Цены на AI модели
Тарификация по токенам: платите только за фактический объём запросов и ответов, без абонентской платы. Ниже — как считается стоимость, какие модели доступны бесплатно и актуальный прайс по всем моделям.
Что такое токены модели
Языковые модели (LLM) работают с текстом, разбивая его на небольшие фрагменты — токены. Токеном может быть часть слова, целое слово или знак препинания. В среднем один токен соответствует примерно 0,75 слова на русском или английском языке. Количество токенов напрямую влияет на стоимость запроса.
Языковые модели (LLM) работают с текстом, разбивая его на небольшие фрагменты — токены. Токеном может быть часть слова, целое слово или знак препинания. В среднем один токен соответствует примерно 0,75 слова на русском или английском языке. Количество токенов напрямую влияет на стоимость запроса.
При обращении к модели учитываются два типа токенов: входящие (input / prompt) — текст вашего запроса, контекст и системные инструкции, и исходящие (output / completion) — сгенерированный моделью ответ. Большинство провайдеров тарифицируют вход и выход по разным ставкам: выходные токены обычно дороже, поскольку требуют больше вычислительных ресурсов.
Например, если вы отправляете модели запрос на 500 токенов и получаете ответ на 200 токенов, общий расход составит 700 токенов. При цене 50 ₽ за миллион токенов на вход и 200 ₽ на выход стоимость такого запроса будет рассчитана как (500 × 50 + 200 × 200) / 1 000 000 = 0,065 ₽.
Бесплатные модели
На платформе доступны модели, которые можно использовать бесплатно. В таблице ниже они отмечены free, а их цена отображается как 0 ₽. Это удобный способ бесплатно познакомиться с возможностями разных моделей.
На платформе доступны модели, которые можно использовать бесплатно. В таблице ниже они отмечены free, а их цена отображается как 0 ₽. Это удобный способ бесплатно познакомиться с возможностями разных моделей.
Обратите внимание
Для бесплатной версии все запросы и выходные данные регистрируются в логах для улучшения модели поставщика, его продуктов и услуг. Пожалуйста, не загружайте личную, конфиденциальную или иную важную информацию. Это только пробная версия. Не используйте для производственных или критически важных для бизнеса систем.
Бесплатные модели предназначены для ознакомительных целей и тестирования. Для рабочих задач и коммерческого использования рекомендуется перейти на платные тарифы.
Оплата и тарификация в AgentsWorks
AgentsWorks использует простую и прозрачную модель оплаты: вы пополняете баланс в рублях, а средства списываются только за фактически выполненные запросы к моделям. Никаких ежемесячных абонентских платежей или скрытых комиссий.
AgentsWorks использует простую и прозрачную модель оплаты: вы пополняете баланс в рублях, а средства списываются только за фактически выполненные запросы к моделям. Никаких ежемесячных абонентских платежей или скрытых комиссий.
Стоимость каждого запроса зависит от выбранной модели и объёма переданных и полученных токенов. Актуальные цены указаны в таблице ниже — вы всегда можете оценить расходы заранее. Пополнение баланса доступно через интерфейс платформы, минимальная сумма пополнения не ограничена.
Расчёт и списание стоимости запроса
Списание средств происходит автоматически после получения ответа от модели или агента. В интерфейсе диалога вы можете в любой момент посмотреть детальную разбивку расходов — нажмите на иконку ₽ внизу диалога, чтобы увидеть количество потраченных токенов и итоговую стоимость.
Списание средств происходит автоматически после получения ответа от модели или агента. В интерфейсе диалога вы можете в любой момент посмотреть детальную разбивку расходов — нажмите на иконку ₽ внизу диалога, чтобы увидеть количество потраченных токенов и итоговую стоимость.
При расчёте учитываются все токены, израсходованные как на саму модель (запрос и ответ), так и на вызов инструментов (MCP, функции, интеграции), если модель использовала их в процессе работы.
Расход токенов
Пример расчёта для одного диалога. Итоговая стоимость зависит от цен выбранной модели и количества переданных токенов.
Цены на модели
Указаны ориентировочные цены в рублях за миллион токенов (вход / выход). Используйте поиск и сортировку, чтобы быстро найти нужную модель. Модели с пометкой free доступны бесплатно.
