1. Публикации
  2. Обзор Anthropic Claude API: модели, возможности, примеры и стоимость в 2026 году

Обзор Anthropic Claude API: модели, возможности, примеры и стоимость в 2026 году

Актуальность информации: 29 сентября 2026 года.

Claude давно перестал быть просто альтернативой ChatGPT в браузере. Anthropic развивает отдельную платформу для разработчиков: через Claude API можно подключать модели Claude к сайтам и приложениям, анализировать большие документы и изображения, получать строго структурированные данные, давать модели доступ к собственным функциям и внешним системам, использовать веб-поиск и запуск кода, а для сложных сценариев — строить полноценных AI-агентов.

При этом Claude API — отдельный продукт. Подписка Claude Pro, Max, Team или Enterprise не дает API-кредиты автоматически: доступ для разработчиков настраивается через Claude Console и оплачивается отдельно по фактическому использованию.

В этой статье разберем, как устроен Anthropic Claude API в 2026 году, какие модели доступны, сколько они стоят, чем отличаются Messages API и Managed Agents, как работают tool use, prompt caching и Structured Outputs и как подключить Claude из PHP.

Что такое Claude API

Claude API — REST API Anthropic по адресу api.anthropic.com, через который приложение получает программный доступ к моделям Claude и агентной инфраструктуре Anthropic.

Для обычной работы с моделью основным интерфейсом остается Messages API:

POST /v1/messages

Приложение отправляет список сообщений, системные инструкции, выбранную модель и дополнительные параметры, а Claude возвращает следующий ответ. Через тот же Messages API доступны изображения, документы, thinking, structured outputs и большинство инструментов.

Кроме него в платформе есть:

  • Message Batches API для массовой асинхронной обработки со скидкой 50%;
  • Token Counting API для подсчета токенов до отправки запроса;
  • Models API для получения списка доступных моделей;
  • Files API для загрузки файлов и повторного использования их в запросах;
  • Claude Managed Agents для длительных stateful-задач в управляемой инфраструктуре Anthropic;
  • административные API для usage, cost, workspaces, ключей и ограничений.

Для большинства интеграций начинать стоит именно с Messages API. Managed Agents имеет смысл подключать, когда приложению уже недостаточно одиночных запросов или собственного простого agent loop.

Актуальные модели Claude

На конец сентября 2026 года основная линейка Claude выглядит так:

Модель Контекст Максимальный ответ Input, 1 млн токенов Output, 1 млн токенов Основной сценарий
Claude Fable 5.1 1 млн 128 тыс. $10 $50 самые сложные reasoning- и long-horizon agentic-задачи
Claude Opus 5.5 1 млн 128 тыс. $4 $20 сложная разработка, агенты, knowledge work
Claude Sonnet 5.5 1 млн 128 тыс. $2 $10 быстрые сложные задачи с хорошим балансом цены и возможностей
Claude Haiku 4.5 200 тыс. 64 тыс. $1 $5 скорость и сравнительно недорогая массовая обработка

Fable 5.1, Opus 5.5 и Sonnet 5.5 имеют reliable knowledge cutoff в июне 2026 года. У всех актуальных моделей есть text и image input, text output, vision, multilingual capabilities и tool use.

Сама цена за токен не говорит, какая модель окажется дешевле для конкретной задачи. Если Haiku приходится несколько раз перепроверять более сильной моделью, итоговая стоимость может оказаться выше одного качественного запроса к Sonnet или Opus. Поэтому для production-проекта выбор лучше делать на собственном наборе реальных задач, а не только по таблице тарифов.

Claude Fable 5.1

Fable 5.1 — самая дорогая модель в основной публичной линейке. Anthropic позиционирует ее для demanding reasoning и long-horizon agentic work: сложных исследований, продолжительных задач и многошаговой работы, где даже Opus на повышенном reasoning effort не дает нужного результата.

