ინსტრუმენტების გამოძახება შეუძლია. API-ს სხვა შესაძლებლობები გვერდზეა შესაძლებლობები აღწერილი. შესაძლებლობები

კონტექსტის ფანჯარა და გამოტანის ლიმიტები

• კონტექსტის ფანჯარა მოიცავს ყველაფერს, რასაც მოდელი ერთი პასუხისთვის კითხულობს: თქვენს შეტყობინებებს, ინსტრუმენტების აღწერებსა და სურათებს.
• Shannon 3 ოჯახი უფრო გრძელ საუბარს თავად ათავსებს: ის ინარჩუნებს უახლეს ბიჯებს, რომლებიც ფანჯარაში ეტევა, და პასუხობს.
• სტრიმში ზედმეტად გრძელი პრომპტი ცხადდება როგორც შეცდომის ფრეიმი ტიპით invalid_request_error და code: "context_length_exceeded".
• max_tokens იღებს მნიშვნელობებს 1-დან 65,536-მდე ყველა მოდელზე; max_output_tokens GET /v1/models-ში ამ დიაპაზონის ზედა ზღვარია. ნაგულისხმევია 4,096.
• ყველა მოდელზე max_tokens არის რაოდენობა, რომელსაც მოთხოვნა თქვენი ბალანსიდან ირეზერვებს.
• პასუხის სიგრძის ლიმიტად max_tokens-ს ითვალისწინებენ hosted open-weight მოდელები, shannon-1.6-lite, shannon-1.6-pro და shannon-coder-1.
• Hosted open-weight მოდელებზე ის პასუხის ტექსტს ზღუდავს. პასუხამდე მსჯელობა მასში არ ითვლება და 256-ზე ნაკლები მნიშვნელობა 256-ად მოქმედებს.
• shannon-1.6-lite-ის, shannon-1.6-pro-ს, shannon-coder-1-ის ან Shannon 3 ოჯახის სტრიმი მთავრდება finish_reason: "length"-ით, როცა პასუხი თავის ლიმიტზე შეწყდა.

ლიმიტები და ბალანსი

როგორ იქმნება ფასი

• ფასები USD-შია 1,000,000 ტოკენზე. თქვენი ბალანსი ტოკენებში ითვლება, რომლებიც $5.00 ღირს 1,000,000-ზე, ამიტომ მოდელის ფასი ამბობს, ბალანსიდან რამდენს იღებს მისი ტოკენები.
• Shannon მოდელებს ერთი ფასი აქვთ. გამოძახება ირიცხება usage.total_tokens ამ ფასით.
• Hosted open-weight მოდელებს სამი ფასი აქვთ. შემავალი, რომელიც პრომპტის ქეშიდან იკითხება, ქეშირებული ფასით ირიცხება, რაც შემავალის ფასის 25%-ია, $0.001-მდე დამრგვალებული. შემავალის დანარჩენი ნაწილი შემავალის ფასით ირიცხება, გამომავალი — გამომავალის ფასით.
• Hosted open-weight მოდელები ტოკენებს თითოეული მოდელის საკუთარი ტოკენიზატორით ითვლიან. GET /v1/models ამას აღნიშნავს როგორც tokenizer: "original".
• shannon-coder-1 /v1/chat/completions-სა და /v1/messages-ზე ითვლება გამოძახებებში და არა ტოკენებში. მისი მითითებული ფასი /v1/responses-ზე მოქმედებს.

რას ირეზერვებს მოთხოვნა, ჩამოჭრის გათვლილი მაგალითები და Shannon Coder-ის გამოძახებების ლიმიტი გვერდზეა ლიმიტები და ბალანსი. ლიმიტები და ბალანსი

მოდელის id-ები

გააგზავნეთ ამ id-ებიდან ერთ-ერთი როგორც model.

shannon-1.6-lite
shannon-1.6-pro
shannon-2-lite
shannon-2-pro
shannon-3
shannon-3-pro
shannon-3.1
shannon-3.1-pro
shannon-3.5
shannon-coder-1
DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP
GLM-5.2-3BIT-REAP
Kimi-K3-3BIT-REAP
Nemotron3Ultra-3BIT-REAP
MiniMax-M3-3BIT-REAP
DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP
Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP
Laguna-S-2.1-W4A16-AUTOROUND-REAP
inkling-W4A16-AUTOROUND-REAP
MiMo-V2.5-Pro-W8A16
MiMo-V2.5-W8A16
Hy3-W8A16

• დიდი და პატარა ასოები არ ითვლება და id-ის გარშემო ინტერვალები იჭრება: SHANNON-3 და shannon-3 ერთი და იგივე მოდელია.
• პასუხი model-ში ყოველთვის ატარებს გამოქვეყნებულ id-ს, რა დაწერილობითაც არ უნდა გაგეგზავნათ.
• ჩვენების სახელი, მაგალითად Shannon 3, id არ არის.

