1. Публикации
  2. Обзор Yandex AI Studio: модели Alice AI и YandexGPT, агенты, API, цены и сравнение с OpenAI и DeepSeek

Обзор Yandex AI Studio: модели Alice AI и YandexGPT, агенты, API, цены и сравнение с OpenAI и DeepSeek

Актуальность информации: 29 сентября 2026 года.

Yandex AI Studio уже трудно описывать как просто «API к YandexGPT». За последние два года платформа сильно расширилась: сегодня через нее можно вызывать собственные модели Яндекса и сторонние LLM, использовать OpenAI-совместимые Responses и Chat Completions API, хранить контекст диалогов, создавать текстовых и голосовых агентов, искать по файлам и интернету, запускать Python-код, подключать MCP-серверы и генерировать изображения.

Для российского разработчика у платформы есть еще одно очевидное отличие от OpenAI, Anthropic, DeepSeek и других зарубежных API: Yandex Cloud официально работает с российскими физлицами и компаниями, принимает российские банковские карты и СБП, выставляет документы российским юридическим лицам и позволяет платить в рублях. При этом есть отдельная инфраструктура Yandex Cloud в Казахстане и схема работы с нерезидентами РФ и Казахстана.

Но по цене Yandex AI Studio нельзя автоматически считать дешевле зарубежных моделей. Самая доступная Alice AI LLM Flash сейчас действительно стоит всего 0,1 ₽ за 1000 входящих токенов и 0,2 ₽ за 1000 исходящих, однако прямой OpenAI GPT-6 Luna и особенно DeepSeek V4.1 Flash при одинаковом количестве токенов могут оказаться еще дешевле. С другой стороны, токенизация русского текста, локальная инфраструктура, платежи и встроенные инструменты заметно меняют реальную экономику.

Разберем, что входит в Yandex AI Studio в 2026 году, какие модели доступны, как устроены API и агенты, сколько все это стоит и когда Yandex оказывается выгоднее или дороже OpenAI и DeepSeek.

Что такое Yandex AI Studio

Yandex AI Studio — AI-платформа внутри Yandex Cloud. Она объединяет несколько уровней, которые раньше приходилось собирать из отдельных сервисов.

Основные компоненты:

  • Model Gallery — модели генерации текста, embeddings, классификаторы, модели для изображений и сторонние open-source LLM;
  • Agent Atelier — создание и публикация AI-агентов;
  • Agent Core — память, инструменты, управление контекстом, MCP и retrieval;
  • AI Search — поиск по собственным файлам и индексам;
  • MCP Hub — подключение и создание MCP-серверов;
  • Workflows — визуальная оркестрация многошаговых сценариев;
  • OpenAI-совместимые API для моделей, агентов, файлов, vector stores и realtime-сценариев;
  • специализированные API Яндекса для классификации, дообучения и пакетной обработки.

То есть AI Studio можно использовать как обычный LLM API, но можно и полностью собрать внутри нее корпоративного агента с памятью, поиском, внешними функциями и собственным интерфейсом.

Какие API доступны

Для новой интеграции особенно важны OpenAI-совместимые API.

Yandex AI Studio поддерживает:

  • Models API — список доступных моделей;
  • Chat Completions API — обычная stateless-генерация;
  • Responses API — агенты, инструменты, RAG и структурированные ответы;
  • Conversations API — server-side история диалога;
  • Realtime API — голосовые агенты и realtime-сценарии;
  • Files API;
  • Vector Store API.

Responses API сейчас является основным интерфейсом для сложных текстовых агентов. Он сохраняет объект response с ответом модели, вызовами инструментов и метаданными, поддерживает background execution и может работать вместе с Conversations API.

Для простого старого приложения можно использовать Chat Completions. Для нового агента разумнее начинать с Responses API.

OpenAI SDK можно использовать напрямую

Одна из наиболее удобных особенностей платформы — совместимость с OpenAI SDK.