Контекст составляет 1 млн токенов, максимальный обычный output — 128 тыс. токенов, цена — $10 за миллион входных и $50 за миллион выходных токенов. Adaptive thinking включен постоянно.

Использовать Fable «на всякий случай» дорого. Рациональнее сначала проверить Opus 5.5 на реальных eval-задачах и переходить на Fable только там, где дополнительное качество действительно меняет результат.

Claude Opus 5.5

Opus 5.5 Anthropic рекомендует как основную модель для большинства сложных workload, включая long-running agentic coding и knowledge work. У нее контекст 1 млн токенов, output до 128 тыс. и цена $4/$20 за миллион input/output токенов.

Adaptive thinking здесь также всегда включен, но default effort ниже, чем у Fable. Это позволяет использовать Opus как сильную универсальную модель для программирования, анализа больших наборов материалов, многошаговой работы с инструментами и других задач, где важнее надежность результата, чем минимальная стоимость одного запроса.

Для многих серьезных AI-функций именно Opus выглядит естественной отправной точкой: Fable существенно дороже, а более быстрый Sonnet можно отдельно проверять там, где требования к стоимости или latency выше.

Claude Sonnet 5.5

Sonnet 5.5 вышел 28 сентября 2026 года и на момент подготовки статьи является самым свежим релизом в основной линейке. Он сохраняет миллионный контекст и output до 128 тыс. токенов, но стоит $2 за миллион input и $10 за миллион output.

Модель работает быстрее Opus и поддерживает adaptive thinking. Для веб-приложений, API-функций, агентов и других пользовательских сценариев Sonnet может оказаться особенно интересным компромиссом: цена вдвое ниже Opus 5.5, при этом доступны та же большая контекстная область и современный набор инструментов.

Но заранее считать Sonnet «лучшим по цене/качеству» для любого проекта не стоит. Если задача сложная и Opus стабильно требует меньше повторных вызовов или исправлений, разница в цене токена может исчезнуть на уровне законченного сценария.

Claude Haiku 4.5

Haiku 4.5 — самая быстрая и дешевая модель в текущей основной линейке. Она стоит $1/$5 за миллион токенов, имеет 200 тыс. токенов контекста и output до 64 тыс.

Haiku подходит для классификации, извлечения сравнительно простых данных, коротких преобразований, маршрутизации запросов и других массовых операций. При этом разница с дешевыми моделями конкурентов уже заметна: на рынке есть API с ценой существенно ниже $1 за миллион входных токенов. Поэтому смысл Haiku стоит оценивать не только внутри семейства Claude, но и относительно DeepSeek, Qwen, GPT Luna и других недорогих моделей.

Как выглядит обычный запрос к Messages API

Минимальный запрос через cURL выглядит так:

curl https://api.anthropic.com/v1/messages \
  -H "x-api-key: $ANTHROPIC_API_KEY" \
  -H "anthropic-version: 2023-06-01" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{
    "model": "claude-sonnet-5-5",
    "max_tokens": 1024,
    "messages": [
      {
        "role": "user",
        "content": "Кратко объясни разницу между REST и GraphQL."
      }
    ]
  }'

У Claude есть важное отличие от некоторых API: системная инструкция передается отдельным верхнеуровневым параметром system. Роли system внутри массива messages у нативного Messages API нет.

Messages API stateless. Для многошагового диалога приложение каждый раз передает историю разговора заново: предыдущие сообщения пользователя, ответы Claude и текущий запрос. В контекст входят system prompt, история, документы, изображения, tool results, описания инструментов и generated thinking.

Такой подход прост, но у длинных диалогов есть очевидный экономический эффект: одна и та же ранняя часть разговора отправляется снова и снова. Именно поэтому для Claude особенно важен prompt caching.

Thinking и reasoning

У современных Claude reasoning является штатной частью модели. Для Fable 5.1 и Opus 5.5 adaptive thinking включен всегда, у Sonnet 5.5 модель также поддерживает adaptive thinking и сама определяет, когда и насколько глубоко нужно анализировать задачу.

