> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://enaennprompt.gitbook.io/enaenn/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://enaennprompt.gitbook.io/enaenn/guides/gaidy-i-prompty-ot-enaenn/nastroika/quickstart.md).

# Прокси и провайдеры

автор: @enaenn

Прокси – это сервисы, который предоставляют единый API-интерфейс для доступа к различным ИИ-моделям. У данных сервисов обычно большая база провайдеров, модельки преимущественно платные. Самый известный — OpenRouter (недоступен для пользователей из России). 

Провайдеры — это поставщики моделек. Чаще всего предоставляют доступ к одной определенной модели (Gemini, Claude, DeepSeek и т.д.) и ее разновидностям.

{% hint style="success" icon="cat" %}
*Простыми словами: прокси-сервис – это маркетплейс ИИ. По сути то же самое, что Wildberries/OZON, но вместо товаров – разные модельки.*

*А провайдер — это продавец, у которого товар можно купить напрямую.* 
{% endhint %}

Для доступа требуется зарегистрировать аккаунт, пополнить баланс (из России только через посредников) и получить API-ключ, а дальше можно переходить к настройке [SillyTavern](/enaenn/guides/gaidy-i-prompty-ot-enaenn/nastroika/sillytavern.md) или [Janitor](/enaenn/guides/gaidy-i-prompty-ot-enaenn/nastroika/janitor.md)

Чем пользуюсь я:

* [LinkApi](https://linkapi.ai/) — есть [самые популярные модельки](https://linkapi.ai/pricing), приемлемая цена (внимание: все цены на сайте указаны в юанях). Баланс пополняется через дискорд, если нет зарубежной карты/китайских кошельков. [**Моя рефералочка**](https://linkapi.ai/sign-up?aff=zr70)
* [Официальный API Deepseek](https://www.deepseek.com/) — пополнение аналогичное, очень дешево по меркам современных ИИшек. 

#### Варианты оплаты за запрос: фикс и PAYG

1. **Фиксированная цена за одно сообщение.** Ну, тут все понятно: за один ответ от ИИ с вас списывается заранее установленная плата.

Например, на LinkApi цена за \[次]deepseek-v4-pro составляет 0,07 ¥ за один запрос ⇒ с баланса спишется именно эта сумма вне зависимости от размера вашего контекстного окна.

2. **PAYG (pay-as-you-go)** — оплата по токенам. Цена за один ответ будет зависеть от размера вашего контекста и количества токенов, которые пришлет вам модель. 

Разберем на примере DeepSeek:

<figure><img src="https://2731895255-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FMU8SIiX4MjFTgp2qnDMI%2Fuploads%2FU53Nwl1TmkfDOgoqcS0v%2F%D0%A1%D0%BD%D0%B8%D0%BC%D0%BE%D0%BA%20%D1%8D%D0%BA%D1%80%D0%B0%D0%BD%D0%B0%C2%A0%E2%80%94%202026-07-22%20%D0%B2%C2%A014.21.50.png?alt=media&amp;token=2c118044-664b-4000-b4bb-e9cfaf4c2c03" alt="" width="375"><figcaption></figcaption></figure>

{% hint style="success" icon="cat" %}
**Краткое пояснение по терминам в разделе PRICING:**

***input*** (ввод) = сколько токенов модель получила от вас

***output*** (вывод) = сколько токенов вы получили от модели

***cache hit*** (попадание в кэш) = промпт был найден среди ваших данных, временно хранящихся на сервере провайдера.&#x20;

Это значит, что ИИ не нужно заново обрабатывать весь массив присланного текста, и поэтому она быстрее выдаст вам новый ответ. Это позволяет снизить кол-во затрачиваемых мощностей для ваших задач, в связи с чем также понижается и плата за сообщение. Срок хранения кэша зависит от конкретного сервиса и загруженности серверов, в среднем это от 5 минут до нескольких часов.

***cache miss*** (непопадание в кэш) = моделька первый раз видит то, что вы прислали
{% endhint %}

В табличке указаны цены за 1 млн токенов при разных условиях. Допустим, у нас установлен общий контекст 45к, мы пишем сообщение на 200 токенов, и жмем "отправить" — это наш **input**. Модель все парсит, и присылает нам ответ на 2к токенов — это **output**.

{% hint style="info" icon="cat" %}
*Формула:*

<p align="center">(Наш контекст / 1 000 000 × цена за 1 млн input) </p>

<p align="center">+ </p>

<p align="center">(Длина ответа модели / 1 000 000 Х цена за 1 млн output) </p>

<p align="center">= </p>

<p align="center">цена за один запрос </p>
{% endhint %}

Допустим, мы решили роллить с **DeepSeek v4 Pro**:&#x20;

{% columns %}
{% column %}
{% hint style="warning" icon="cat" %}
*1M input (cache miss) = $0.435*
{% endhint %}

> <sup>45 200 / 1 000 000 X $0.435 = $0.019662</sup>

За отправленный контекст с нашего баланса спишется около $0.02 (это \~1.6₽ по курсу 78.53₽)
{% endcolumn %}

{% column %}
{% hint style="warning" icon="cat" %}
*1M output = $0.87*
{% endhint %}

> <sup>2000 / 1 000 000 Х $0.87 = $0.00174</sup>

За ответ модели с нашего баланса спишется около $0.002 (\~0.14₽ по курсу 78.53₽)
{% endcolumn %}
{% endcolumns %}

<p align="center">В сумме получится $0.022/запрос (~1.74₽) при cache miss</p>

***

### Бесплатные варианты для РП

Рабочие методы, которые я проверяла лично:

* [JLLM](https://janitorai.com/) — базовая моделька джанитора, работает бесплатно и без ограничений по кол-ву сообщений — просто создаете аккаунт на сайте и роллите сходу. Контекст \~9000 токенов. Для новичков отличный вариант, чтобы понять, интересно вам это или нет
* [Реверсы](https://makkssh.github.io/) (для андроидоюзеров/играющих на ПК) — дают доступ к официальным моделькам, но требует погружения в тему и внимательности при настройке программы. Настройка занимает от 15 минут до бесконечности в зависимости от вашего опыта работы с командной строкой и желания разобраться в возникающих при установке ошибках. Из минусов — частые таймауты, перегруз серверов в часы пик и большая вероятность бана аккаунта. Используйте на свой страх и риск