Самые дешёвые API LLM для задач с большим объёмом

Классификация, тегирование, извлечение данных, модерация, перевод коротких строк, маршрутизация: такие задачи выполняются миллионы раз, и цена за токен определяет, окупаются ли они. Ниже представлены текстовые модели с самыми низкими ценами на GetVibe API. Цены загружаются в реальном времени из каталога при каждом отображении этой страницы, поэтому таблица всегда актуальна.

Краткий список

25 сентября 2026 года эти модели входили в число самых дешёвых текстовых моделей в нашем каталоге. Цены меняются, поэтому проверяйте текущий порядок на странице моделей.

Как выбрать подходящую модель

• Вам нужен строгий JSON на выходе: используйте модель с режимом JSON, например GPT-6 Luna, Qwen 3.8 Flash, DeepSeek V4.1 Flash или Hy4 Preview. Модели Gemini Flash и GLM-5.3 Flash не поддерживают режим JSON в нашем каталоге. Подробности приведены в нашей матрице режима JSON.
• Вы обрабатываете длинные документы: Gemini 3.8 Flash, Gemini 3.7 Flash, DeepSeek V4.1 Flash и GLM-5.3 Flash имеют контекстное окно примерно на один миллион токенов.
• Вам нужны рассуждения с регулируемой интенсивностью: GPT-6 Luna поддерживает все шесть уровней reasoning_effort. Для массовой обработки установите значение minimal. Hy4 Preview поддерживает значения low и high. Подробнее см. в статье о reasoning_effort.
• Ваши входные данные содержат изображения: каждая модель в приведённой выше таблице принимает изображения на входе.

Пять способов снизить стоимость массовой обработки

1. Сначала проверьте качество на выборке. Прогоните несколько сотен реальных элементов через две или три модели-кандидата и сравните результаты с вручную проверенным эталоном. Побеждает самая дешёвая модель, которая проходит проверку.
2. Используйте инструкцию как фиксированный префикс. Разместите длинную инструкцию и примеры в начале, а сам элемент в конце, чтобы повторяющиеся запросы попадали в кэш промпта. Кэшированные входные данные тарифицируются по доле от стандартной цены входных данных (как работает кэширование).
3. Ограничьте объём вывода. Установите max_tokens в значение, достаточное для метки или короткого объекта JSON. На всех указанных выше моделях вывод стоит дороже входных данных.
4. Установите низкую интенсивность рассуждений. Токены рассуждений тарифицируются как токены вывода. Для простых меток используйте minimal или low, если модель их поддерживает.
5. Перенаправляйте на более сильную модель только ошибки. Отправляйте всё на дешёвую модель, проверяйте результат и повторяйте запрос на более мощной модели только для ошибок.

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://getvibeapi.com/v1", api_key="sk-pv-...")
INSTRUCTION = "Классифицируйте обращение как billing, bug, feature или other. Ответьте одним словом."

def classify(ticket: str) -> str:
    resp = client.chat.completions.create(
        model="gpt-6-luna",
        reasoning_effort="minimal",
        max_tokens=5,
        messages=[
            {"role": "system", "content": INSTRUCTION},
            {"role": "user", "content": ticket},
        ],
    )
    return resp.choices[0].message.content.strip()

Следующие шаги

Отсортируйте полный каталог по цене на странице моделей, прочитайте о Hy4 Preview и Qwen 3.8 Flash или начните с документации. Оплата взимается за каждый токен из предоплаченного баланса, без подписки.