Моделі та ціни
ЗА 1M ТОКЕНІВУсі id моделей API, що вони приймають і скільки коштують: 10 моделей Shannon і 12 хостованих open-weight моделей, кожна доступна на всіх трьох ендпоінтах. GET /v1/models повертає той самий список у форматі JSON.
- моделей без цензури
- 22
- вікно контексту
- 256K
- від
- $0.50 /1M
Хостовані open-weight моделі
контекст 262,144 токенів на кожному id; вхід і вихід тарифікуються окремо; кожен id приймає те, що приймає модель, яку він імітує
| Модель | Вхід | Структурована відповідь | Вхід / кешовано / вихід на 1M | Більше |
|---|---|---|---|---|
3BIT-REAPDeepSeek · 1.6T MoE · 49B activeБез цензури | Вхід: текст | JSON-схема | $1.95 / $0.488 / $3.90 | Більше |
3BIT-REAPZ.ai · 744B MoE · 40B activeБез цензури | Вхід: текст | JSON-схема | $0.73 / $0.183 / $2.34 | Більше |
3BIT-REAPMoonshot AI · 2.8T MoE · 104B activeБез цензури | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.83 / $0.958 / $19.12 | Більше |
3BIT-REAPNVIDIA · 550B hybrid Mamba-Attention MoE · 55B activeБез цензури | Вхід: текст | JSON-схема | $0.75 / $0.188 / $3.30 | Більше |
3BIT-REAPMiniMax · 428B MoE · 23B active · sparse attentionБез цензури | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $0.50 / $0.125 / $2.00 | Більше |
W4A16-AUTOROUND-REAPDeepSeek · 284B MoE · 13B activeБез цензури | Вхід: текст | JSON-схема | $0.50 / $0.125 / $2.00 | Більше |
W4A16-AUTOROUND-REAPMoonshot AI · 1T MoE · 32B activeБез цензури | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $0.78 / $0.195 / $3.67 | Більше |
W4A16-AUTOROUND-REAPPoolside · 118B MoE · 8B activeБез цензури | Вхід: текст | Без структурованої відповіді | $0.50 / $0.125 / $2.00 | Більше |
W4A16-AUTOROUND-REAPThinking Machines · 975B MoE · 41B activeБез цензури | Вхід: текст + зображення | JSON-об'єкт | $1.42 / $0.355 / $6.07 | Більше |
W8A16Xiaomi · 1.02T MoE · 42B active · 8-bitБез цензури | Вхід: текст | JSON-схема | $0.50 / $0.125 / $2.00 | Більше |
W8A16Xiaomi · 8-bit multimodal · W8A16Без цензури | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $0.50 / $0.125 / $2.00 | Більше |
W8A16Tencent · 295B MoE · 21B active · 8-bitБез цензури | Вхід: текст | JSON-схема | $0.50 / $0.125 / $2.00 | Більше |
Моделі Shannon
єдиний тариф для входу та виходу
| Модель | Контекст | Вхід | Структурована відповідь | Ціна / 1M токенів |
|---|---|---|---|---|
shannon-1.6-liteБез цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.90 |
shannon-1.6-proБез цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $7.80 |
shannon-2-liteБез цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.90 |
shannon-2-proБез цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $5.85 |
shannon-3Без цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.35 |
shannon-3-proБез цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.35 |
shannon-3.1Без цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.35 |
shannon-3.1-proБез цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.35 |
shannon-3.5Без цензури | 192K | Вхід: текст + зображення | JSON-схема | $3.35 |
shannon-coder-1Без цензури | 128K | Вхід: текст | JSON-схема | $8.00 |
Перейти до швидкого старту Спробувати Playground
Як читати рядок
| Колонка | Що воно означає |
|---|---|