Базовый endpoint:

https://ai.api.cloud.yandex.net/v1

Пример на Python:

import openai

client = openai.OpenAI(
    api_key=YANDEX_API_KEY,
    project=YANDEX_FOLDER_ID,
    base_url="https://ai.api.cloud.yandex.net/v1"
)

response = client.responses.create(
    model=f"gpt://{YANDEX_FOLDER_ID}/aliceai-llm-flash",
    input="Кратко объясни разницу между REST и GraphQL."
)

print(response.output_text)

Модель указывается не просто именем, а URI:

gpt://<folder_id>/<model_name>

Это связано с архитектурой Yandex Cloud: модели, права, файлы и другие ресурсы принадлежат конкретному каталогу.

Для уже существующего OpenAI-кода миграция сравнительно проста: меняются base URL, API key и model URI.

Актуальные собственные модели Яндекса

На конец сентября 2026 года в Model Gallery остаются две основные линейки собственных текстовых моделей: Alice AI и YandexGPT.

Модель Контекст Для чего подходит
Alice AI LLM 128K сложные диалоги, агенты, длинный контекст
Alice AI LLM Flash 64K массовые бизнес-запросы, поддержка, классификация
YandexGPT Pro 5.1 32K документы, RAG, структурирование, сложные инструкции
YandexGPT Pro 5 32K предыдущее поколение Pro
YandexGPT Lite 5 32K быстрые и простые задачи

Кроме них в Model Gallery доступны сторонние модели, включая DeepSeek V4 Flash, Qwen, GPT-OSS и другие.

Это важное отличие от API одного производителя: Yandex AI Studio одновременно является платформой для собственных моделей Яндекса и небольшим multi-model gateway.

Alice AI LLM

Alice AI LLM — текущая старшая собственная модель Яндекса для business-сценариев.

Контекст — 128K токенов, самый большой среди собственных текстовых моделей Яндекса. Она рассчитана на диалоги, RAG, работу с корпоративными документами и многошаговые агентские сценарии.

Модель особенно интересна для русского языка. Яндекс использует собственный токенизатор, оптимизированный под кириллицу: в своих материалах компания приводит ориентир около 4–5 кириллических символов на токен против примерно 2–3 у ряда open-source моделей.

Это важно для цены. Две модели с одинаковой стоимостью миллиона токенов могут получить разное количество токенов из одного русского документа.

Alice AI LLM Flash

Alice AI LLM Flash вышла в мае 2026 года как более быстрая и дешевая модель для массовых задач.

Контекст:

65 536 токенов

Основные сценарии:

  • классификация обращений;
  • модерация;
  • ответы поддержки;
  • суммаризация;
  • извлечение данных;
  • поиск по базе знаний;
  • массовая обработка документов.

Для большинства недорогих AI-функций внутри российского продукта именно Flash сейчас выглядит логичной моделью для первого теста.

И это особенно заметно по цене: 1000 входящих токенов стоят 0,1 ₽, исходящих — 0,2 ₽.

YandexGPT Pro 5.1

YandexGPT Pro 5.1 имеет контекст 32K и ориентирован на более традиционные корпоративные LLM-задачи:

  • инструкции из нескольких шагов;
  • анализ документов;
  • RAG;
  • преобразование текста;
  • извлечение структурированных данных;
  • корпоративные базы знаний.

В текущих release notes Яндекс отдельно указывает, что модель не поддерживает reasoning mode.

У нее также есть важное преимущество для старых проектов: это зрелая собственная модель, которую можно использовать и через специализированные API генерации текста, и через OpenAI-совместимые endpoint.

YandexGPT Lite 5

YandexGPT Lite — самая простая собственная текстовая модель.

Она подходит для:

  • классификации;
  • форматирования;
  • короткой генерации;
  • простого extraction;
  • недорогих фоновых операций.

Контекст — 32K.

Отдельно интересно то, что Lite остается моделью, доступной для дообучения LoRA внутри AI Studio. Если компании требуется собственный стиль или узкая классификация, это один из немногих managed fine-tuning сценариев внутри актуальной платформы.

Актуальные цены Yandex AI Studio

Цены ниже — официальный синхронный тариф на конец сентября 2026 года, в рублях с НДС.