Показано 391 из 391 моделей
| Модель▲ | Вход, ₽ / 1M↕ | Выход, ₽ / 1M↕ |
|---|---|---|
| ~anthropic | ||
claude fable latest | 2 000 | 10 000 |
claude haiku latest | 200 | 1 000 |
claude opus latest | 1 000 | 5 000 |
claude sonnet latest | 400 | 2 000 |
| ~deepseek | ||
deepseek v4 flash latest | 6 | 20 |
gemini flash latest | 150 | 750 |
gemini pro latest | 400 | 2 400 |
| ~moonshotai | ||
kimi latest | 510 | 2 550 |
| ~openai | ||
gpt latest | 400 | 2 000 |
gpt mini latest | 150 | 900 |
| ~x ai | ||
grok latest | 400 | 1 200 |
| ~z ai | ||
glm latest | 237,5 | 836 |
| aion labs | ||
aion 2.0 | 160 | 320 |
aion 3.0 | 600 | 1 200 |
aion 3.0 mini | 140 | 280 |
aion rp llama 3.1 8b | 160 | 320 |
| amazon | ||
nova 2 lite v1 | 60 | 500 |
nova lite v1 | 12 | 48 |
nova micro v1 | 7 | 28 |
nova premier v1 | 500 | 2 500 |
nova pro v1 | 160 | 640 |
| anthracite org | ||
magnum v4 72b | 600 | 1 000 |
| anthropic | ||
claude 3 haiku | 50 | 250 |
claude fable 5 | 2 000 | 10 000 |
claude fable 5:batch | 1 000 | 5 000 |
claude haiku 4.5 | 200 | 1 000 |
claude haiku 4.5:batch | 100 | 500 |
claude opus 4 | 3 000 | 15 000 |
claude opus 4.1 | 3 000 | 15 000 |
claude opus 4.1:batch | 1 500 | 7 500 |
claude opus 4.5 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 4.5:batch | 500 | 2 500 |
claude opus 4.6 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 4.6:batch | 500 | 2 500 |
claude opus 4.7 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 4.7 fast | 6 000 | 30 000 |
claude opus 4.7:batch | 500 | 2 500 |
claude opus 4.8 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 4.8 fast | 2 000 | 10 000 |
claude opus 4.8:batch | 500 | 2 500 |
claude opus 5 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 5 fast | 2 000 | 10 000 |
claude opus 5:batch | 500 | 2 500 |
claude sonnet 4 | 600 | 3 000 |
claude sonnet 4.5 | 600 | 3 000 |
claude sonnet 4.5:batch | 300 | 1 500 |
claude sonnet 4.6 | 600 | 3 000 |
claude sonnet 4.6:batch | 300 | 1 500 |
claude sonnet 5 | 400 | 2 000 |
claude sonnet 5:batch | 200 | 1 000 |
| arcee ai | ||
trinity large thinking | 44 | 170 |
| baidu | ||
ernie 4.5 vl 424b a47b | 84 | 250 |
| bytedance | ||
ui tars 1.5 7b | 20 | 40 |
| bytedance seed | ||
seed 1.6 | 50 | 400 |
seed 1.6 flash | 15 | 60 |
seed 2 1 turbo | 100 | 500 |
seed 2.0 code | 100 | 600 |
seed 2.0 lite | 50 | 400 |
seed 2.0 mini | 20 | 80 |
| cognitivecomputations | ||
dolphin mistral 24b venice edition | 40 | 180 |
| cohere | ||
command a | 500 | 2 000 |
command r 08 2024 | 30 | 120 |
command r plus 08 2024 | 500 | 2 000 |
command r7b 12 2024 | 7,5 | 30 |
north mini code:free free | 0 | 0 |
| deepseek | ||
deepseek chat | 51,48 | 205,74 |
deepseek chat v3 0324 | 50 | 200 |
