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 отмеченыfree, 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 отмеченыfree, 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 AgentWorks
AgentWorks 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.
AgentWorks 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 пометкойfreeдоступны бесплатно.
Показано 364 из 364 моделей
| Модель▲ | Вход, ₽ / 1M↕ | Выход, ₽ / 1M↕ |
|---|---|---|
| ~anthropic | ||
claude haiku latest | 200 | 1 000 |
claude opus latest | 1 000 | 5 000 |
claude sonnet latest | 600 | 3 000 |
gemini flash latest | 300 | 1 800 |
gemini pro latest | 400 | 2 400 |
| ~moonshotai | ||
kimi latest | 146 | 698 |
| ~openai | ||
gpt latest | 1 000 | 6 000 |
gpt mini latest | 150 | 900 |
| ai21 | ||
jamba large 1.7 | 400 | 1 600 |
| aion labs | ||
aion 1.0 | 800 | 1 600 |
aion 1.0 mini | 140 | 280 |
aion 2.0 | 160 | 320 |
aion rp llama 3.1 8b | 160 | 320 |
| alfredpros | ||
codellama 7b instruct solidity | 160 | 240 |
| alibaba | ||
tongyi deepresearch 30b a3b | 18 | 90 |
| allenai | ||
olmo 2 0325 32b instruct free | 0 | 0 |
olmo 3 32b think | 30 | 100 |
olmo 3.1 32b instruct | 40 | 120 |
olmo 3.1 32b think free | 0 | 0 |
| alpindale | ||
goliath 120b | 750 | 1 500 |
| 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 3.5 haiku | 160 | 800 |
claude 3.5 sonnet | 6 | 30 |
claude 3.7 sonnet | 600 | 3 000 |
claude 3.7 sonnet:thinking | 600 | 3 000 |
claude haiku 4.5 | 200 | 1 000 |
claude opus 4 | 3 000 | 15 000 |
claude opus 4.1 | 3 000 | 15 000 |
claude opus 4.5 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 4.6 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 4.6 fast | 6 000 | 30 000 |
claude opus 4.7 | 1 000 | 5 000 |
claude opus 4.7 fast | 6 000 | 30 000 |
claude sonnet 4 | 600 | 3 000 |
claude sonnet 4.5 | 600 | 3 000 |
claude sonnet 4.6 | 600 | 3 000 |
| arcee ai | ||
coder large | 100 | 160 |
maestro reasoning | 180 | 660 |
spotlight | 36 | 36 |
trinity large preview | 30 | 90 |
trinity large thinking | 44 | 170 |
trinity mini | 9 | 30 |
virtuoso large | 150 | 240 |
| baidu | ||
ernie 4.5 21b a3b | 14 | 56 |
ernie 4.5 21b a3b thinking | 14 | 56 |
ernie 4.5 300b a47b | 56 | 220 |
ernie 4.5 vl 28b a3b | 28 | 112 |
ernie 4.5 vl 424b a47b | 84 | 250 |
qianfan ocr fast | 136 | 562 |
| bytedance | ||
ui tars 1.5 7b | 20 | 40 |
| bytedance seed | ||
seed 1.6 | 50 | 400 |
seed 1.6 flash | 15 | 60 |
seed 2.0 lite | 50 | 400 |
seed 2.0 mini | 20 | 80 |
| 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 |
| deepcogito | ||
cogito v2.1 671b | 250 | 250 |
| deepseek | ||
deepseek chat | 45,76 | 182,88 |
deepseek chat v3 0324 | 40 | 154 |
deepseek chat v3.1 | 42 | 158 |
deepseek r1 | 140 | 500 |
deepseek r1 0528 | 100 | 430 |
deepseek r1 distill llama 70b | 140 | 160 |
