Ҳуҷҷатҳои API

Инфрасохтори Зеҳни бесензура

API-и зеҳни сунъии бесензура: моделҳои Shannon бе рад кардан ва бе филтр, аз GPU-ҳои худамон. Мувофиқ бо OpenAI ва Anthropic — SDK-и аллакай истифодашударо гузоред, як калид, streaming, даъвати абзорҳо ва reasoning дар ҳар endpoint.

22 моделҳои бесензура
256K равзанаи контекст
аз $0.50/1M
3 API-ҳои мувофиқ
3 шабакаҳо: TLS, Tor, I2P

Оғози сохтан Playground-ро санҷед

from openai import OpenAI

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

response = client.chat.completions.create(
    model="shannon-3",
    messages=[
        {"role": "user", "content": "Hello, Shannon!"}
    ],
    max_tokens=1024
)

print(response.choices[0].message.content)

import OpenAI from 'openai';

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

const response = await client.chat.completions.create({
  model: 'shannon-3',
  messages: [
    { role: 'user', content: 'Hello, Shannon!' }
  ],
  max_tokens: 1024
});

console.log(response.choices[0].message.content);

package main

import (
    "context"
    "fmt"
    openai "github.com/sashabaranov/go-openai"
)

func main() {
    config := openai.DefaultConfig("YOUR_API_KEY")
    config.BaseURL = "https://api.shannon-ai.com/v1"
    client := openai.NewClientWithConfig(config)

    resp, err := client.CreateChatCompletion(
        context.Background(),
        openai.ChatCompletionRequest{
            Model: "shannon-3",
            Messages: []openai.ChatCompletionMessage{
                {Role: "user", Content: "Hello, Shannon!"},
            },
            MaxTokens: 1024,
        },
    )
    if err != nil {
        panic(err)
    }
    fmt.Println(resp.Choices[0].Message.Content)
}

curl -X POST "https://api.shannon-ai.com/v1/chat/completions" \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "shannon-3",
    "messages": [
      {"role": "user", "content": "Hello, Shannon!"}
    ],
    "max_tokens": 1024
  }'

Моделҳо ва нархҳо БАРОИ 1M ТОКЕН

Маҳдудиятҳо, id-ҳо ва чӣ тавр нархҳо ташаккул меёбанд

БЕТА Квантизатсияи хурдтар, то нархҳо паст бимонанд

Моделҳои кушода-вазн (open-weight), ки ҳоло меҳмонона шудаанд, бо квантизатсияи хурдтар кор мекунанд. Ин як содд-мубодилаи шуморашуда аст: он инфрасохторро барои бизнесҳое, ки дар як моҳ камтар аз $10,000 даромад доранд, даступпазир мекунад. Оқибати воқеии он ин аст, ки рафтори модел нисбат ба вазнҳои пур-ҳаҷм коҳиш ёфтааст — мо аввал инро ба шумо мегӯем, то шумо онро дар ҳолати истеҳсолот (production) кашф накунед.

Дастаи мо кӯшиш мекунад, ки ин фосиларо аз байн баранд. Мо боз барои меҳмонона кардани квантҳои босифати Kimi K3, GLM 5.3 ва дигарҳо кор карда истодаем. Ин ҳоло дар ҳолати бета аст.

Моделҳои open-weight-и хостшуда контексти 262,144 токен дар ҳар id; вуруд ва баромад ҷудо ҳисоб карда мешаванд; ҳар id он чиро қабул мекунад, ки модели тақлидшаванда қабул мекунад

DeepSeek-V4-Pro-0813 3BIT-REAP

DeepSeek · 1.6T MoE · 49B active

Бесензура

Модели дараҷаи flagship барои reasoning-и амиқ ва баромади дароз.

Id-и модел DeepSeek-V4-Pro-0813-3BIT-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$1.95 / $0.488 / $3.90

Бештар
GLM-5.2 3BIT-REAP

Z.ai · 744B MoE · 40B active

Бесензура

Модели универсалии пурқувват бо баромади бойи бисёрзабона.

Id-и модел GLM-5.2-3BIT-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.73 / $0.183 / $2.34

Бештар
Kimi-K3 3BIT-REAP

Moonshot AI · 2.8T MoE · 104B active

Бесензура

Модели баландсифат, ки барои ҷавобҳои пурра ва муфассал танзим шудааст.

Id-и модел Kimi-K3-3BIT-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$3.83 / $0.958 / $19.12

Бештар
Nemotron3Ultra 3BIT-REAP

NVIDIA · 550B hybrid Mamba-Attention MoE · 55B active

Бесензура

Модели калони самарабахш бо reasoning-и қавӣ барои ҳар доллар.

Id-и модел Nemotron3Ultra-3BIT-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.75 / $0.188 / $3.30

Бештар
MiniMax-M3 3BIT-REAP

MiniMax · 428B MoE · 23B active · sparse attention

Бесензура

Модели зуд ва арзон барои бори кории калон.

Id-и модел MiniMax-M3-3BIT-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

Бештар
DeepSeek-V4-Flash-0731 W4A16-AUTOROUND-REAP

DeepSeek · 284B MoE · 13B active

Бесензура

Модели зуди DeepSeek, ки суръат ва сифатро мутаносиб мекунад.

Id-и модел DeepSeek-V4-Flash-0731-W4A16-AUTOROUND-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

Бештар
Kimi-K2.6 W4A16-AUTOROUND-REAP

Moonshot AI · 1T MoE · 32B active

Бесензура

Модели қобил барои reasoning ва пешнависи ҳаррӯза.