deepseek chat v3.1 | 110 | 330 |
deepseek r1 | 140 | 500 |
deepseek r1 0528 | 100 | 430 |
deepseek r1 distill llama 70b | 160 | 160 |
deepseek v3.1 terminus | 54 | 200 |
deepseek v3.2 | 53,8 | 80 |
deepseek v3.2 exp | 54 | 82 |
deepseek v4 flash | 16,688 | 33,376 |
deepseek v4 flash 0731 | 9 | 18 |
deepseek v4 flash 0731:batch | 28 | 56 |
deepseek v4 flash vision exp | 44 | 132 |
deepseek v4 pro | 121,974 | 243,948 |
deepseek v4 pro 0813 | 132 | 396 |
deepseek v4 pro 0813:batch | 264 | 792 |
| dots studio | ||
dots 3 note preview:free free | 0 | 0 |
gemini 2.5 flash | 60 | 500 |
gemini 2.5 flash image | 60 | 500 |
gemini 2.5 flash lite | 20 | 80 |
gemini 2.5 flash lite:batch | 10 | 40 |
gemini 2.5 flash:batch | 30 | 250 |
gemini 2.5 pro | 250 | 2 000 |
gemini 2.5 pro preview | 250 | 2 000 |
gemini 2.5 pro preview 05 06 | 250 | 2 000 |
gemini 2.5 pro:batch | 125 | 1 000 |
gemini 3 flash preview | 100 | 600 |
gemini 3 flash preview:batch | 50 | 300 |
gemini 3 pro image | 400 | 2 400 |
gemini 3 pro image preview | 400 | 2 400 |
gemini 3.1 flash image | 100 | 600 |
gemini 3.1 flash image preview | 100 | 600 |
gemini 3.1 flash lite | 50 | 300 |
gemini 3.1 flash lite image | 50 | 300 |
gemini 3.1 flash lite preview | 50 | 300 |
gemini 3.1 flash lite:batch | 25 | 150 |
gemini 3.1 pro preview | 400 | 2 400 |
gemini 3.1 pro preview customtools | 400 | 2 400 |
gemini 3.1 pro preview:batch | 200 | 1 200 |
gemini 3.5 flash | 300 | 1 800 |
gemini 3.5 flash lite | 60 | 500 |
gemini 3.5 flash lite:batch | 30 | 250 |
gemini 3.5 flash:batch | 150 | 900 |
gemini 3.6 flash | 150 | 750 |
gemini 3.6 flash:batch | 75 | 375 |
gemini 3.7 flash | 150 | 750 |
gemini 3.7 flash:batch | 37,5 | 187,5 |
gemma 2 27b it | 130 | 130 |
gemma 3 12b it | 10 | 30 |
gemma 3 27b it | 16 | 90 |
gemma 3 4b it | 10 | 20 |
gemma 4 26b a4b it | 14 | 68 |
gemma 4 26b a4b it:free free | 0 | 0 |
gemma 4 31b it | 18 | 68 |
gemma 4 31b it:batch | 78 | 194 |
gemma 4 31b it:free free | 0 | 0 |
lyria 3 clip preview free | 0 | 0 |
lyria 3 pro preview free | 0 | 0 |
| gryphe | ||
mythomax l2 13b | 12 | 12 |
| ibm granite | ||
granite 4.0 h micro | 3,4 | 22,4 |
granite 4.1 8b | 10 | 20 |
| inception | ||
mercury 2 | 50 | 150 |
| inclusionai | ||
ling 3.0 flash | 4,2 | 12,6 |
ling 3.0 flash fin:free free | 0 | 0 |
| kwaipilot | ||
kat coder air v2.5 | 30 | 120 |
kat coder pro v2 | 60 | 240 |
kat coder pro v2.5 | 148 | 592 |
| liquid | ||
lfm 2.5 2.6b:free free | 0 | 0 |
| mancer | ||
weaver | 100 | 150 |
| meituan | ||
longcat 2.0 | 60 | 240 |
| meta | ||
muse glimmer 30b | 60 | 240 |
muse glimmer 30b:batch | 70 | 300 |
muse spark 1.1 | 250 | 850 |
muse spark 1.2 | 250 | 850 |
muse spark 1.2 contributor | 20 | 40 |
| meta llama | ||