Модель Вход, ₽ / 1000 Cached, ₽ / 1000 Tool tokens, ₽ / 1000 Выход, ₽ / 1000
Alice AI LLM 0,50 0,50 0,13 1,20
Alice AI LLM Flash 0,10 0,025 0,025 0,20
YandexGPT Pro 5.1 0,80 0,80 0,20 0,80
YandexGPT Pro 5 1,20 1,20 1,20 1,20
YandexGPT Lite 5 0,20 0,20 0,20 0,20
DeepSeek V4 Flash через Yandex 0,30 0,075 0,075 0,50
Qwen3 235B 0,50 0,50 0,50 0,50
Qwen3.6 35B 0,20 0,05 0,05 0,30
GPT-OSS 120B 0,30 0,30 0,30 0,30
GPT-OSS 20B 0,10 0,10 0,10 0,10

Здесь есть несколько важных изменений относительно старых публикаций Яндекса.

YandexGPT Pro 5.1 при запуске в 2025 году рекламировался по 0,4 ₽ за 1000 токенов. Текущая цена — уже 0,8 ₽.

Alice AI LLM на старте имела тариф 0,5 ₽ input и 2 ₽ output с временной скидкой. Сейчас официальный прайс — 0,5 ₽ и 1,2 ₽.

Поэтому для статьи или финансовой модели нельзя брать цены из старых анонсов — нужно смотреть текущую pricing page.

Цены в долларах

Yandex Cloud также публикует долларовый тариф без НДС, что удобно для прямого сравнения с международными API.

Пересчет на 1 млн токенов:

Модель Yandex AI Studio Input / 1M Output / 1M
Alice AI LLM Flash $0,82 $1,64
Alice AI LLM $4,10 $9,84
YandexGPT Pro 5.1 $6,56 $6,56
YandexGPT Lite 5 $1,64 $1,64
DeepSeek V4 Flash через Yandex $2,46 $4,10

Долларовая колонка Yandex не включает НДС. Поэтому это хороший способ сравнить именно model inference, но фактический счет российского клиента будет в рублях с НДС.

Сравнение цен с OpenAI и DeepSeek

Теперь сравним текущие официальные ставки.

Для OpenAI возьмем Standard short-context pricing актуального GPT-6:

Модель Input / 1M Cached / 1M Output / 1M
OpenAI GPT-6 Luna $0,10 $0,01 $0,50
OpenAI GPT-6 Sol $2,00 $0,20 $10,00
OpenAI GPT-6 Astra $10,00 $1,00 $50,00

Для прямого DeepSeek API:

Модель Режим Input / 1M Cached / 1M Output / 1M
DeepSeek V4.1 Flash off-peak $0,15 $0,003 $0,60
DeepSeek V4.1 Flash peak $0,30 $0,006 $1,20

И рядом собственные модели Яндекса:

Модель Input / 1M Cached / 1M Output / 1M
Alice AI LLM Flash $0,82 $0,20 $1,64
Alice AI LLM $4,10 $4,10 $9,84
YandexGPT Pro 5.1 $6,56 $6,56 $6,56
YandexGPT Lite 5 $1,64 $1,64 $1,64

Если сравнивать строго одинаковое количество токенов, самые дешевые варианты здесь — GPT-6 Luna и direct DeepSeek V4.1 Flash.

Alice AI LLM Flash заметно дешевле GPT-6 Sol, но дороже Luna и прямого DeepSeek.

Однако эта таблица не сравнивает качество и не учитывает токенизацию русского текста.

Пример: 100 000 input + 10 000 output

Возьмем условный большой запрос без cache.

Модель Стоимость
OpenAI GPT-6 Luna $0,015
DeepSeek V4.1 Flash off-peak $0,021
DeepSeek V4.1 Flash peak $0,042
Alice AI LLM Flash $0,098
YandexGPT Lite 5 $0,180
DeepSeek V4 Flash через Yandex $0,287
OpenAI GPT-6 Sol $0,300
Alice AI LLM $0,508
YandexGPT Pro 5.1 $0,721
OpenAI GPT-6 Astra $1,500

В рублях тот же запрос на Alice AI LLM Flash обойдется:

100 000 input × 0,1 ₽ / 1000 = 10 ₽
10 000 output × 0,2 ₽ / 1000 = 2 ₽

Итого: 12 ₽

На Alice AI LLM — 62 ₽, на YandexGPT Pro 5.1 — 88 ₽.