deepseek r1 distill qwen 32b | 58 | 58 |
deepseek v3.1 terminus | 54 | 190 |
deepseek v3.2 | 50,4 | 75,6 |
deepseek v3.2 exp | 54 | 82 |
deepseek v3.2 speciale | 57,4 | 86,2 |
deepseek v4 flash | 20 | 40 |
deepseek v4 pro | 87 | 174 |
| eleutherai | ||
llemma_7b | 0,8 | 1,2 |
| essentialai | ||
rnj 1 instruct | 30 | 30 |
gemini 2.0 flash 001 | 20 | 80 |
gemini 2.0 flash lite 001 | 15 | 60 |
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 preview 09 2025 | 20 | 80 |
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 3 flash preview | 100 | 600 |
gemini 3 pro image preview | 400 | 2 400 |
gemini 3.1 flash image preview | 100 | 600 |
gemini 3.1 flash lite | 50 | 300 |
gemini 3.1 flash lite preview | 50 | 300 |
gemini 3.1 pro preview | 400 | 2 400 |
gemini 3.1 pro preview customtools | 400 | 2 400 |
gemini 3.5 flash | 300 | 1 800 |
gemma 2 27b it | 130 | 130 |
gemma 2 9b it free | 0 | 0 |
gemma 3 12b it | 8 | 26 |
gemma 3 27b it | 16 | 32 |
gemma 3 4b it | 8 | 16 |
gemma 3n e4b it | 12 | 24 |
gemma 4 26b a4b it | 12 | 66 |
gemma 4 31b it | 24 | 74 |
| 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 free | 0 | 0 |
mercury 2 | 50 | 150 |
mercury coder free | 0 | 0 |
| inclusionai | ||
ling 2.6 1t | 15 | 125 |
ling 2.6 flash | 2 | 6 |
ring 2.6 1t | 15 | 125 |
| inflection | ||
inflection 3 pi | 500 | 2 000 |
inflection 3 productivity | 500 | 2 000 |
| kwaipilot | ||
kat coder pro v2 | 60 | 240 |
| liquid | ||
lfm 2 24b a2b | 6 | 24 |
lfm 2.2 6b free | 0 | 0 |
lfm2 8b a1b free | 0 | 0 |
| mancer | ||
weaver | 150 | 200 |
| meituan | ||
longcat flash chat free | 0 | 0 |
| meta llama | ||
llama 3 70b instruct | 102 | 148 |
llama 3 8b instruct | 8 | 8 |
llama 3.1 70b instruct | 80 | 80 |
llama 3.1 8b instruct | 4 | 10 |
llama 3.2 11b vision instruct | 49 | 49 |
llama 3.2 1b instruct | 5,4 | 40,2 |
llama 3.2 3b instruct | 10,18 | 67 |
llama 3.3 70b instruct | 20 | 64 |
llama 4 maverick | 30 | 120 |
llama 4 scout | 16 | 60 |
llama guard 3 8b | 96,8 | 6 |
llama guard 4 12b | 36 | 36 |
| microsoft | ||
phi 4 | 13 | 28 |
phi 4 mini instruct | 16 | 70 |
wizardlm 2 8x22b | 124 | 124 |
| minimax | ||
minimax 01 | 40 | 220 |
minimax m1 | 80 | 440 |
minimax m2 | 51 | 200 |
minimax m2 her | 60 | 240 |
minimax m2.1 | 58 | 190 |
minimax m2.5 | 30 | 230 |
minimax m2.7 | 55,8 | 240 |
| mistralai | ||
codestral 2508 | 60 | 180 |
devstral 2512 | 80 | 400 |
devstral medium | 80 | 400 |
devstral small | 20 | 60 |
ministral 14b 2512 | 40 | 40 |
ministral 3b 2512 | 20 | 20 |
ministral 8b 2512 | 30 | 30 |
mistral 7b instruct v0.1 | 22 | 38 |
mistral large | 400 | 1 200 |
mistral large 2407 | 400 | 1 200 |
mistral large 2411 | 400 | 1 200 |
mistral large 2512 | 100 | 300 |
mistral medium 3 | 80 | 400 |
mistral medium 3 5 | 300 | 1 500 |
mistral medium 3.1 | 80 | 400 |