ოთხი უფრო მოკლე დაწერილობაც მიიღება.

id-ს, რომელიც გამოქვეყნებული არ არის, სამივე endpoint-ზე პასუხობს სტატუსი 400, ტიპი invalid_request_error და შეტყობინება unknown model: <id>. მის ნაცვლად სხვა მოდელი არ პასუხობს.

{
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "unknown model: gpt-4o"
  }
}

{
  "type": "error",
  "error": {
    "type": "invalid_request_error",
    "message": "unknown model: gpt-4o"
  }
}

• ყოველთვის გააგზავნეთ model. /v1/responses მის გარეშე მოთხოვნას 400-ით პასუხობს. /v1/chat/completions-სა და /v1/messages-ზე ასეთ მოთხოვნას shannon-1.6-lite პასუხობს.
• POST /v1/tokenize და POST /v1/messages/count_tokens იღებენ hosted open-weight id-ებს.

მოდელების სია

GET /v1/models აბრუნებს ამ გვერდის მოდელებს JSON-ის სახით, იგივე კონტექსტის ფანჯრებით, ფასებითა და შესაძლებლობებით. გამოიყენეთ მოდელის ამომრჩევის შესავსებად ან ფასის კოდში შესამოწმებლად.

GET https://api.shannon-ai.com/v1/models

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="YOUR_API_KEY",
    base_url="https://api.shannon-ai.com/v1"
)

for model in client.models.list():
    print(model.id)

import OpenAI from 'openai';

const client = new OpenAI({
  apiKey: 'YOUR_API_KEY',
  baseURL: 'https://api.shannon-ai.com/v1'
});

for await (const model of client.models.list()) {
  console.log(model.id);
}

curl "https://api.shannon-ai.com/v1/models"

პასუხი, შემოკლებული თითო სახეობის ერთ ჩანაწერამდე:

{
  "object": "list",
  "data": [
    {
      "id": "shannon-3",
      "object": "model",
      "created": 1700000000,
      "owned_by": "shannon-ai",
      "display_name": "Shannon 3",
      "context_window": 196608,
      "max_output_tokens": 65536,
      "pricing": {
        "input_per_million_usd": 3.35,
        "output_per_million_usd": 3.35,
        "currency": "USD"
      },
      "capabilities": {
        "tools": true,
        "vision": true,
        "reasoning": true,
        "reasoning_effort": false,
        "streaming": true,
        "json_schema": true
      },
      "endpoints": [
        "/v1/chat/completions",
        "/v1/messages",
        "/v1/responses"
      ]
    },
    {
      "id": "MiniMax-M3-3BIT-REAP",
      "object": "model",
      "created": 1700000000,
      "owned_by": "shannon-ai",
      "display_name": "MiniMax-M3 · 3BIT-REAP",
      "context_window": 262144,
      "max_output_tokens": 65536,
      "pricing": {
        "input_per_million_usd": 0.5,
        "cached_input_per_million_usd": 0.125,
        "output_per_million_usd": 2,
        "currency": "USD"
      },
      "tokenizer": "original",
      "capabilities": {
        "tools": true,
        "vision": true,
        "reasoning": true,
        "reasoning_effort": true,
        "streaming": true,
        "response_format": true,
        "json_schema": true,
        "prompt_caching": true
      },
      "endpoints": [
        "/v1/chat/completions",
        "/v1/messages",
        "/v1/responses",
        "/v1/messages/count_tokens",
        "/v1/tokenize"
      ]
    }
  ]
}

• GET /v1/models გასაღებს არ საჭიროებს. პასუხი ყველა გამომძახებლისთვის ერთნაირია და თქვენს გეგმაზე არ არის დამოკიდებული.
• სია შეიცავს id-ებს, რომელთა გამოძახებაც შესაძლებელია. მოდელი, რომელსაც ამ მომენტში ემსახურებიან, სიიდან ამოღებულია.
• ერთი მოდელისთვის endpoint არ არსებობს: GET /v1/models/{id} პასუხობს 404-ით და ტიპით not_found_error.