llama 3.1 70b instruct | 80 | 80 |
llama 3.1 8b instruct | 10 | 16 |
llama 3.2 1b instruct | 5,4 | 40,2 |
llama 3.2 3b instruct | 10 | 66 |
llama 3.3 70b instruct | 142 | 142 |
llama 4 maverick | 40 | 160 |
llama 4 scout | 22 | 68 |
llama guard 4 12b | 36 | 36 |
| microsoft | ||
phi 4 | 14 | 28 |
wizardlm 2 8x22b | 124 | 124 |
| minimax | ||
minimax 01 | 40 | 220 |
minimax m1 | 110 | 440 |
minimax m2 | 51 | 204 |
minimax m2 her | 60 | 240 |
minimax m2.1 | 60 | 240 |
minimax m2.5 | 54 | 216 |
minimax m2.7 | 60 | 240 |
minimax m2.7:free free | 0 | 0 |
minimax m3 | 60 | 240 |
minimax m3:batch | 60 | 240 |
minimax m3:free free | 0 | 0 |
| mistralai | ||
codestral 2508 | 60 | 180 |
codestral 2508:batch | 60 | 180 |
devstral 2512 | 88 | 440 |
ministral 14b 2512 | 40 | 40 |
ministral 3b 2512 | 20 | 20 |
ministral 8b 2512 | 30 | 30 |
ministral 8b 2512:batch | 30 | 30 |
mistral large | 400 | 1 200 |
mistral large 2407 | 400 | 1 200 |
mistral large 2512 | 100 | 300 |
mistral large 2512:batch | 100 | 300 |
mistral medium 3 | 80 | 400 |
mistral medium 3 5 | 300 | 1 500 |
mistral medium 3 5:batch | 150 | 750 |
mistral medium 3.1 | 80 | 400 |
mistral medium 3.1:batch | 80 | 400 |
mistral nemo | 3,8 | 6 |
mistral saba | 40 | 120 |
mistral small 24b instruct 2501 | 10 | 16 |
mistral small 2603 | 30 | 120 |
mistral small 2603:batch | 30 | 120 |
mistral small 3.1 24b instruct | 70,2 | 111 |
mistral small 3.2 24b instruct | 15 | 40 |
mixtral 8x22b instruct | 400 | 1 200 |
voxtral small 24b 2507 | 20 | 60 |
| moonshotai | ||
kimi k2 | 114 | 460 |
kimi k2 0905 | 120 | 500 |
kimi k2 thinking | 120 | 500 |
kimi k2.5 | 120 | 600 |
kimi k2.6 | 190 | 800 |
kimi k2.7 code | 132 | 680 |
kimi k3 | 600 | 3 000 |
kimi k3:batch | 600 | 3 000 |
| morph | ||
morph v3 fast | 160 | 240 |
morph v3 large | 180 | 380 |
| nex agi | ||
nex n2 mini | 5 | 20 |
nex n2 pro | 50 | 200 |
| nousresearch | ||
hermes 3 llama 3.1 405b | 200 | 200 |
hermes 3 llama 3.1 70b | 140 | 140 |
hermes 4 405b | 200 | 600 |
hermes 4 70b | 26 | 80 |
| nvidia | ||
nemotron 3 nano 30b a3b | 10 | 40 |
nemotron 3 nano omni 30b a3b reasoning:free free | 0 | 0 |
nemotron 3 super 120b a12b | 17 | 80 |
nemotron 3 super 120b a12b:free free | 0 | 0 |
nemotron 3 ultra 550b a55b | 100 | 440 |
nemotron 3 ultra 550b a55b:batch | 120 | 720 |
nemotron 3 ultra 550b a55b:free free | 0 | 0 |
nemotron 3.5 content safety:free free | 0 | 0 |
nemotron 3.5 lightning | 16 | 40 |
nemotron 3.5 lightning:free free | 0 | 0 |
| openai | ||
gpt 3.5 turbo | 100 | 300 |
gpt 3.5 turbo 0613 | 200 | 400 |
gpt 3.5 turbo 16k | 600 | 800 |
gpt 3.5 turbo instruct | 300 | 400 |
gpt 4 | 6 000 | 12 000 |
gpt 4 turbo | 2 000 | 6 000 |
gpt 4 turbo preview | 2 000 | 6 000 |
gpt 4.1 | 400 | 1 600 |