mistral nemo | 4 | 6 |
mistral saba | 40 | 120 |
mistral small 24b instruct 2501 | 10 | 16 |
mistral small 2603 | 30 | 120 |
mistral small 3.1 24b instruct | 70,2 | 111 |
mistral small 3.2 24b instruct | 15 | 40 |
mistral small creative free | 0 | 0 |
mixtral 8x22b instruct | 400 | 1 200 |
mixtral 8x7b instruct | 108 | 108 |
pixtral large 2411 | 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 | 80 | 380 |
kimi k2.6 | 146 | 698 |
| morph | ||
morph v3 fast | 160 | 240 |
morph v3 large | 180 | 380 |
| nex agi | ||
deepseek v3.1 nex n1 | 27 | 100 |
| nousresearch | ||
hermes 2 pro llama 3 8b | 28 | 28 |
hermes 3 llama 3.1 405b | 200 | 200 |
hermes 3 llama 3.1 70b | 60 | 60 |
hermes 4 405b | 200 | 600 |
hermes 4 70b | 26 | 80 |
| nvidia | ||
llama 3.1 nemotron 70b instruct | 240 | 240 |
llama 3.1 nemotron ultra 253b v1 | 0,6 | 1,8 |
llama 3.3 nemotron super 49b v1.5 | 20 | 80 |
nemotron 3 nano 30b a3b | 10 | 40 |
nemotron 3 super 120b a12b | 18 | 90 |
nemotron nano 12b v2 vl | 40 | 120 |
nemotron nano 9b v2 | 8 | 32 |
| 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 0314 | 6 000 | 12 000 |
gpt 4 1106 preview | 2 000 | 6 000 |
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 audio preview | 500 | 2 000 |
gpt 4o mini | 30 | 120 |
gpt 4o mini 2024 07 18 | 30 | 120 |
gpt 4o mini search preview | 30 | 120 |
gpt 4o search preview | 500 | 2 000 |
gpt 4o:extended | 6 | 18 |
gpt 5 | 250 | 2 000 |
gpt 5 chat | 250 | 2 000 |
gpt 5 codex | 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 chat | 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 chat | 350 | 2 800 |
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 audio | 500 | 2 000 |
gpt audio mini | 120 | 480 |
gpt chat latest | 1 000 | 6 000 |
gpt oss 120b | 7,8 | 36 |
gpt oss 20b | 6 | 28 |
gpt oss safeguard 20b | 15 | 60 |
o1 | 3 000 | 12 000 |
o1 pro | 30 000 | 120 000 |
o3 | 400 | 1 600 |
o3 deep research | 2 000 | 8 000 |
o3 mini | 220 | 880 |
o3 mini high | 220 | 880 |
o3 pro | 4 000 | 16 000 |
o4 mini | 220 | 880 |
o4 mini deep research | 400 | 1 600 |
o4 mini high | 220 | 880 |
| 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 |
| prime intellect | ||
intellect 3 | 40 | 220 |
| qwen | ||
qwen 2.5 72b instruct | 72 | 80 |
qwen 2.5 7b instruct | 8 | 20 |
qwen 2.5 coder 32b instruct | 132 | 200 |
qwen max | 208 | 832 |
qwen plus | 52 | 156 |
qwen plus 2025 07 28 | 52 | 156 |
qwen plus 2025 07 28:thinking | 52 | 156 |
qwen turbo | 6,5 | 26 |
qwen vl max | 104 | 416 |
qwen vl plus | 27,3 | 81,9 |
qwen2.5 coder 7b instruct free | 0 | 0 |
qwen2.5 vl 32b instruct free | 0 | 0 |
qwen2.5 vl 72b instruct | 50 | 150 |
qwen3 14b | 20 | 48 |
qwen3 235b a22b | 91 | 364 |
qwen3 235b a22b 2507 | 14,2 | 20 |
qwen3 235b a22b thinking 2507 | 29,9 | 299 |
qwen3 30b a3b | 18 | 90 |
