Каталог моделей
Платформа несёт четыре независимых каталога: чат-модели (LLM), модели эмбеддингов,
реранкеры и медиа-модели. Каждый каталог — это набор YAML-файлов на сервере
(config/llm, config/embeddings, config/rerank, config/media). Один файл описывает
одного провайдера: его класс, базовый URL, ключ из переменной окружения — и список
моделей.
Идентификатор модели
Модель адресуется составным идентификатором <провайдер>/<модель>, где первый сегмент —
имя провайдера из YAML, а остальное — «сырой» идентификатор у самого провайдера. Отсюда
такие формы:
| Пример id | Каталог | Что это |
|---|---|---|
| openrouter/openai/gpt-4o-mini | llm | модель OpenAI через OpenRouter |
| sentence_transformers/all-MiniLM-L6-v2 | embeddings | локальные эмбеддинги, без ключа |
| openrouter/cohere/rerank-v3.5 | rerank | реранкер через OpenRouter |
| ws:9f2c…:gpt-4o | любой | модель из вашей интеграции (BYO) |
Слэшей может быть два: разбор идёт по первому, поэтому openrouter/cohere/rerank-v3.5
корректно означает провайдера openrouter и модель cohere/rerank-v3.5.
Что лежит в каталогах
- LLM — каталог OpenRouter (несколько сотен моделей, перегенерируется скриптом из живого API вендора) плюс каталог локального OpenAI-совместимого сервера, если администратор его настроил. Рядом с каждой моделью хранится её тариф в кредитах.
- Эмбеддинги — локальные
sentence-transformers(работают без ключа), OpenAI и OpenRouter. У части моделей размерность вектора известна заранее и записана в каталоге. - Реранкеры — OpenRouter, Cohere, Jina, Voyage. Все они говорят на одном Cohere-совместимом протоколе, поэтому новый вендор добавляется файлом, а не кодом.
- Медиа — распознавание речи, синтез речи и генерация изображений. Каждая запись несёт модальность и схему собственных параметров.
Модель, помеченная в каталоге как модель по умолчанию, поднимается в начало списка — её получает только что добавленная на холст нода.
Где выбирается модель
| Что настраиваете | Где |
|---|---|
| Чат-модель | поле Model ноды llm — это конфиг-нода, её подключают проводом link_llm к llm_response, ai_agent или structured_output_llm |
| Эмбеддинги | нода embedding и выбор модели при создании базы знаний |
| Реранкер | нода rerank |
| Медиа | ноды image_generate, text_to_speech, speech_to_text |
| Веб-поиск | нода openrouter_web_search — только модели OpenRouter |
У медиа-нод форма параметров зависит от выбранной модели: платформа отдаёт редактору схему конкретной модели, поэтому смена модели меняет набор полей (голос у синтеза речи, размер и качество у картинки).
Видимость и цена
Раздел Настройки → Модели решает, какие модели показывать в выпадающих списках LLM-нод. Модели сгруппированы по источнику — системные, модели рабочего пространства и цепочки — и у каждой видна цена в кредитах за 1000 токенов, отдельно за вход и за выход.
Модели
Системные модели
Выключенная модель исчезает из выпадающих списков
| Модель | Цена за 1000 токенов | Показывать |
|---|---|---|
| openrouter/openai/gpt-4o-mini | 0.03 / 0.12 кр | вкл |
| openrouter/qwen/qwen3-8b | 0.024 / 0.091 кр | вкл |
| openrouter/openai/gpt-oss-20b:free | 0 / 0 кр | выкл |
Цены в таблице — иллюстрация формата, а не прайс: актуальный тариф каждой модели виден в самом разделе. Модель, которой нет в каталоге, тарифицируется по тарифу по умолчанию — она никогда не считается бесплатной.
Эмбеддинги и базы знаний
Размерность вектора у базы знаний фиксируется один раз при создании: либо берётся из каталога, либо определяется пробным вызовом эндпоинта. Дальше сохранённое значение выигрывает у каталога — иначе правка YAML превратила бы рабочую базу в набор несовместимых векторов. Поэтому сменить модель эмбеддингов у существующей базы нельзя; создайте новую базу и переиндексируйте документы.