OpenRouter добавил модели для кода, RAG и голоса — сравниваем цены

С 27 октября по 6 ноября 2026 года каталог OpenRouter пополнили модели для кодинг-агентов, поиска по документам и голосовых приложений. Среди них — открытая Ripple 65B Preview, финальная Tencent Hy4 с пониманием изображений и Auto Code, который сам выбирает модель для работы с кодом.

Для разработчика выбор теперь начинается с операции: написать патч, оценить документ, выбрать маршрут или распознать речь. Ниже — тарифы и ограничения на 6 ноября. Это обзор пополнений OpenRouter за указанный период: дата появления карточки может отличаться от даты выпуска модели. Например, Parakeet Ultra была представлена ещё в сентябре.

• Ripple — плотная модель на 65 млрд параметров с весами Apache 2.0; заявленный контекст — 1 048 576 токенов.
• Auto Code оплачивается по тарифу выбранной модели. Бесплатны по карточкам Crouton Alpha и Parallel Decisions Fast.
• Joey 1 стоит $0,01 за миллион входных токенов: специализированный выбор или оценка может обходиться дешевле генерации ответа.
• У Crouton Alpha провайдер анонимен и может хранить запросы. Публичные веса Hy4 Preview не означают открытость финального Hy4.

В текстовых таблицах цена указана в долларах за 1 млн токенов: сначала вход, затем выход. Исключение — Parallel Decisions Fast: $0 за 1000 запросов; токенная тарификация к этой строке не применяется. Контекст — предел из карточки, а не обещание одинакового качества на всей длине. Цены без кэширования, указаны минимальные опубликованные ставки; провайдер, скидки и доступность могут меняться. Для аудио и изображений ниже приведены собственные единицы тарификации.

Какие новинки попробовать для кодинг-агента?

Для начала стоит сравнить Ripple и Particle-1 на одинаковых задачах своего репозитория. Ripple 65B Preview поддерживает вызовы инструментов и предлагает открытые веса; Particle-1 ориентирована на сокращение числа токенов при агентной работе с кодом. Итоговая стоимость зависит и от числа попыток, и от длины рассуждений, и от проверок после правки.

По карточке Ripple на Hugging Face, модель обучали с нуля на 12 трлн токенов, а команда разработки выросла с одного до пяти человек. Плотная архитектура означает, что при обработке токена работают все 65 млрд параметров. Веса доступны в BF16 и NVFP4; возможность поместить модель в память ещё не означает, что устройство выдержит миллионный контекст с приемлемой скоростью.

Ricursive заявляет 80,52 на Terminal-Bench 2.1 против 80,1 у Reflection Beam и 76,4 у Muse Spark Open. Это сравнение авторов: в карточке смешаны опубликованные результаты и собственные прогоны недостающих оценок. Авторы указывают BF16 и максимальную глубину рассуждений, отдельно предупреждают о влиянии агентной оболочки, длины контекста и суммаризации. В других задачах Ripple уступает части соперников; считать её победителем во всём программировании по одной строке нельзя.

У финального Hy4 впервые появилось понимание изображений. Числа 770 млрд общих и 49 млрд активных параметров относятся к открытому Hy4 Preview, а архитектуру релиза отдельно не подтвердили. Репозиторий tencent/Hy4 на Hugging Face при проверке без авторизации возвращал 401 (gated): общедоступное скачивание релизных весов не подтверждено. Лицензия Apache 2.0 у preview не переносится автоматически на релиз. Тариф Hy4 в таблице показан с текущей скидкой 50%.

Particle-1 дообучена на DeepSeek V4.1 Flash. В собственных замерах Particle AI на Terminal-Bench 2.1, ReactBench, ADE Bench и DeepSWE 1.1 она использует на 28,4–52,2% меньше выходных токенов, чем база; успешность первой попытки находится внутри доверительных интервалов базовой модели. Это заявление разработчика, которое стоит проверить на своих задачах, включая полноту тестирования результата.

Auto Code учитывает историю агентной сессии: повторные ошибки и неудачные проверки влияют на следующий выбор. По анонсу OpenRouter, роутер старается сохранить кэш, сначала меняя глубину рассуждений, и переключает модель, когда это оправдано. Доплаты за маршрутизацию нет, но сами запросы платные. Ограничения на модели, провайдеров и хранение данных сохраняются. О влиянии служебных запросов на бюджет мы писали в новости о расходах Claude Code.

Crouton Alpha бесплатна и принимает текст, изображения, видео, файлы и аудио. Однако её карточка прямо разрешает провайдеру хранить промпты и ответы, хотя исключает их использование для обучения. В условиях Stealth Program нет гарантии постоянной доступности. Для пробы подходят открытые или синтетические данные; бесплатность не делает анонимный сервис подходящим местом для закрытого репозитория.

Что выбрать для решений и RAG?

Если агенту нужен выбор категории, оценка или ответ «да/нет», специализированная модель может вернуть типизированный результат с вероятностью без генерации текста. Joey 1, d1.1 и Reflex относятся к этому классу. Clairic извлекает поля документа, а Parallel Decisions Fast дополнительно ищет сведения в актуальном вебе и возвращает ссылки на источники.