gpt 4.1 mini | 80 | 320 |
gpt 4.1 nano | 20 | 80 |
gpt 4o | 500 | 2 000 |
gpt 4o 2024 05 13 | 1 000 | 3 000 |
gpt 4o 2024 08 06 | 500 | 2 000 |
gpt 4o 2024 11 20 | 500 | 2 000 |
gpt 4o mini | 30 | 120 |
gpt 4o mini 2024 07 18 | 30 | 120 |
gpt 5 | 250 | 2 000 |
gpt 5 image | 2 000 | 2 000 |
gpt 5 image mini | 500 | 400 |
gpt 5 mini | 50 | 400 |
gpt 5 nano | 10 | 80 |
gpt 5 pro | 3 000 | 24 000 |
gpt 5.1 | 250 | 2 000 |
gpt 5.1 codex | 250 | 2 000 |
gpt 5.1 codex max | 250 | 2 000 |
gpt 5.1 codex mini | 50 | 400 |
gpt 5.2 | 350 | 2 800 |
gpt 5.2 chat | 350 | 2 800 |
gpt 5.2 codex | 350 | 2 800 |
gpt 5.2 pro | 4 200 | 33 600 |
gpt 5.3 codex | 350 | 2 800 |
gpt 5.4 | 500 | 3 000 |
gpt 5.4 image 2 | 1 600 | 3 000 |
gpt 5.4 mini | 150 | 900 |
gpt 5.4 nano | 40 | 250 |
gpt 5.4 pro | 6 000 | 36 000 |
gpt 5.5 | 1 000 | 6 000 |
gpt 5.5 pro | 6 000 | 36 000 |
gpt 5.6 luna | 40 | 240 |
gpt 5.6 luna pro | 40 | 240 |
gpt 5.6 sol | 400 | 2 000 |
gpt 5.6 sol pro | 400 | 2 000 |
gpt 5.6 terra | 400 | 2 400 |
gpt 5.6 terra pro | 400 | 2 400 |
gpt audio | 500 | 2 000 |
gpt audio mini | 120 | 480 |
gpt chat latest | 1 000 | 6 000 |
gpt oss 120b | 7,4 | 34 |
gpt oss 120b:batch | 30 | 120 |
gpt oss 20b | 6 | 26 |
gpt oss 20b:batch | 10 | 40 |
gpt oss safeguard 20b | 15 | 60 |
o1 | 3 000 | 12 000 |
o1 pro | 30 000 | 120 000 |
o3 | 400 | 1 600 |
o3 mini | 220 | 880 |
o3 mini high | 220 | 880 |
o3 pro | 4 000 | 16 000 |
o4 mini | 220 | 880 |
o4 mini high | 220 | 880 |
| openrouter | ||
free free | 0 | 0 |
| perceptron | ||
perceptron mk1 | 30 | 300 |
| perplexity | ||
sonar | 200 | 200 |
sonar deep research | 400 | 1 600 |
sonar pro | 600 | 3 000 |
sonar pro search | 600 | 3 000 |
sonar reasoning pro | 400 | 1 600 |
| poolside | ||
laguna s 2.1 | 18 | 36 |
laguna s 2.1:free free | 0 | 0 |
laguna xs 2.1 | 12 | 24 |
laguna xs 2.1:free free | 0 | 0 |
| qwen | ||
qwen 2.5 72b instruct | 72 | 80 |
qwen 2.5 7b instruct | 20 | 40 |
qwen 2.5 coder 32b instruct | 132 | 200 |
qwen plus | 52 | 156 |
qwen plus 2025 07 28 | 52 | 156 |
qwen2.5 vl 72b instruct | 50 | 150 |
qwen3 14b | 24 | 48 |
qwen3 235b a22b | 91 | 364 |
qwen3 235b a22b 2507 | 17,5 | 70 |
qwen3 235b a22b thinking 2507 | 46 | 460 |
qwen3 30b a3b | 24 | 100 |
qwen3 30b a3b instruct 2507 | 9,63 | 38,61 |
qwen3 30b a3b thinking 2507 | 40 | 480 |
qwen3 32b | 16 | 56 |
qwen3 8b | 23,4 | 91 |
qwen3 coder | 60 | 200 |
qwen3 coder 30b a3b instruct | 14 | 56 |
qwen3 coder flash | 39 | 195 |
qwen3 coder next | 24 | 160 |
qwen3 coder plus | 130 | 650 |
qwen3 max | 156 | 780 |
qwen3 max thinking | 156 | 780 |
qwen3 next 80b a3b instruct | 20 | 220 |
qwen3 next 80b a3b thinking | 30 | 240 |
qwen3 vl 235b a22b instruct | 42 | 380 |
qwen3 vl 235b a22b thinking | 80 | 800 |
