Поиск.
Найдено: 12 моделей и 20 материалов
Нейросети
Весь каталог
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Plus$20 · ₽ уточняйте
- Pro$200 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Pro$20 · ₽ уточняйте
- Team$25 · ₽ уточняйте
- Hobby$0 · ₽ уточняйте
- Pro$20 · ₽ уточняйте
- Pro+$60 · ₽ уточняйте
- Чат$0 · ₽ уточняйте
- API V3уточняйте · уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Google AI Pro$19.99 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- SuperGrok$30 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Le Chat Pro$15 · ₽ уточняйте
- Веса$0 · ₽ уточняйте
- API у облаковуточняйте · уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Copilot Pro$20 · ₽ уточняйте
- Microsoft 365 Copilot$30 · ₽ уточняйте
- Чат$0 · ₽ уточняйте
- APIуточняйте · уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Бесплатная$0 · ₽ уточняйте
- Pro$20 · ₽ уточняйте
Материалы
Что такое контекстное окно нейросети простыми словами и почему ответы «забываются»
Объясняем, что модель учитывает в диалоге, почему длинные чаты теряют детали и как сохранить важный контекст без лишней воды.
Как собрать контекст для нейросети: файлы, правила и примеры без перегруза
Практическая схема контекста для ИИ: что дать модели, в каком порядке и как убрать лишнее, чтобы ответы стали точнее.
Как хранить контекст диалога в OpenAI Responses API без дублирования сообщений
Практическая работа с previous_response_id и conversation: продолжение диалога, смена инструкций и контроль истории.
Как считать токены до запроса Claude API и контролировать размер контекста
Как использовать Token Counting API Claude: собрать будущий запрос, оценить input tokens и решить, что сократить.
Как сохранять контекст диалога в OpenAI Responses API без повторной отправки истории
Диалог через previous_response_id: хранение цепочки, инструкции, ветвление, контроль владельца и тест на смешивание пользователей.
Как сжимать длинный контекст через OpenAI Compaction без потери условий
Практический гайд по Compaction в OpenAI API: что сохранить перед сжатием, как продолжить диалог и протестировать потерю ограничений.
Как считать токены Claude до отправки запроса и не превышать контекст
Использование Token Counting API Claude: предварительная оценка запроса, резерв под ответ и контроль сложных блоков.
Как ограничить размер RAG-контекста по байтам без обрезки цитаты
Собираем RAG-контекст целыми фрагментами с лимитом UTF-8-байтов, не разрезая цитату или русскую букву.
Как использовать context caching в Gemini API для повторяющегося контекста
Как использовать context caching в Gemini API для повторяющегося контекста: пошаговый разбор, готовый шаблон, пример и контроль ошибок.
Как увеличить контекст Ollama и не получить ошибку нехватки памяти
Практический ответ на запрос «как увеличить контекст Ollama»: точные команды, реальные параметры Ollama, диагностика, ограничения и проверка результата.
Как написать alt-текст для изображений с ИИ по WCAG: контекст и проверка
Гайд по созданию alt-текста с ИИ: как задать контекст, не дублировать подпись и проверить доступность по рекомендациям W3C.
Как подключить LLM API к Gradio ChatInterface и сохранить контекст диалога
Готовый Python-шаблон чат-интерфейса для совместимого LLM API: роль history, тест двух реплик и проверка ошибок модели.
Как рассчитать Precision@K для контекста RAG
Считаем долю релевантных document_id в первых K результатах RAG и фиксируем правило для короткой выдачи.
Как проверить права доступа к документам перед формированием RAG-контекста
Тест изоляции двух организаций в RAG: фильтрация tenant_id до генерации, негативный кейс и проверка отсутствия чужого текста.
Как использовать AGENTS.md для контекста Copilot Code Review
Практический AGENTS.md для Copilot Code Review: архитектурные инварианты, ближайший файл в дереве, шаблон для сервиса и проверка через pull request.
Что нового в Grok 4.6 API: контекст, reasoning, инструменты и цена
Практическое руководство по запросу «что нового в Grok 4.6 API»: рабочий пример, реальные поля API, ограничения и проверка результата.
Как использовать reasoning-модель DeepSeek и получить финальный ответ без потери контекста
Практическое руководство: рабочий пример, структура ответа, ограничения, негативные тесты и проверка результата для запроса «как использовать DeepSeek reasoning API».
Как работает контекстный кэш DeepSeek API и как проверить cache hit
Практическое руководство: рабочий пример, структура ответа, ограничения, негативные тесты и проверка результата для запроса «как работает кэш DeepSeek API».
Как считать токены в Gemini API до запроса и после ответа
Как использовать countTokens и usage metadata в Gemini API, учитывать файлы и историю, а затем контролировать размер контекста.
Что такое токены в нейросети и почему от них зависит длина ответа
Объясняем, как модели делят текст, чем токены отличаются от слов и почему русский и код расходуют контекст по-разному.