У Joey 1 опубликован чекпоинт класса 2B на базе Qwen3.5-2B. У Liquid открыт d1-2B под LFM Open License, однако считать его точной копией эндпоинта d1.1 оснований нет. У Reflex повторное чтение кэшированного состояния стоит $0,008 за миллион токенов. Вероятности моделей нужно калибровать на своей размеченной выборке, прежде чем превращать оценку в автоматическое действие.

Эти модели требуют проверки маршрута интеграции: в сохранённом каталоге Joey 1, d1.1, Reflex и Parallel используют Decisions API, Clairic — отдельный Extractions API. Их нельзя механически подставить в обычный чат-запрос. При повторной проверке часть машинных страниц llms.txt возвращала 404, хотя публичные карточки открывались. Цены здесь взяты из карточек; платные вызовы и работоспособность этих эндпоинтов редакция не тестировала.

RAG — это генерация ответа с поиском по внешним документам. Эмбеддинг переводит запрос и документы в векторы для поиска, реранкер пересортировывает найденные фрагменты перед передачей генератору. По карточкам Cohere, Embed 5 Pro и Fast работают в одном пространстве: можно индексировать корпус через Pro, а запросы обрабатывать Fast. Доступны 100+ языков и размерности от 256 до 2048. Изображения у обеих версий тарифицируются отдельно: $0,40 за миллион токенов изображения.

Rerank 5 Fast подходит для массового потока, Pro позиционируется для сложных запросов и длинных доменных документов. Указанные 32 768 токенов относятся к паре запроса и документа. Стоимость поиска складывается из индексации, обработки запросов, ранжирования и генерации; низкая цена одной стадии не определяет весь бюджет. При выборе состава моделей полезен и наш разбор рабочего набора агентов и моделей.

Сколько стоят голос, изображения и видео?

В этих задачах нужна отдельная единица сравнения. Стоимость распознавания приведена за час входного аудио, синтеза речи — за миллион символов, изображения — за штуку, видео — за минуту результата. Пересчёт из секунд линейный; он не означает, что видеомодель умеет создавать минутный ролик за один запрос.

По карточке Moondream, Parakeet Ultra сохраняет 0,6 млрд параметров базовой NVIDIA Parakeet TDT v3. В авторском прогоне на семи английских наборах Open ASR Leaderboard доля ошибок в словах составила 5,80% против 6,26% у базы; на FLEURS по 25 языкам — 9,55% против 11,62%. Это замеры разработчика: Ultra запускали через Photon на NVIDIA GPU, базовую модель — через NeMo в BF16. Для своего языка и шума в записи качество нужно измерять отдельно.

AssemblyAI описывает общую библиотеку из тысяч голосов, но API-карточка конкретного TTS-эндпоинта перечисляет 20. Перед интеграцией проверяйте доступные ID голосов и нужный язык. Riverflow планирует правки и оценивает варианты встроенной моделью рассуждений; итоговый счёт зависит от размера, сложности и выбранной глубины обработки. Нижняя ставка за картинку не гарантирует такую цену любой цепочки правок.

mischief 1 построена на Wan 2.2. В анонсе TBC говорится, что наблюдения за живыми нейронами превратили в программную надстройку: пользователь запускает софт на обычных ускорителях, нейроны остаются в лаборатории. The Next Web указывает на отсутствие независимых тестов скорости, а Numerama — подробной научной публикации метода. Заявленное ускорение в пять раз пока остаётся утверждением компании.

С чего начать проверку в своём проекте?

• Для кодинг-агента: прогоните Ripple и Particle-1 на одном наборе задач с одинаковыми инструментами. Считайте цену принятого решения, число попыток и время до рабочего патча. Auto Code добавьте отдельным вариантом с разрешённым списком моделей и провайдеров.
• Для RAG: начните с Embed 5 Fast и Rerank 5 Fast, затем проверьте, даёт ли Pro прирост нахождения нужных фрагментов и точности ответов. Держите размерность векторов одинаковой при сравнении.
• Для маршрутизации: сравните Joey 1 с текущим генератором по ошибкам на размеченных примерах. Для актуальных внешних фактов попробуйте Parallel Decisions Fast, проверяя ссылки и отказы.
• Для речи: проверьте Parakeet Ultra на реальных записях и TTS 1 на доступных голосах; учитывайте задержку и произношение имён. Бесплатную Crouton Alpha тестируйте на данных, которые допустимо передать анонимному провайдеру.

GLM 5.3 FlashX Legal имеет смысл включать в сравнение именно для договоров, поиска противоречий и работы с документами: специализация в названии сама по себе не подтверждает точность для нужной юрисдикции. Перед переносом любого из прототипов в рабочий агент проверьте фактический API, правила хранения данных, доступность провайдера и стоимость всей сессии. Таблица фиксирует предложение на 6 ноября, а не гарантирует неизменность тарифа или доступности.

Обложка: официальная иллюстрация к анонсу Particle-1, Particle AI.