Для разработчика важен не только факт наличия reasoning, но и его влияние на цену и latency. Сложный агентный запрос может содержать большой контекст, несколько циклов tool use и значительный объем thinking. Поэтому одна пользовательская команда совсем не обязательно равна одному дешевому вызову модели.

В старом коде также нужно обратить внимание на параметры sampling. Для Claude 4.7 и более новых моделей Anthropic больше не поддерживает temperature, top_p и top_k. При миграции старой интеграции такие параметры нельзя считать универсальным способом управлять поведением новых Claude.

Tool use: подключение Claude к функциям приложения

Tool use — аналог function calling: приложение описывает доступную функцию через JSON Schema, Claude решает, когда ее вызвать, и возвращает структурированный tool_use.

Например, интернет-магазин может предоставить модели:

{
  "name": "get_order",
  "description": "Получить информацию о заказе пользователя",
  "input_schema": {
    "type": "object",
    "properties": {
      "order_id": {
        "type": "string"
      }
    },
    "required": ["order_id"]
  }
}

Если пользователь спросит «где мой заказ 54821?», Claude может вернуть вызов get_order с нужным идентификатором. Сам запрос к базе выполняет ваше приложение. После этого результат отправляется модели как tool_result, и Claude формирует ответ пользователю.

Это важная граница ответственности: языковая модель выбирает действие, но не получает автоматически прямой доступ к базе данных или backend. Проверка авторизации, допустимых параметров и бизнес-правил остается задачей приложения.

Anthropic дополнительно предлагает strict tool use. Параметр strict: true заставляет аргументы вызова соответствовать указанной JSON Schema, что значительно удобнее для production-сценариев, чем попытки самостоятельно исправлять почти правильный JSON.

Встроенные инструменты Anthropic

Claude API постепенно превратился из «модель + function calling» в платформу со своим набором инструментов. Часть выполняется на стороне Anthropic, часть предоставляет стандартизированную схему, а реальное выполнение остается на стороне вашего приложения.

К server-side tools относятся:

  • web search;
  • web fetch;
  • code execution;
  • tool search;
  • MCP connector.

Например, web search позволяет Claude самому обращаться к актуальным интернет-источникам и возвращать ответ с citations. Стоимость составляет $10 за 1000 поисковых операций плюс обычная стоимость токенов.

Code execution запускает Python и Bash в sandbox-контейнере Anthropic. Claude может выполнять вычисления, анализировать данные, создавать файлы и использовать shell. Если code execution используется вместе с актуальными версиями web search или web fetch, отдельная плата за выполнение кода не взимается; без них действует тарификация по времени контейнера после включенного бесплатного лимита.

Отдельно существуют client-side инструменты и toolsets: bash, text_editor, memory, computer use и browser use. Anthropic задает для них стандартную схему, хорошо знакомую модели, но исполнять действия должно ваше приложение в контролируемой среде.

Computer use и browser use

Claude может работать не только через обычные API-функции, но и через интерфейсы, рассчитанные на управление компьютером или браузером.

Актуальный computer_toolset_20260801 дает модели набор действий для screenshots, кликов, ввода текста, масштабирования и других операций с графическим интерфейсом. Ваше приложение предоставляет Claude снимки среды и выполняет запрошенные действия.

Для задач, полностью происходящих на веб-страницах, есть отдельный browser toolset. Он умеет работать с элементами страницы более непосредственно, поэтому не требует использовать полный desktop-сценарий там, где достаточно браузера.

Такие инструменты позволяют автоматизировать системы, для которых нет подходящего API, но они же требуют наиболее осторожной архитектуры. Модель, управляющая GUI, должна работать в ограниченной среде с четкими правами, особенно если интерфейс позволяет отправлять сообщения, удалять данные, оформлять заказы или совершать другие необратимые действия.

