Генерация текста и изображений через go2llm: цена выхода, /v1/images/generations и идемпотентность

При генерации контента вы подаёте короткий бриф и получаете длинный текст — то есть платите преимущественно за выход. go2llm считает такой сценарий по профилю 20 / 75 / 5, и в нём места в рейтинге переворачиваются: claude-sonnet-5 стоит $1,2974 за 1M смешанных токенов вместо $0,142848 в профиле кодинг-агента.

Дата публикации: 11 сентября 2026, каталог цен v38. Часть обзора сценариев go2llm.

Задача

Описания товаров, посты, письма рассылки, черновики статей, варианты заголовков — плюс иллюстрации к ним. Профиль нагрузки прямо противоположен извлечению данных: вход маленький (бриф, тон голоса, примеры), выход большой, кэш почти не работает, потому что каждый бриф уникален.

Почему здесь не работает профиль кодинг-агента 10/5/85. У агента выход весит 5% и на цену почти не влияет; при генерации контента выход весит 75% и определяет счёт целиком. Считать генерацию по 10/5/85 — значит недооценить расход примерно на порядок для моделей с дорогим out.

Профиль, выведенный из бюджета одной статьи на 3 000 токенов:

Формула: mixed = in × 0,20 + out × 0,75 + cache × 0,05.

Какие модели подходят и почему

Смотрите на колонку out — она весит три четверти счёта. Смешанные цены по профилю 20/75/5:

Разворот для claude-sonnet-5: 0,329 × 0,20 = 0,0658; 1,64 × 0,75 = 1,23; 0,0329 × 0,05 = 0,001645. Сумма — $1,297444.

Главная неочевидность страницы: разброс цен при генерации в разы шире, чем при кодинге. В профиле 10/5/85 между deepseek-v4-flash ($0,006269) и claude-fable-5 ($0,43835) разрыв 70×, но абсолютные суммы копеечные. В профиле 20/75/5 разрыв между gpt-5.6-luna ($0,1882) и claude-fable-5 ($3,97955) — 21×, и здесь он уже бьёт по бюджету. Выбор модели при генерации контента стоит дороже ошибки, чем в любом другом сценарии go2llm.

Как подключить

Текст, Anthropic SDK, base URL https://go2llm.tech (без /v1):

import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";

const client = new Anthropic({
  apiKey: process.env.GO2LLM_API_KEY,
  baseURL: "https://go2llm.tech",
});

const response = await client.messages.create({
  model: "claude-sonnet-5",
  max_tokens: 2250,
  system: "Пиши по-русски, без канцелярита, абзацы до 3 предложений.",
  messages: [{ role: "user", content: "Описание товара: термокружка 450 мл, сталь" }],
});

console.log(response.content);
console.log(response.usage); // у go2llm здесь есть cost_usd

Изображения — отдельный endpoint POST /v1/images/generations. У go2llm Idempotency-Key обязателен для image-запросов: 8–128 печатных ASCII-символов, тело до 20 MiB, response_format: "url".

curl https://go2llm.tech/v1/images/generations \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \
  -H "Idempotency-Key: project-20260911-image-001" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"model":"gpt-image-2","prompt":"Минималистичная схема API-шлюза","n":1,"size":"1024x1024","quality":"standard","response_format":"url"}'

Опубликованные image-модели go2llm тарифицируются за картинку, а не за токены. Цены на 2026-09-11:

Важная оговорка: в опубликованном каталоге есть один вариант — size: "1024x1024" и quality: "standard". Других сочетаний size и quality в каталоге нет, поэтому цены выше относятся именно к нему. Актуальные значения всегда отдаёт GET /api/pricing.

Что go2llm по изображениям не публикует: редактирование изображений (image edits), видео и аудио. Текстовые endpoint'ы картинки на вход не принимают (400 unsupported_content_type), поэтому «сгенерируй и опиши» — это два разных запроса.

Сколько это стоит

Объём: 1 000 статей в месяц по 3 000 токенов = 3M токенов. По профилю 20/75/5 это 0,6M входа, 2,25M выхода, 0,15M чтения кэша.

claude-sonnet-5:

• вход: 0,6 × $0,329 = $0,1974
• выход: 2,25 × $1,64 = $3,69
• чтение кэша: 0,15 × $0,03288 = $0,004932
• итого $3,8923 ≈ 336 ₽ по курсу ЦБ 86,3793 ₽/$ на 01.09.2026

Тот же объём по официальному тарифу Anthropic: 0,6 × 2,00 = $1,20; 2,25 × 10,00 = $22,50; 0,15 × 0,20 = $0,03 → $23,73. В 6,1 раза больше.

gpt-5.6-luna на том же объёме: 0,6 × 0,04 = $0,024; 2,25 × 0,24 = $0,54; 0,15 × 0,004 = $0,0006 → $0,5646 ≈ 49 ₽.

deepseek-v4-flash: 0,6 × 0,0226 = $0,0136; 2,25 × 0,0679 = $0,1527; 0,15 × 0,00072 = $0,000108 → $0,1664.

claude-fable-5: 0,6 × 1,01 = $0,606; 2,25 × 5,03 = $11,3175; 0,15 × 0,101 = $0,01515 → $11,9387. В 21 раз дороже Luna — самая дорогая модель каталога на этом профиле.