qwen3 30b a3b instruct 2507 | 18 | 60 |
qwen3 30b a3b thinking 2507 | 16 | 80 |
qwen3 32b | 16 | 56 |
qwen3 8b | 10 | 80 |
qwen3 coder | 44 | 360 |
qwen3 coder 30b a3b instruct | 14 | 54 |
qwen3 coder flash | 39 | 195 |
qwen3 coder next | 22 | 160 |
qwen3 coder plus | 130 | 650 |
qwen3 max | 156 | 780 |
qwen3 max thinking | 156 | 780 |
qwen3 next 80b a3b instruct | 18 | 220 |
qwen3 next 80b a3b thinking | 19,5 | 156 |
qwen3 vl 235b a22b instruct | 40 | 176 |
qwen3 vl 235b a22b thinking | 52 | 520 |
qwen3 vl 30b a3b instruct | 26 | 104 |
qwen3 vl 30b a3b thinking | 26 | 312 |
qwen3 vl 32b instruct | 20,8 | 83,2 |
qwen3 vl 8b instruct | 16 | 100 |
qwen3 vl 8b thinking | 23,4 | 273 |
qwen3.5 122b a10b | 52 | 416 |
qwen3.5 27b | 39 | 312 |
qwen3.5 35b a3b | 27,8 | 200 |
qwen3.5 397b a17b | 78 | 468 |
qwen3.5 9b | 8 | 30 |
qwen3.5 flash 02 23 | 13 | 52 |
qwen3.5 plus 02 15 | 52 | 312 |
qwen3.5 plus 20260420 | 60 | 360 |
qwen3.6 27b | 60 | 640 |
qwen3.6 35b a3b | 30 | 200 |
qwen3.6 flash | 37,5 | 225 |
qwen3.6 max preview | 208 | 1 248 |
qwen3.6 plus | 65 | 390 |
qwen3.7 max | 500 | 1 500 |
qwq 32b free | 0 | 0 |
| rekaai | ||
reka edge | 20 | 20 |
reka flash 3 | 20 | 40 |
| relace | ||
relace apply 3 | 170 | 250 |
relace search | 200 | 600 |
| sao10k | ||
l3 euryale 70b | 296 | 296 |
l3 lunaris 8b | 8 | 10 |
l3.1 70b hanami x1 | 600 | 600 |
l3.1 euryale 70b | 170 | 170 |
l3.3 euryale 70b | 130 | 150 |
| stepfun | ||
step 3.5 flash | 18 | 60 |
| switchpoint | ||
router | 170 | 680 |
| tencent | ||
hunyuan a13b instruct | 28 | 114 |
hy3 preview | 13,2 | 52 |
| thedrummer | ||
cydonia 24b v4.1 | 60 | 100 |
rocinante 12b | 34 | 86 |
skyfall 36b v2 | 110 | 160 |
unslopnemo 12b | 80 | 80 |
| tngtech | ||
deepseek r1t2 chimera | 60 | 220 |
| undi95 | ||
remm slerp l2 13b | 90 | 130 |
| upstage | ||
solar pro 3 | 30 | 120 |
| writer | ||
palmyra x5 | 120 | 1 200 |
| x ai | ||
grok 3 | 600 | 3 000 |
grok 3 beta | 600 | 3 000 |
grok 3 mini | 60 | 100 |
grok 3 mini beta | 60 | 100 |
grok 4 | 600 | 3 000 |
grok 4 fast | 40 | 100 |
grok 4.1 fast | 40 | 100 |
grok 4.20 | 250 | 500 |
grok 4.20 multi agent | 400 | 1 200 |
grok 4.3 | 250 | 500 |
grok build 0.1 | 200 | 400 |
grok code fast 1 | 40 | 300 |
| xiaomi | ||
mimo v2 flash | 20 | 60 |
mimo v2 omni | 80 | 400 |
mimo v2 pro | 200 | 600 |
mimo v2.5 | 80 | 400 |
mimo v2.5 pro | 200 | 600 |
| z ai | ||
glm 4 32b | 20 | 20 |
glm 4.5 | 120 | 440 |
glm 4.5 air | 26 | 170 |
glm 4.5v | 120 | 360 |
glm 4.6 | 86 | 348 |
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 | 196 | 616 |
glm 5v turbo | 240 | 800 |
Готовы начать?
Зарегистрируйтесь и получите 100 ₽ на тестовые запросы. Оплата только за фактические токены — никаких абонентских платежей.
Не хотите пополнять баланс? Используйте бесплатные модели для ознакомления.