Structured Outputs: надежный JSON вместо свободного текста

Если ответ Claude дальше обрабатывается кодом, инструкция «верни JSON» — слабый контракт. Модель может добавить пояснение, пропустить поле или вернуть значение другого типа.

В Claude API для этого есть Structured Outputs. Через output_config.format можно задать JSON Schema для финального ответа, а API ограничивает генерацию так, чтобы результат соответствовал схеме.

Для tool calling аналогичную задачу решает strict: true. Эти механизмы можно использовать одновременно: tool inputs будут валидироваться по схеме инструментов, а окончательный ответ — по своей JSON Schema.

Это подходит для извлечения данных из документов, классификации обращений, построения объектов для backend, обработки анкет и практически любого сценария, где результат модели должен быть не красивым текстом, а надежным программным интерфейсом.

Есть и ограничения. Например, строгий JSON output нельзя одновременно использовать с citations, потому что citations требуют вставки специальных citation blocks внутрь текстового ответа.

Работа с изображениями и PDF

Все актуальные модели Claude поддерживают изображения на входе. Claude может анализировать фотографии, screenshots, графики, схемы и визуальные элементы документов, но основная текущая линейка возвращает текст — собственного аналога image generation API OpenAI у Claude API как части этих моделей нет.

Отдельно хорошо реализована работа с PDF. Документ можно передать:

  • по URL;
  • как base64;
  • через file_id из Files API.

При обработке PDF Anthropic извлекает текст и одновременно превращает страницы в изображения. Поэтому Claude может анализировать не только содержимое текста, но и таблицы, графики, диаграммы и другие визуальные элементы страницы.

Это влияет на стоимость: кроме extracted text учитывается визуальная часть каждой страницы. Anthropic приводит ориентир около 1500–3000 текстовых токенов на страницу в зависимости от плотности документа, плюс image tokens.

Files API

Если один файл используется несколько раз, передавать его base64 в каждом запросе неудобно. Files API позволяет один раз загрузить документ и дальше ссылаться на его file_id.

Максимальный размер одного файла сейчас составляет 500 MB, общий storage — до 1 TB на организацию. При загрузке можно задать срок хранения от одного часа до 90 дней; иначе файл хранится до удаления согласно правилам платформы.

Files API особенно удобен вместе с PDF analysis, code execution и агентными workflow, где один набор документов обрабатывается несколькими запросами.

При этом Files API не следует путать с готовым аналогом vector database или автоматического RAG. Если приложению нужен поиск по огромной базе корпоративных документов, retrieval-архитектуру все равно нужно проектировать отдельно либо использовать собственные инструменты и search results.

Citations и собственный RAG

У Claude есть встроенная поддержка citations не только для web search, но и для документов и собственных search results. Это удобно, когда пользователь должен видеть, откуда взялся конкретный вывод.

В RAG-приложении backend может самостоятельно найти релевантные документы и передать их Claude как search_result content blocks с title и source. После этого модель может автоматически привязать утверждения ответа к переданным источникам.

Такой подход не заменяет сам retrieval: Claude не знает вашу внутреннюю базу автоматически. Но он решает неприятную прикладную задачу — связывает итоговый ответ с конкретными исходными фрагментами без необходимости вручную просить модель придумывать номера источников.

Prompt caching: важная часть экономики Claude

Messages API stateless, поэтому длинная история и системные инструкции повторно передаются при каждом запросе. В агентных сценариях это быстро превращается в большую часть расходов.

Prompt caching позволяет закешировать повторяющийся prefix: tool definitions, system prompt и предыдущие messages. По умолчанию cache entry живет 5 минут, также доступен TTL 1 час.

Для Sonnet 5.5 обычный input стоит $2 за миллион токенов, запись в 5-минутный cache — $2,50, запись на час — $4, а повторное чтение из cache — $0,20. У Opus 5.5 cache read стоит $0,20 против обычных $4 за input, а у Fable 5.1 — $0,25 против $10.