Что видно из сравнения

Если смотреть только на равное количество токенов, Alice AI LLM Flash примерно в 6,6 раза дороже GPT-6 Luna и примерно в 4,7 раза дороже DeepSeek V4.1 Flash в off-peak.

Зато в условном примере она примерно в три раза дешевле GPT-6 Sol.

Но качество этих моделей находится на разных уровнях и оптимизировано под разные задачи. Цена токена сама по себе не позволяет сказать, какая модель дешевле на успешно решенную задачу.

Русский текст меняет картину

Для русскоязычных приложений есть еще один фактор: количество токенов в одинаковом тексте.

Яндекс указывает, что в Alice AI в один токен обычно помещается примерно 4–5 кириллических символов, тогда как у ряда open-source моделей — около 2–3.

В одном из собственных примеров Яндекса одинаковый русский текст занял:

Alice AI: 82 input tokens
Qwen3:    116 input tokens

а ответ:

Alice AI: 37 output tokens
Qwen3:    60 output tokens

То есть сравнение «миллион токенов против миллиона токенов» может завышать реальную разницу в стоимости обработки русского текста.

Но переносить этот коэффициент автоматически на OpenAI или на любую версию DeepSeek нельзя: у каждой модели собственный tokenizer. Единственный надежный способ — прогнать реальные запросы вашего приложения и сравнить одновременно качество, token usage и конечную стоимость.

DeepSeek через Yandex против прямого DeepSeek API

Это особенно интересное сравнение.

Yandex AI Studio сейчас предлагает:

DeepSeek V4 Flash
0,30 ₽ input / 0,50 ₽ output за 1000 токенов

В долларовом тарифе Yandex это примерно:

$2,46 input / 1M
$4,10 output / 1M

Прямой DeepSeek API сейчас уже использует более новую V4.1 Flash:

off-peak:
$0,15 input
$0,60 output

peak:
$0,30 input
$1,20 output

То есть direct DeepSeek намного дешевле.

В нашем примере 100K + 10K:

DeepSeek через Yandex:   ~$0,287
Direct DeepSeek offpeak: ~$0,021
Direct DeepSeek peak:    ~$0,042

Разница — примерно в 13,7 раза относительно off-peak и в 6,8 раза относительно peak.

При этом это не совершенно одинаковый продукт: в Yandex сейчас опубликован DeepSeek V4 Flash, а прямой API DeepSeek уже работает на V4.1 Flash.

Зачем тогда использовать DeepSeek через Yandex

Причины находятся не в цене inference.

Через Yandex вы получаете:

  • оплату в рублях;
  • российский договор и документы;
  • российскую инфраструктуру;
  • единый Yandex Cloud account;
  • встроенные Responses/Conversations API;
  • агентские инструменты AI Studio;
  • общую систему IAM;
  • контролируемое логирование;
  • интеграцию с AI Search и MCP.

Если direct DeepSeek можно нормально зарегистрировать, оплатить и юридически использовать, по чистой цене токенов он сильно выгоднее.

Если же компании нужны российские документы, локальный billing, единый облачный стек и требования к данным, разница в цене может быть оправдана инфраструктурой.

Alice AI LLM Flash против GPT-6 Luna

По headline price Luna сильно дешевле:

GPT-6 Luna:
$0,10 input
$0,50 output

Alice AI LLM Flash:
$0,82 input
$1,64 output

Но у Alice есть несколько локальных преимуществ:

  • токенизация русского текста;
  • оплата в рублях;
  • российская инфраструктура;
  • встроенные инструменты Yandex AI Studio;
  • интеграция с Yandex Search;
  • соответствие требованиям 152-ФЗ;
  • возможность отключить логирование API-запросов.