qwen3 vl 30b a3b instruct | 30 | 120 |
qwen3 vl 30b a3b thinking | 40 | 480 |
qwen3 vl 32b instruct | 20,8 | 83,2 |
qwen3 vl 8b instruct | 23,4 | 91 |
qwen3 vl 8b thinking | 36 | 420 |
qwen3.5 122b a10b | 58 | 480 |
qwen3.5 27b | 39 | 312 |
qwen3.5 35b a3b | 50 | 250 |
qwen3.5 397b a17b | 78 | 468 |
qwen3.5 9b | 20 | 30 |
qwen3.5 9b:batch | 34 | 50 |
qwen3.5 flash 02 23 | 13 | 52 |
qwen3.5 plus 02 15 | 52 | 312 |
qwen3.5 plus 20260420 | 60 | 360 |
qwen3.6 27b | 120 | 720 |
qwen3.6 35b a3b | 20 | 180 |
qwen3.6 flash | 37,5 | 225 |
qwen3.6 max preview | 205,4 | 1 232,4 |
qwen3.6 plus | 65 | 390 |
qwen3.7 flash | 6 | 26 |
qwen3.7 max | 295 | 885 |
qwen3.7 plus | 64 | 256 |
qwen3.8 2.4t a95b | 400 | 1 200 |
qwen3.8 2.4t a95b:batch | 500 | 1 250 |
qwen3.8 27b | 85 | 510 |
qwen3.8 flash | 30 | 94 |
qwen3.8 max | 400 | 1 200 |
| rekaai | ||
reka edge | 20 | 20 |
reka flash 3 | 20 | 40 |
| relace | ||
relace apply 3 | 170 | 250 |
relace search | 200 | 600 |
| sakana | ||
fugu ultra | 1 000 | 6 000 |
sakana namazu | 190 | 800 |
| sao10k | ||
l3 lunaris 8b | 8 | 10 |
l3.1 euryale 70b | 170 | 170 |
l3.3 euryale 70b | 130 | 150 |
| stepfun | ||
step 3.5 flash | 20 | 60 |
step 3.7 flash | 40 | 230 |
| tencent | ||
hunyuan a13b instruct | 28 | 114 |
hy mt2 1.8b | 8,8 | 35,4 |
hy mt2 30b a3b | 14,8 | 59 |
hy mt2 7b | 14,8 | 59 |
hy3 | 26,4 | 105,6 |
hy3 preview | 36 | 120 |
hy4 preview | 166,8 | 500,2 |
| thedrummer | ||
cydonia 24b v4.1 | 60 | 100 |
skyfall 36b v2 | 110 | 160 |
unslopnemo 12b | 80 | 80 |
| thinkingmachines | ||
inkling | 190 | 810 |
inkling small | 90 | 240 |
inkling small:batch | 100 | 240 |
inkling small:free free | 0 | 0 |
inkling:batch | 200 | 810 |
inkling:free free | 0 | 0 |
| undi95 | ||
remm slerp l2 13b | 90 | 130 |
| upstage | ||
solar pro 3 | 30 | 120 |
solar pro4 | 6 | 24 |
| writer | ||
palmyra x5 | 120 | 1 200 |
| x ai | ||
grok 4.20 | 250 | 500 |
grok 4.20 multi agent | 250 | 500 |
grok 4.3 | 250 | 500 |
grok 4.5 | 400 | 1 200 |
grok 4.6 | 400 | 1 200 |
grok build 0.1 | 200 | 400 |
| xiaomi | ||
mimo v2.5 | 28 | 56 |
mimo v2.5 pro | 87 | 174 |
| z ai | ||
glm 4.5 | 120 | 440 |
glm 4.5 air | 26 | 170 |
glm 4.5v | 120 | 360 |
glm 4.6 | 86 | 350 |
glm 4.6v | 60 | 180 |
glm 4.7 | 80 | 350 |
glm 4.7 flash | 12 | 80 |
glm 5 | 120 | 384 |
glm 5 turbo | 240 | 800 |
glm 5.1 | 252 | 792 |
glm 5.2 | 238 | 748 |
glm 5.2:free free | 0 | 0 |
glm 5.3 | 280 | 880 |
glm 5.3 flash | 15 | 50 |
glm 5.3 flash:batch | 30 | 100 |
glm 5v turbo | 240 | 800 |
Готовы начать?
Зарегистрируйтесь и получите 50 ₽ на тестовые запросы. Оплата только за фактические токены — никаких абонентских платежей.
Не хотите пополнять баланс? Используйте бесплатные модели для ознакомления.