Модели GigaChat
Сервис GigaChat дает доступ к нескольким моделям для генерации и одной модели для создания векторного представления текста.
В зависимости от задач вы можете использовать разные модели. При этом стоимость запросов будет отличаться. Информацию о тарифах, а также примеры расчетов ищите в разделе Тарифы и оплата.
Перед запуском в промышленном контуре новые версии моделей для генерации некоторое время работают в режиме раннего доступа.
Модели для генерации
Для получения списка моделей, доступных для генерации, используйте запрос GET /models.
Для генерации доступны модели:
| Название модели | Значение поля model | Размер контекста в токенах | Поддержка функций | Описание |
|---|---|---|---|---|
| GigaChat Lite | GigaChat | 32768 | да | Легкая модель для простых задач, требующих максимальной скорости работы |
| GigaChat Pro | GigaChat-Pro | 32768 | да | Продвинутая модель для сложных задач, требующих креативности и лучшего следования инструкциям |
| GigaChat Max | GigaChat-Max | 32768 | да | Продвинутая модель для сложных задач, требующих высокого уровня креативности и качества работы |
Чтобы получить ответ определенной модели, ее название нужно передать в поле model запроса POST /chat/completions:
curl -L -X POST 'https://gigachat.devices.sberbank.ru/api/v1/chat/completions' \
-H 'Content-Type: application/json' \
-H 'Accept: application/json' \
-H 'Authorization: Bearer <токен_доступа>' \
--data-raw '{
"model": "GigaChat",
"messages": [
{
"role": "system",
"content": "Ты профессиональный переводчик на английский язык. Переведи точно сообщение пользователя."
},
{
"role": "user",
"content": "GigaChat — это сервис, который умеет взаимодействовать с пользователем в формате диалога, писать код, создавать тексты и картинки по запросу пользователя."
}
],
"stream": false,
"update_interval": 0
}'
Модель для векторного представления текста
Для векторного представления текстов доступна модель Embeddings:
| Название модели | Значение поля model | Описание |
|---|---|---|
| Embeddings | Embeddings | Базовая модель, доступная по умолчанию для векторного представления текстов |
Модель используется в запросах на создание эмбеддингов POST /embeddings:
{
"model": "Embeddings",
"input": [
"Расскажи о современных технологиях"
]
}