У Luna, в свою очередь, намного больше context window:

GPT-6 Luna: 1,05M
Alice AI Flash: 64K

и более широкий современный reasoning/tool ecosystem OpenAI.

Поэтому это не две идентичные модели «одного класса». Для массовой российской поддержки Alice Flash может быть очень удобной, а для длинного agentic context или глобального SaaS Luna может оказаться и дешевле, и функциональнее.

Alice AI LLM против GPT-6 Sol

Здесь цены уже гораздо ближе.

Alice AI LLM:
$4,10 input
$9,84 output

GPT-6 Sol:
$2,00 input
$10,00 output

При большом input Sol дешевле. По output стоимость практически одинаковая.

В нашем условном запросе 100K input + 10K output:

Alice AI LLM: ~$0,508
GPT-6 Sol:     $0,300

Но Alice AI может использовать меньше токенов на русском тексте, а ее стоимость cached input сейчас менее выгодна: у OpenAI Sol cached input стоит $0,20 за миллион, тогда как у Alice AI текущий Yandex tariff для cached input такой же, как для обычного input.

Если приложение много раз переиспользует длинный prompt, OpenAI caching способен сильнее снизить inference cost.

Агентские инструменты и их стоимость

AI Studio тарифицирует не только модельные токены, но и некоторые tools.

Текущие цены в рублях с НДС:

Tool Цена за 1000 вызовов Цена одного вызова
Web Search 915 ₽ 0,915 ₽
File Search 300 ₽ 0,30 ₽
Code Interpreter бесплатно 0 ₽
MCP бесплатно 0 ₽
Image Generation 2230 ₽ 2,23 ₽

В долларовом тарифе без НДС:

Tool Цена за 1000 вызовов
Web Search ~$7,50
File Search ~$2,46
Image Generation ~$18,28

Для сравнения, OpenAI сейчас берет:

Web Search: $10 / 1000 calls
File Search: $2,50 / 1000 tool calls

То есть web search у Yandex по опубликованному долларовому тарифу немного дешевле, а file search практически совпадает по цене одного tool call.

У DeepSeek direct API полноценного встроенного web/file search уровня Responses API сейчас нет: эти функции приходится реализовывать внешними инструментами или agent harness.

Web Search

Yandex Web Search Tool использует поисковую базу Яндекса и может вызываться моделью непосредственно внутри Responses API.

Пример:

response = client.responses.create(
    model=f"gpt://{YANDEX_FOLDER_ID}/aliceai-llm",
    input="Найди последние новости по теме LLM.",
    tools=[
        {
            "type": "web_search"
        }
    ],
)

Можно ограничивать поиск разрешенными доменами и передавать географический контекст пользователя.

Для русскоязычного контента и российских сайтов наличие search backend самого Яндекса является довольно логичным преимуществом платформы.

File Search и AI Search

Yandex AI Studio умеет создавать поисковые индексы по собственным документам.

Типовой RAG-сценарий:

файлы
→ поисковый индекс AI Search
→ File Search Tool
→ модель
→ ответ

Агент сам извлекает нужные фрагменты из базы знаний и использует их для ответа.

Можно загружать готовые документы либо заранее подготовленные chunks через API.

Это позволяет реализовать корпоративного помощника без отдельного Pinecone, Qdrant или pgvector, если возможностей встроенного retrieval достаточно.

Code Interpreter

Code Interpreter позволяет модели писать и выполнять Python в изолированной среде.

Он подходит для:

  • математических вычислений;
  • анализа CSV;
  • обработки файлов;
  • построения графиков;
  • проверки программной логики;
  • data analysis.

Сам tool call не тарифицируется отдельно, но код, результаты и другой контекст увеличивают количество токенов модели.

Яндекс отдельно рекомендует для Code Interpreter модели с большим context window, поскольку execution trace быстро увеличивает контекст.

MCP Hub

MCP Hub позволяет подключать AI-агентов к внешним системам через Model Context Protocol.

Можно:

  • подключить готовый внешний MCP server;
  • создать MCP server из шаблона;
  • создать собственный server;
  • управлять и мониторить MCP через Yandex AI Studio.