| Модель | Назва для показу. Рядок під нею — id, який ви надсилаєте як model. У таблиці хостованих моделей id — це назва й тег поруч, з'єднані дефісом: MiniMax-M3 і 3BIT-REAP дають MiniMax-M3-3BIT-REAP. Рядок під назвою показує, хто створив модель, і її розмір. |
| Контекст | Контекстне вікно: скільки токенів розмови читає модель. K означає 1,024 токени. Точне число — context_window у GET /v1/models. |
| Вхід | Лише текст або текст і зображення. Модель, що читає зображення, повідомляє capabilities.vision: true. shannon-2-lite і shannon-2-pro читають зображення в запитах, які також надсилають tools або response_format. |
| Структурований вивід | Чого response_format може вимагати від моделі: відповіді за вашою JSON-схемою, відповіді у вигляді JSON-об'єкта або ні того, ні іншого. |
| Ціна | USD за 1,000,000 токенів. Модель Shannon має одну ціну для входу й виходу. Хостована open-weight модель має три: вхід, кешований вхід і вихід. |
Кожна модель підтримує стрімінг і може викликати інструменти. Інші можливості API описано на сторінці Capabilities. Можливості
Контекстне вікно та ліміти виводу
- Контекстне вікно охоплює все, що модель читає для однієї відповіді: ваші повідомлення, визначення інструментів і зображення.
- Сімейство Shannon 3 саме вміщує довшу розмову: воно зберігає найновіші ходи, що влазять у вікно, і відповідає.
- У стрімі надто довгий промпт повідомляється кадром помилки з типом
invalid_request_errorіcode: "context_length_exceeded". max_tokensприймає значення від 1 до 65,536 на кожній моделі;max_output_tokensуGET /v1/models— верхня межа цього діапазону. Значення за замовчуванням — 4,096.- На кожній моделі
max_tokens— це сума, яку запит резервує з вашого балансу. - Як обмеження довжини відповіді
max_tokensзастосовують хостовані open-weight моделі,shannon-1.6-lite,shannon-1.6-proіshannon-coder-1. - На хостованих open-weight моделях він обмежує текст відповіді. Міркування перед відповіддю до нього не зараховується, а значення нижче 256 діє як 256.
- Стрім
shannon-1.6-lite,shannon-1.6-pro,shannon-coder-1або сімейства Shannon 3 завершується зfinish_reason: "length", якщо відповідь обрізано на ліміті.
Як формується ціна
- Ціни вказано в USD за 1,000,000 токенів. Ваш баланс рахується в токенах вартістю $5.00 за 1,000,000, тож ціна моделі показує, скільки балансу забирають її токени.
- Моделі Shannon мають одну ціну. За виклик тарифікується
usage.total_tokensза цією ціною. - Хостовані open-weight моделі мають три ціни. Вхід, прочитаний із кешу промпту, тарифікується за ціною кешу, яка дорівнює 25% ціни входу, округленої до $0.001. Решта входу тарифікується за ціною входу, вихід — за ціною виходу.
- Хостовані open-weight моделі рахують токени власним токенайзером кожної моделі.
GET /v1/modelsпозначає це якtokenizer: "original". shannon-coder-1на/v1/chat/completionsі/v1/messagesрахується у викликах, а не в токенах. Його прейскурантна ціна діє на/v1/responses.
Що запит резервує, приклади розрахунку вартості та ліміт викликів Shannon Coder описано на сторінці Limits and balance. Ліміти та баланс
Id моделей
Надішліть один із цих id як 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 - Регістр не має значення, а пробіли навколо id видаляються:
SHANNON-3іshannon-3— це та сама модель. - Відповідь завжди містить у
modelопублікований id, незалежно від того, як ви його написали. - Відображувана назва, як-от
Shannon 3, не є id.