Стоимость одной статьи на claude-sonnet-5 — $3,8923 ÷ 1 000 = $0,0038923. Welcome-грант go2llm в $1 при регистрации — это 1 ÷ 0,0038923 ≈ 257 статей на Sonnet 5 или около 1 771 статьи на Luna.

Практичная схема: черновик на gpt-5.6-luna, финальная редактура только выбранных материалов на claude-sonnet-5. 1 000 черновиков ($0,5646) плюс 200 доработок ($3,8923 × 0,2 = $0,7785) = $1,3431 вместо $3,8923 — в 2,9 раза дешевле при том же качестве публикуемых материалов.

Стоимость картинок в этот расчёт не входит: go2llm тарифицирует их за штуку, и цены нужно взять из GET /api/pricing.

Как контролировать расход

При генерации контента главный рычаг — max_tokens, потому что выход это 75% счёта. Разница между max_tokens: 2250 и max_tokens: 8192 на тысяче статей — это разница в разы, и она целиком в вашей власти.

Рычаги go2llm на ключ: квота в долларах, список разрешённых моделей, IP allow-list, срок действия, лимит 20 RPM по умолчанию.

• отдельный ключ на контент-пайплайн, квота $5 при расчёте $3,89 выше;
• allowed models = gpt-5.6-luna, claude-sonnet-5 — тогда случайный claude-fable-5 в конфиге даст 403 model, а не счёт в 3,1× больше;
• ключ для генерации изображений — отдельный, потому что там другая модель ошибки: неверный Idempotency-Key даёт 409, а повтор с новым ключом — новую списанную картинку.

Про идемпотентность отдельно и жёстко. go2llm возвращает 409 idempotency_conflict, если один и тот же Idempotency-Key переиспользован для разного тела запроса. И обратное правило: media-запрос, завершившийся с ambiguous_upstream_result, нельзя повторять автоматически — поставщик мог его принять, и повтор будет оплачен дважды. Ключ стройте детерминированно от содержимого задачи, например hash(prompt + size + model), а не от времени.

go2llm возвращает usage.cost_usd в каждом ответе, включая финальный usage-блок SSE-стрима. Суммируйте по прогону и сверяйте с оценкой.

Грабли

Модель выдала 6 000 токенов вместо 2 000. Забыли max_tokens. В профиле 20/75/5 это прямое утроение счёта.

409 idempotency_conflict. Тот же Idempotency-Key ушёл с изменённым промптом. Ключ должен меняться вместе с телом.

Idempotency-Key не принят. Требования go2llm: 8–128 печатных ASCII. Кириллица и эмодзи не пройдут.

ambiguous_upstream_result на картинке. Не ретраить автоматически. Проверьте результат вручную, иначе платите дважды.

400 unsupported_content_type. Попытались приложить референс-картинку к текстовому запросу. go2llm на /v1/messages и /v1/chat/completions изображения не принимает, а image edits не опубликованы.

402 insufficient_balance. Пополните баланс или уменьшите max_tokens. Баланс у go2llm не уходит ниже нуля. Полный справочник — коды ошибок go2llm.

FAQ

Почему Sonnet 5 здесь дороже, чем на странице кодинг-агента? Это одна и та же модель и одни и те же ставки 0,329 / 1,64 / 0,03288. Меняется профиль: при кодинге 85% объёма идёт по ставке cache $0,03288, при генерации 75% объёма идёт по ставке out $1,64. Отсюда $0,142848 против $1,297444 за 1M смешанных токенов.

Сколько стоит одна картинка? go2llm тарифицирует изображения за штуку, а не за токены. На 2026-09-11 для варианта 1024x1024, quality=standard: gpt-image-2 и grok-imagine-image — $0,006, gemini-3.1-flash-image — $0,0268, nano-banana-pro — $0,0402, nano-banana-2 — $0,04355, grok-imagine-image-quality — $0,05. Актуальные значения отдаёт GET /api/pricing и страница цен.

Можно ли сгенерировать картинку и сразу попросить модель её описать? Нет, одним запросом не получится: текстовые endpoint'ы go2llm не принимают изображения на вход. Генерация идёт через /v1/images/generations, а описание придётся строить из исходного промпта.

Дальше

Кодинг-агент · Чат-бот и поддержка · Извлечение данных · Командный доступ · Документация

Получить ключ и сделать первый запрос за 3 минуты → go2llm.tech