В экосистеме есть интеграции с российскими сервисами, включая Яндекс Трекер, Битрикс24, amoCRM и другие системы.

Вызов самого MCP Tool сейчас не тарифицируется отдельно со стороны AI Studio, хотя расходы внешнего сервиса и модельные токены остаются.

Workflows

Не каждый AI-процесс должен быть полностью автономным агентом.

Для более детерминированных сценариев Yandex AI Studio предлагает Workflows — визуальный конструктор последовательностей, условий, ветвлений и асинхронных шагов.

Это удобно для business automation, где LLM должна быть лишь одним из элементов:

получить документ
→ классифицировать
→ извлечь данные
→ проверить условие
→ вызвать CRM
→ отправить уведомление

Такой workflow предсказуемее свободного agent loop и проще контролируется в production.

Image Generation

AI Studio поддерживает Image Generation Tool внутри Responses API.

Агент может во время диалога решить, что пользователю требуется изображение, и вызвать генерацию автоматически.

В основе собственных image-возможностей Яндекса сейчас используется Alice AI ART — обновленная модель, лучше работающая с русскоязычными надписями и локальным культурным контекстом.

Tool call стоит:

2,23 ₽ за изображение

если считать 2230 ₽ за 1000 запросов.

Для массовой генерации стоит отдельно сравнивать это с direct image API конкурентов, но для агента удобство одного Responses workflow может быть важнее минимальной цены отдельной картинки.

Голосовые агенты

Yandex AI Studio интегрирована со SpeechKit и поддерживает Realtime API.

Через ту же платформу можно строить голосовых агентов:

  • распознавание речи;
  • LLM;
  • вызов tools;
  • синтез речи;
  • realtime-сессия.

В Model Gallery присутствуют отдельные Speech Realtime модели, а API-ключ AI Studio автоматически получает scopes для SpeechKit STT и TTS.

Для российского call-center сценария это дает возможность держать голос, LLM, поиск и бизнес-интеграции в одном Yandex Cloud account.

Background execution

Responses API поддерживает:

{
  "background": true
}

Приложение получает ID задачи, затем может опрашивать status.

Это полезно для:

  • длинного анализа документов;
  • сложных agentic tasks;
  • фоновой генерации;
  • задач, которые могут не уложиться в обычный HTTP timeout.

По архитектуре это делает Yandex Responses API заметно ближе к современному OpenAI API, чем старый YandexGPT completions endpoint.

Conversations API

Для server-side памяти есть Conversations API.

Создается объект conversation, который можно передавать в дальнейшие запросы. История не обязана каждый раз полностью формироваться приложением вручную.

Это особенно удобно для:

  • поддержки;
  • длинных пользовательских чатов;
  • агентских сессий;
  • многошаговых процессов.

Если требуется полный контроль над storage и privacy, историю можно управлять и самостоятельно.

Асинхронный режим дешевле

Для части собственных моделей есть отдельный asynchronous tariff.

Текущие цены в рублях с НДС:

Модель Input / 1000 Output / 1000
Alice AI LLM 0,25 ₽ 1,02 ₽
YandexGPT Pro 5.1 0,41 ₽ 0,41 ₽
YandexGPT Pro 5 0,61 ₽ 0,61 ₽
YandexGPT Lite 0,10 ₽ 0,10 ₽

Если ответ не нужен пользователю немедленно, асинхронная обработка позволяет существенно снизить цену.

Для массовых offline-задач также есть batch mode для поддерживаемых моделей.

Регистрация и API key

Для начала работы нужен обычный Yandex Cloud account.

Упрощенный процесс:

  1. войти через Яндекс ID;
  2. создать организацию и облако;
  3. создать платежный аккаунт;
  4. активировать AI Studio;
  5. создать API key прямо в интерфейсе AI Studio;
  6. сохранить YANDEX_FOLDER_ID;
  7. подключиться к https://ai.api.cloud.yandex.net/v1.

При создании ключа AI Studio автоматически создает сервисный аккаунт с минимально необходимыми ролями.