То есть при повторном использовании длинного неизменного контекста разница может быть очень большой. Prompt caching особенно полезен для длинных system prompts, больших наборов tool schemas, документов, coding-agent контекста и продолжительных диалогов.

Batch API

Если результат не нужен немедленно, Message Batches API позволяет отправить множество Messages-запросов на асинхронную обработку со скидкой 50% на input и output tokens.

Batch может обрабатываться до 24 часов. Такой режим подходит для массовой классификации, обработки каталога товаров, анализа документов, перевода, подготовки описаний и других фоновых операций.

Batch и prompt caching можно комбинировать. Для большой регулярной обработки это может заметно изменить экономику по сравнению с последовательными realtime-запросами.

Сколько стоит Claude API на практике

Возьмем условный большой запрос: 100 тыс. входных токенов и 10 тыс. выходных.

Модель Обычный запрос Через Batch API
Claude Haiku 4.5 $0,15 $0,075
Claude Sonnet 5.5 $0,30 $0,15
Claude Opus 5.5 $0,60 $0,30
Claude Fable 5.1 $1,50 $0,75

Это расчет только токенов. Он не включает платные server-side tools, возможные дополнительные agentic-циклы и другие операции.

В реальном приложении стоимость удобнее считать не как «цена одного сообщения», а как цену законченного сценария. Например: сколько стоит обработать один договор, решить одно обращение поддержки или выполнить одну агентную задачу. Более сильная модель иногда оказывается дешевле, если ей требуется меньше retries и промежуточных вызовов.

Claude Managed Agents

Messages API дает разработчику полный контроль, но требует самому строить agent loop, хранить состояние, выполнять client tools и организовывать длительные задачи. Для более сложных случаев Anthropic предлагает Claude Managed Agents, пока находящийся в beta.

Managed Agents — это управляемая агентная обвязка с stateful sessions и persistent event history. Вы создаете конфигурацию агента, запускаете session, а длительная работа выполняется в инфраструктуре Anthropic.

В beta API есть отдельные сущности Agents, Sessions и Environments. Для агента можно подключать web search/web fetch, MCP-серверы и другие инструменты, а sandbox используется для работы с файлами и выполнением агентных действий.

Для обычного чат-бота этот уровень лишний. Он становится интересен для задач, которые могут идти долго, должны переживать разрыв соединения и содержат множество последовательных действий.

Claude Agent SDK и Managed Agents — не одно и то же

Anthropic также развивает Claude Agent SDK. Концептуально он решает похожую задачу, но runtime работает в процессе и инфраструктуре, которую контролируете вы.

Managed Agents переносит agent harness на сторону Anthropic. В документации по миграции это различие сформулировано прямо: Agent SDK запускается в вашем процессе, а Managed Agents — в инфраструктуре Anthropic.

Выбор зависит не столько от «умности» агента, сколько от архитектуры. Если нужен максимальный контроль над окружением, execution и данными, собственный runtime может быть удобнее. Если важнее быстро получить stateful long-running agent без поддержки всей обвязки, Managed Agents сокращает объем инфраструктурной работы.

Совместимость Claude API с OpenAI SDK

Anthropic предлагает compatibility layer для OpenAI SDK. Это позволяет сравнительно быстро проверить Claude в проекте, уже написанном под OpenAI: меняются API key, base_url и название модели.

Но Anthropic прямо предупреждает, что этот слой предназначен прежде всего для тестирования и сравнения, а не как рекомендуемый production-интерфейс. Полный набор Claude API доступен через нативный API.

Есть и конкретные ограничения. В compatibility mode не поддерживается prompt caching, audio input игнорируется, а strict в function calling не гарантирует соответствие JSON Schema. System и developer messages из OpenAI-формата объединяются в единственную начальную system instruction Claude.

