Модели и цены

ID модели

Модель выбирается параметром model. ID состоит из названия разработчика и модели через косую черту:

Разработчик	Пример ID
OpenAI	`openai/gpt-6.1-sol`, `openai/gpt-6-luna`
Anthropic	`anthropic/claude-sonnet-5.5`, `anthropic/claude-haiku-5.5`
Google	`google/gemini-4-argon`, `google/gemini-3.8-flash`
DeepSeek	`deepseek/deepseek-v4.1-flash`
Qwen	`qwen/qwen3.8-max`

Пишите ID точно так, как на странице цен: регистр, точки и дефисы важны. Ошибка в ID — самая частая причина ответа 503 No available channel for model ....

Если вы переходите с другого сервиса, где ID моделей устроены так же, код менять не нужно — достаточно сменить адрес и ключ.

Список моделей

Все модели с ценами в рублях — на странице цен.

Через API список можно получить запросом GET /v1/models:

curl https://router.1-lab.online/v1/models -H "Authorization: Bearer $ROUTER_API_KEY"

{
  "object": "list",
  "data": [
    { "id": "openai/gpt-6.1-sol", "object": "model", "owned_by": "openai" },
    { "id": "anthropic/claude-sonnet-5.5", "object": "model", "owned_by": "anthropic" }
  ]
}

В Python то же самое — client.models.list().

Как считается стоимость

Модели считают текст в токенах — кусках слов. Токен — в среднем 3–4 символа английского текста; русский текст обычно занимает больше токенов. Точное число токенов каждого запроса возвращается в поле usage ответа и показывается в истории запросов.

Цены на странице цен указаны в рублях за 1 млн токенов. У каждой модели есть:

вход — всё, что вы отправляете: системный промпт, история диалога, документы, описания инструментов;
выход — то, что пишет модель, включая скрытые рассуждения у «думающих» моделей. Выход обычно в несколько раз дороже входа;
кэш — повторяющееся начало запроса, которое модель уже видела недавно. Такие токены входа стоят дешевле.

Стоимость запроса:

стоимость = вход / 1 000 000 × цена входа
          + выход / 1 000 000 × цена выхода
          + токены из кэша / 1 000 000 × цена кэша

Пример (цены условные): вход — 300 ₽ за 1 млн, выход — 1 500 ₽ за 1 млн. Запрос — 2 000 токенов, ответ — 500 токенов.

2 000 / 1 000 000 × 300   = 0,60 ₽
  500 / 1 000 000 × 1 500 = 0,75 ₽
итого                       1,35 ₽

Эмбеддинги оплачиваются только за вход.

Кэш

Если несколько запросов подряд начинаются одинаково (длинный системный промпт, документ, описание инструментов), модель берёт повторную часть из кэша. Сколько токенов пришло из кэша, видно в ответе — usage.prompt_tokens_details.cached_tokens — и в разбивке стоимости в истории запросов.

Чтобы кэш срабатывал, ставьте неизменную часть запроса в начало, а меняющуюся (вопрос пользователя) — в конец. У некоторых моделей первая запись в кэш стоит немного дороже обычного входа; это тоже видно в разбивке стоимости.

Очень длинные запросы

У некоторых моделей цена выше, если вход в одном запросе превышает порог. Тогда повышенная цена применяется ко всему запросу:

Модель	Порог входа	Во сколько раз дороже
`openai/gpt-6-astra`, `openai/gpt-6.1-sol`, `openai/gpt-6.1-terra`, `openai/gpt-6-luna`	272 000 токенов	вход и кэш ×2, выход ×1,5
`anthropic/claude-haiku-5.5`	100 000 токенов	×5
`x-ai/grok-4.7`, `x-ai/grok-4.3`	200 000 токенов	×2

На странице цен у таких моделей указана базовая цена с пометкой «от». Обычные запросы, даже на десятки тысяч токенов, оплачиваются по базовой цене.

Когда списываются деньги

Стоимость списывается с баланса после выполнения запроса — по фактическому числу токенов.
Запрос, который завершился ошибкой, не оплачивается.

Как сэкономить

Не берите самую сильную модель «на всякий случай»: для рутинных задач хватает дешёвых.
Сокращайте системный промпт и историю диалога — они оплачиваются в каждом запросе.
Ограничивайте длину ответа параметром max_tokens, если нужен короткий ответ.
Отправляйте эмбеддинги списком, а не по одному тексту.
Ставьте лимит расходов на каждый ключ (см. Аутентификация и ключи).