Id-и модел Kimi-K2.6-W4A16-AUTOROUND-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.78 / $0.195 / $3.67

Бештар
Laguna-S-2.1 W4A16-AUTOROUND-REAP

Poolside · 118B MoE · 8B active

Бесензура

Модели бениҳоят арзон барои корҳои сабук.

Id-и модел Laguna-S-2.1-W4A16-AUTOROUND-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
Бе баромади сохторӣ
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

Бештар
inkling W4A16-AUTOROUND-REAP

Thinking Machines · 975B MoE · 41B active

Бесензура

Модели эҷодӣ бо услуби хоси навишт.

Id-и модел inkling-W4A16-AUTOROUND-REAP

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
Объекти JSON
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$1.42 / $0.355 / $6.07

Бештар
MiMo-V2.5-Pro W8A16

Xiaomi · 1.02T MoE · 42B active · 8-bit

Бесензура

Модели фишурдаи pro барои баромади сохторӣ ва дақиқ.

Id-и модел MiMo-V2.5-Pro-W8A16

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

Бештар
MiMo-V2.5 W8A16

Xiaomi · 8-bit multimodal · W8A16

Бесензура

Модели хурди чолок барои корҳои оддӣ бо хароҷоти ҳадди ақал.

Id-и модел MiMo-V2.5-W8A16

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

Бештар
Hy3 W8A16

Tencent · 295B MoE · 21B active · 8-bit

Бесензура

Модели камхарҷ барои ҷавобҳои муҳтасари гуфтугӯӣ.

Id-и модел Hy3-W8A16

Контекст
256K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Кӯшиши reasoning
- Кэшкунии prompt
- Streaming
Вход / кэшированный / выход на 1M

$0.50 / $0.125 / $2.00

Бештар

Моделҳои Shannon як нархи ягона барои вуруд ва баромад

Shannon 1.6 Lite

Бесензура

Ҷавобҳои зуд ва самаранок барои корҳои ҳаррӯза

Id-и модел shannon-1.6-lite

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$3.90
Shannon 1.6 Pro

Бесензура

Разумгардонии пешрафта барои масъалаҳои мураккаб

Id-и модел shannon-1.6-pro

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$7.80
Shannon 2 Lite

Бесензура

Shannon 2 Lite: хатсайри зуди фикр-пешнавис-баррасӣ бо пайгирии намоёни reasoning. Чати ҳаррӯза, хулосаҳо ва саволу ҷавоб.

Id-и модел shannon-2-lite

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$3.90
Shannon 2 Pro

Бесензура

Shannon 2 Pro: гузарҳои амиқтари фикр-пешнавис-баррасӣ барои таҳлил, навиштани матнҳои дароз ва reasoning-и чандқадама.

Id-и модел shannon-2-pro

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$5.85
Shannon 3

Бесензура

Модели Shannon-и насли охирин бо reasoning-и зуд ва нархи ягонаи паст.

Id-и модел shannon-3

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$3.35
Shannon 3 Pro

Бесензура

Сатҳи тавонотари Shannon 3 барои кори мураккаби чандқадама.

Id-и модел shannon-3-pro

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$3.35
Shannon 3.1

Бесензура

Shannon 3 дар сахтафзори худамон, бо streaming-и пурсуръат ва бидуни дарвозаи меъёр.

Id-и модел shannon-3.1

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$3.35

Бештар
Shannon 3.1 Pro

Бесензура

Reasoning-и амиқи пурсуръат бо гузари тадқиқоти пасзамина барои саволҳои мушкил.

Id-и модел shannon-3.1-pro

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Ҷустуҷӯи веб
- Streaming
Нарх / 1M токен

$3.35

Бештар
Shannon 3.5

Бесензура

One streaming answer that thinks, searches, draws charts and diagrams and writes files inline.

Id-и модел shannon-3.5

Контекст
192K

Вуруд
Вуруд: матн + тасвир

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Streaming
Нарх / 1M токен

$3.35

Бештар
Shannon Coder 1

Бесензура

Мутахассиси код ва абзорҳо: таҳрири агентӣ, файлҳои дароз ва ҳалқаҳои сахти абзорҳо.

Id-и модел shannon-coder-1

Контекст
128K

Вуруд
Вуруд: матн

Баромади сохторӣ
JSON schema
- Абзорҳо
- Reasoning
- Streaming
Нарх / 1M токен

$8.00

Ҳуҷҷатҳоро аз назар гузаронед

Дастрас тавассути Tor ва I2P Хидмати Onion, eepsite-и I2P ва оинаи рамзгузоришудаи TLS. Ҳамон роҳҳои /v1, ҳамон калид, бо streaming; бе cookie, бе JavaScript, бе дархостҳои тарафи сеюм. Endpoint-ҳои Tor ва I2P

Омодаи сохтани он ҳастед?

Сатҳи ройгон бо ҳар аккаунт дохил аст. Калиди шумо як клик дуртар аст.

Калиди API гиред Нархҳоро бинед

Инфрасохтори Зеҳни бесензура

Моделҳо ва нархҳо БАРОИ 1M ТОКЕН

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`

Моделҳои Shannon як нархи ягона барои вуруд ва баромад

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

Ҳуҷҷатҳоро аз назар гузаронед

Омодаи сохтани он ҳастед?

Моделҳо ва нархҳо БАРОИ 1M ТОКЕН

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

Моделҳои Shannon як нархи ягона барои вуруд ва баромад

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

Ҳуҷҷатҳоро аз назар гузаронед

Омодаи сохтани он ҳастед?

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`