Поэтому для быстрого A/B-теста compatibility layer удобен. Если Claude становится постоянным backend, лучше переходить на нативный Messages API и использовать его возможности напрямую.

Claude API в PHP

В 2026 году у Anthropic есть официальный PHP SDK. Он требует PHP 8.1 или новее и пока имеет статус beta. Для streaming Anthropic рекомендует установить Guzzle.

Установка через Composer:

composer require "anthropic-ai/sdk" "guzzlehttp/guzzle:^7"

Ключ удобно хранить в переменной окружения:

ANTHROPIC_API_KEY=your-api-key

Простейший запрос:

<?php

require __DIR__ . '/vendor/autoload.php';

use Anthropic\Client;

$client = new Client();

$message = $client->messages->create(
    maxTokens: 1024,
    messages: [
        [
            'role' => 'user',
            'content' => 'Кратко объясни, что такое dependency injection.',
        ],
    ],
    model: 'claude-sonnet-5-5',
);

foreach ($message->content as $block) {
    if ($block->type === 'text') {
        echo $block->text;
    }
}

В Laravel сам API key лучше получать через configuration layer, а не обращаться к env() из прикладного кода. Ключ нельзя передавать в frontend: обычные запросы к Claude должны идти через backend, где можно контролировать пользователя, лимиты и доступные инструменты.

PHP SDK поддерживает также streaming через SSE, обработку API errors, retries и разные Claude-платформы, включая Google Cloud, Bedrock, Claude Platform on AWS и Microsoft Foundry.

Claude доступен не только напрямую у Anthropic

Использовать модели Claude можно через несколько инфраструктурных вариантов:

  • прямой Claude API;
  • Claude Platform on AWS;
  • Amazon Bedrock;
  • Google Cloud;
  • Microsoft Foundry.

Прямой API обычно первым получает новые модели и полный набор возможностей. Облачные платформы удобны компаниям, которые уже используют соответствующий IAM, billing, compliance и инфраструктуру.

Функциональность между вариантами не полностью идентична. Например, отдельные версии web search, Files API или tool use могут появляться на одной платформе раньше другой. Поэтому при выборе Bedrock, Google Cloud или Foundry нужно проверять поддержку именно тех API-функций, на которых построен продукт.

Claude Console, API-ключи и оплата

Claude Console — отдельная developer-платформа. Платная подписка Claude для веба или desktop не включает расходы Claude API.

Большинство обычных организаций оплачивают API через prepaid usage credits: сначала пополняется баланс, затем стоимость успешных запросов списывается по текущему тарифу. Для организаций с отдельным invoicing arrangement возможна постоплата.

Новые пользователи могут получить небольшой объем тестовых кредитов. Также действуют spend limits и rate limits, которые зависят от usage tier организации.

Для разных проектов и окружений удобно использовать Workspaces: они позволяют разделять API keys, пользователей и расходы внутри одной организации.

Конфиденциальность и хранение данных

Для коммерческого Claude API Anthropic указывает, что retained data не используется для обучения моделей без явного разрешения клиента.

С хранением есть важная оговорка: правила зависят от конкретной функции и модели. Anthropic пишет, что conversation content по умолчанию не сохраняется там, где хранение не требуется, но для Covered Models и отдельных функций действуют собственные сроки. Поэтому утверждение «Claude API вообще ничего не хранит» было бы слишком широким.

Для организаций с повышенными требованиями Anthropic предлагает Zero Data Retention. При ZDR prompts и responses для поддерживаемых функций не сохраняются at rest после возврата API-ответа. Однако ZDR включается на уровне организации через работу с Anthropic и распространяется не на каждую функцию одинаково.

Если приложение обрабатывает медицинские, финансовые или другие чувствительные данные, правила конкретного endpoint и используемых tools нужно проверять до запуска, а не исходить только из общей политики API.

Чего в Claude API нет

Несмотря на широкий набор функций, Claude API не является полным зеркалом OpenAI.