API key показывается только при создании, поэтому его нужно сразу сохранить.

Оплата из России

Для российских пользователей это одна из сильных сторон Yandex Cloud.

Физлица-резиденты РФ платят в рублях и могут использовать:

  • банковскую карту;
  • СБП.

Принимаются карты:

  • Мир;
  • Visa российских банков;
  • MasterCard российских банков.

Для российских юридических лиц и ИП доступны корпоративные карты, СБП и банковский перевод.

То есть для российской компании не нужны иностранная карта, посредник или криптовалюта — billing является обычным российским облачным сервисом.

Казахстан и нерезиденты

Yandex Cloud имеет отдельный регион Казахстан.

Резиденты Казахстана ведут расчеты в тенге и используют карты нероссийских банков.

Нерезиденты РФ и Казахстана ведут расчеты в USD и также используют карты, выпущенные нероссийскими банками.

Для юридических лиц возможен банковский перевод по реквизитам того юридического лица Yandex Cloud, с которым заключен договор.

Это делает платформу доступной не только российским клиентам, хотя конкретный набор сервисов между регионами может различаться.

Данные и privacy

Yandex Cloud публично указывает, что данные клиента не используются для обучения моделей.

Для российского региона платформа также заявляет соответствие требованиям 152-ФЗ, ISO 27001, PCI DSS и другим стандартам.

Дополнительно API позволяет отключить логирование запросов:

x-data-logging-enabled: false

Пример:

client = OpenAI(
    api_key=YANDEX_API_KEY,
    base_url="https://ai.api.cloud.yandex.net/v1",
    project=YANDEX_FOLDER_ID,
    default_headers={
        "x-data-logging-enabled": "false"
    }
)

Для корпоративных сценариев с конфиденциальными данными это существенная функция.

On-premises через Stackland

Yandex AI Studio теперь доступна и в составе Stackland для развертывания в собственном инфраструктурном контуре.

В on-premises варианте можно использовать Model Gallery и Agent Atelier внутри Kubernetes-кластера компании.

Например, документация Stackland показывает поддержку:

  • YandexGPT 5 Lite;
  • YandexGPT 5.1 Pro;
  • Alice 30B;
  • Alice Flash;
  • embeddings;
  • Ethics;
  • Code Interpreter.

Это уже другой класс deployment: компания отвечает за GPU-инфраструктуру, но данные и inference могут оставаться в собственном контуре.

Для небольшого бизнеса SaaS API проще. Для банка, промышленной компании или системы с жесткими требованиями к размещению данных on-premises может быть намного важнее цены миллиона токенов.

Yandex AI Studio в PHP

Официальный новый AI Studio SDK ориентирован прежде всего на Python, но OpenAI-compatible REST API легко вызывается из PHP.

Пример с Responses API:

<?php

$apiKey = $_ENV['YANDEX_API_KEY'];
$folderId = $_ENV['YANDEX_FOLDER_ID'];

$payload = [
    'model' => sprintf(
        'gpt://%s/aliceai-llm-flash',
        $folderId
    ),
    'input' => 'Кратко объясни, что такое dependency injection.',
];

$ch = curl_init(
    'https://ai.api.cloud.yandex.net/v1/responses'
);

curl_setopt_array($ch, [
    CURLOPT_POST => true,
    CURLOPT_RETURNTRANSFER => true,
    CURLOPT_HTTPHEADER => [
        'Authorization: Api-Key ' . $apiKey,
        'Content-Type: application/json',
    ],
    CURLOPT_POSTFIELDS => json_encode(
        $payload,
        JSON_UNESCAPED_UNICODE
    ),
]);

$response = curl_exec($ch);

if ($response === false) {
    throw new RuntimeException(curl_error($ch));
}

$data = json_decode(
    $response,
    true,
    flags: JSON_THROW_ON_ERROR
);

foreach ($data['output'] ?? [] as $item) {
    if (($item['type'] ?? null) !== 'message') {
        continue;
    }

    foreach ($item['content'] ?? [] as $content) {
        if (($content['type'] ?? null) === 'output_text') {
            echo $content['text'];
        }
    }
}

В Laravel:

$response = Http::withHeaders([
    'Authorization' => 'Api-Key ' . config('services.yandex_ai.key'),
])
    ->post('https://ai.api.cloud.yandex.net/v1/responses', [
        'model' => sprintf(
            'gpt://%s/aliceai-llm-flash',
            config('services.yandex_ai.folder_id')
        ),
        'input' => 'Кратко объясни dependency injection.',
    ]);

$data = $response->throw()->json();

API key нужно хранить только на backend.