Приймаються також чотири коротші написання.
| Ви надсилаєте | Модель, що відповідає |
|---|---|
shannon-1.6 | shannon-1.6-lite |
shannon-3-lite | shannon-3 |
shannon-3.1-lite | shannon-3.1 |
shannon-coder | shannon-coder-1 |
На id, який не опубліковано, всі три ендпоінти відповідають статусом 400, типом invalid_request_error і повідомленням unknown model: <id>. Жодна інша модель замість нього не відповідає.
{
"error": {
"type": "invalid_request_error",
"message": "unknown model: gpt-4o"
}
} {
"type": "error",
"error": {
"type": "invalid_request_error",
"message": "unknown model: gpt-4o"
}
} - Завжди надсилайте
model./v1/responsesвідповідає на запит без нього400. На/v1/chat/completionsі/v1/messagesтакий запит обслуговуєshannon-1.6-lite. POST /v1/tokenizeіPOST /v1/messages/count_tokensприймають id хостованих open-weight моделей.
Список моделей
GET /v1/models повертає моделі з цієї сторінки у форматі JSON, з тими самими контекстними вікнами, цінами та можливостями. Використовуйте його, щоб заповнити вибір моделі або перевірити ціну в коді.
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" Відповідь, скорочена до одного запису кожного виду:
{
"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"
]
}
]
} | Поле | Тип | Опис | Присутнє на |
|---|---|---|---|
object | string | Завжди list. | |
data | array | Один запис на кожну модель, яку можна викликати. | |
data[].id | string | Id, який ви надсилаєте як model. | Кожна модель |
data[].object | string | Завжди model. | Кожна модель |
data[].created | integer | Фіксоване число, однакове для кожної моделі: 1700000000. | Кожна модель |
data[].owned_by | string | Завжди shannon-ai. | Кожна модель |
data[].display_name | string | Назва для показу. Як model вона не приймається. | Кожна модель |
data[].context_window | integer | Контекстне вікно в токенах. | Кожна модель |
data[].max_output_tokens | integer | Найбільший бюджет виводу, який може запросити запит: 65536 на кожній моделі. | Кожна модель |
data[].pricing.input_per_million_usd | number | Ціна 1,000,000 вхідних токенів у USD. | Кожна модель |
data[].pricing.cached_input_per_million_usd | number | Ціна 1,000,000 вхідних токенів, прочитаних із кешу промпту. | Хостовані open-weight моделі |
data[].pricing.output_per_million_usd | number | Ціна 1,000,000 вихідних токенів у USD. У моделі Shannon вона дорівнює ціні входу. | Кожна модель |
data[].pricing.currency | string | Завжди USD. | Кожна модель |
data[].tokenizer | string | original: токени рахуються власним токенайзером моделі. | Хостовані open-weight моделі |
data[].capabilities.tools | boolean | Модель може викликати інструменти, які ви оголосили. true на кожній моделі. | Кожна модель |
data[].capabilities.vision | boolean | Модель читає зображення. | Кожна модель |
data[].capabilities.reasoning | boolean | Модель міркує перед відповіддю. | Кожна модель |
data[].capabilities.reasoning_effort | boolean | Поле запиту reasoning_effort діє на цій моделі. | Кожна модель |
data[].capabilities.streaming | boolean | true на кожній моделі. | Кожна модель |
data[].capabilities.json_schema | boolean | response_format типу json_schema діє. | Кожна модель |
data[].capabilities.response_format | boolean | response_format діє взагалі, принаймні як JSON-об'єкт. | Хостовані open-weight моделі |
data[].capabilities.prompt_caching | boolean | Повторювані префікси промпту кешуються й тарифікуються за ціною кешу. | Хостовані open-weight моделі |
data[].endpoints | array | Шляхи, що приймають цей id. | Кожна модель |
GET /v1/modelsне потребує ключа. Відповідь однакова для кожного викликача і не залежить від вашого плану.- Список містить id, які можна викликати. Модель, яку наразі не можна обслужити, до нього не входить.
- Ендпоінта для однієї моделі немає:
GET /v1/models/{id}відповідає404з типомnot_found_error.