Основные Claude-модели сейчас принимают текст и изображения и возвращают текст. Если приложению нужна собственная генерация изображений, видео, realtime speech-to-speech или полноценный TTS/STT-стек, придется подключать другой сервис или специализированную модель.

Отдельный Files API также не превращает Claude в готовую vector database. Для большого RAG-приложения поиск, индексирование и политика обновления данных остаются отдельной архитектурной задачей.

И наконец, миллионный context window не отменяет необходимости управлять контекстом. Отправить модели миллион токенов технически можно, но это не всегда лучший способ решить задачу по стоимости, latency и качеству. Retrieval, caching и нормальная декомпозиция часто дают более устойчивый результат.

Какую модель Claude выбрать

Для самого сложного reasoning и long-horizon agentic work Anthropic предлагает Fable 5.1, но ее цена высока. Рациональный подход — использовать ее только там, где собственные evals показывают заметное преимущество перед Opus.

Opus 5.5 — разумная отправная точка для сложной разработки, агентов, анализа и knowledge work. Sonnet 5.5 стоит отдельно проверять для пользовательских production-сценариев, где нужно уменьшить стоимость и latency без перехода на легкую модель. Haiku 4.5 подходит для быстрых, массовых и сравнительно простых операций.

На практике в одном приложении можно использовать сразу несколько моделей. Например, Haiku классифицирует запрос, Sonnet выполняет основную обработку, а Opus или Fable подключается только для сложных случаев. Такой routing часто выгоднее, чем отправлять весь трафик в одну модель.

Итог

Anthropic Claude API в 2026 году — уже полноценная AI-платформа, а не просто API к чат-модели. Messages API закрывает обычные и agentic-интеграции, Claude умеет работать с изображениями и PDF, вызывать функции приложения, возвращать строго структурированные данные, искать информацию в интернете, запускать код и использовать MCP. Для длительной автономной работы появляется отдельный уровень Claude Managed Agents.

Главная особенность платформы — сильный акцент на reasoning, программирование и работу с инструментами. При этом архитектура заметно отличается от OpenAI Responses API: Messages API остается stateless, история передается заново, поэтому prompt caching играет особенно большую роль.

Для нового проекта разумно начать с реальных eval-задач на Opus 5.5 и Sonnet 5.5, отдельно проверить Haiku для дешевых операций и переходить на Fable только там, где это оправдано результатом. Тогда выбор модели будет определяться не названием в линейке, а стоимостью и качеством законченного пользовательского сценария.

Официальные источники

По теме: обзор Google Gemini API с актуальными моделями, инструментами и ценами.

По теме: обзор xAI Grok API с актуальными моделями и инструментами.

По теме: обзор DeepSeek API с актуальными моделями и ценами.

Дата публикации:

Обзор Anthropic Claude API: модели, возможности, примеры и стоимость в 2026 году

Наши проекты

  • Anilau
    Веб-разработка и запуск цифровых продуктов.
  • Botmarketing
    Telegram-бот, mini-app, витрина и CRM для малого бизнеса.
  • vietnam.anilau.com
    Объявления, местные услуги и практичные гиды по Вьетнаму.
  • bali.anilau.com
    Объявления о товарах и услугах на Бали.
  • ceylon.anilau.com
    Объявления, услуги и полезная информация о Шри-Ланке.
  • mauricetop.anilau.com
    Платформа объявлений и материалов о жизни на Маврикии.
  • funlab
    Платформа для создания и запуска игр с помощью ИИ.
  • aura
    AI-дневник настроения и пространство для творчества.
  • drained
    Telegram Mini App для дневных отметок усталости и восстановления.
  • vietinfodesk
    Практичные гиды, сервисы и помощь для жизни во Вьетнаме.
  • frau
    Визитка уютного кафе в Нячанге с вафлями, завтраками и напитками.

Работаем в партнерстве с креативным агентством Deep.

Попробуйте наши плагины для Codex и Claude