Тип модели: для генерации текста, для генерации изображений
Контекст: 33К
Статус: активная
Доступно в API: Да
Модальности и цены
На ввод (в запросе пользователя) модель может принимать:
Текст (0.24 ₽)
На выводе модель выдает:
Текст (0.48 ₽)
Изображения (0.48 ₽)
Цены указаны за 1000 токенов.
Поддержка файлов
Отправка файлов не поддерживается
Поддержка функций
Размышление: нет
Веб-поиск: есть
Генерация изображений
Размеры:
auto
1024x1024
1536x1024
1024x1536
Соотношения сторон:
—
Качество:
auto
low
medium
high
Описание модели
Alice AI LLM Flash — это облегчённая и высокопроизводительная языковая модель семейства Alice AI от Яндекса. Она спроектирована специально для задач, где важны минимальная задержка и высокая пропускная способность, при этом сохраняя хорошее качество ответов на типовые запросы.
Ключевая информация
Главная черта: Минимальная задержка (low latency), стабильная работа под нагрузкой
Идеальна для: Чат‑ботов поддержки, классификации текстов, извлечения сущностей, быстрых переводов и FAQ
Что такое Alice AI LLM Flash?
Представьте, что вам нужно мгновенно отвечать пользователям в чате, рассортировать тысячи отзывов или извлечь из текста имена, даты и адреса. Здесь не требуется глубокая многоходовая логика — нужна скорость и предсказуемость. Именно для таких задач создана Alice AI LLM Flash.
Что это даёт пользователю?
Мгновенная реакция. Модель оптимизирована под сценарии реального времени — ответы формируются с минимальной задержкой.
Стабильность под нагрузкой. Архитектура и оптимизация позволяют сохранять производительность даже при большом потоке запросов.
Экономичность. Использование модели обходится дешевле по сравнению со старшими версиями, что делает её выгодной для массовой автоматизации.
Ключевые особенности
Эффективность в реальном времени
Модель показывает лучшие результаты в сценариях живого взаимодействия. Это особенно полезно для:
Чат‑ботов и автоответов в поддержке (мгновенные ответы на типовые вопросы).
Интерактивных сценариев (квизы, простые игры, быстрые подсказки).
Быстрых переводов и перефразирования коротких фраз.
Обработка потоковых данных
Flash‑версия эффективна при работе с большими объёмами однотипных запросов. Она отлично справляется с задачами автоматизации:
Классификация текстов по категориям (тегирование, распределение обращений).
Определение тональности отзывов (позитив/негатив/нейтрально).
Извлечение ключевых сущностей (имена, даты, адреса, должности, названия компаний).
Подготовка данных для микроразметки (например, формирование QAPage‑блоков по FAQ).