Сильные стороны Yandex AI Studio

Для российского проекта преимущества довольно конкретные.

Во-первых, нормальный российский billing: рубли, карты российских банков, СБП, счета и документы.

Во-вторых, русский язык и токенизация. Для большого количества кириллического текста реальное количество токенов может быть ниже, чем у части международных моделей.

В-третьих, инфраструктура агентов уже достаточно зрелая: Responses API, Conversations, AI Search, Web Search, Code Interpreter, MCP, Workflows и voice.

В-четвертых, через одну платформу можно использовать собственные модели Яндекса и сторонние DeepSeek, Qwen и GPT-OSS.

В-пятых, доступны облачный и on-premises варианты.

Ограничения

Главный недостаток собственных моделей Яндекса — размер контекста.

Alice AI LLM:       128K
Alice AI Flash:      64K
YandexGPT Pro 5.1:   32K
YandexGPT Lite:      32K

Для сравнения:

GPT-6 Luna/Sol:     ~1,05M
DeepSeek V4.1:        1M

Для очень больших документов, codebase или длинных agent sessions собственные модели Яндекса могут потребовать retrieval или compaction раньше.

Второй недостаток — цена. Alice Flash вполне конкурентоспособна относительно дорогих frontier-моделей, но по одинаковому количеству токенов direct DeepSeek и GPT-6 Luna дешевле.

Третий нюанс — часть возможностей и моделей зависит от региона Yandex Cloud.

Наконец, Model Gallery быстро меняется. Если продукт использует стороннюю модель через Yandex, нужно отслеживать, какая именно версия реально доступна: например, direct DeepSeek уже перешел на V4.1 Flash, тогда как Yandex AI Studio сейчас документирует DeepSeek V4 Flash.

Какую модель выбрать

Для типичного российского SaaS разумно начинать с Alice AI LLM Flash.

Она дешевая, быстрая и подходит для большинства массовых бизнес-сценариев:

  • поддержка;
  • классификация;
  • extraction;
  • RAG;
  • суммаризация;
  • простые агенты.

Если сложная задача не решается стабильно, можно эскалировать на Alice AI LLM.

YandexGPT Pro 5.1 имеет смысл отдельно тестировать для документов, структурирования и уже существующих enterprise-workflow.

Если нужен миллионный context, внутри самого Yandex AI Studio есть DeepSeek V4 Flash и другие сторонние модели.

Если важна минимальная цена inference и нет проблем с иностранным billing, privacy и инфраструктурой, стоит отдельно сравнить direct DeepSeek и OpenAI Luna — по одинаковому количеству токенов они дешевле Alice Flash.

Итог

Yandex AI Studio в 2026 году — уже полноценный российский аналог не только OpenAI API, но и значительной части OpenAI Agent stack.

Платформа предлагает OpenAI-compatible Responses, Chat Completions, Conversations, Realtime, Files и Vector Store API; собственные Alice AI и YandexGPT; сторонние DeepSeek и Qwen; AI Search, Web Search, Code Interpreter, MCP, Workflows, генерацию изображений и voice-сценарии.

По цене собственные модели занимают промежуточное положение.

Alice AI LLM Flash стоит всего 0,1 ₽ за 1000 входящих и 0,2 ₽ за 1000 исходящих токенов. Для российского бизнеса это дешево и удобно. Но direct GPT-6 Luna и DeepSeek V4.1 Flash по чистой цене равного количества токенов еще дешевле.

При этом реальная стоимость русского текста зависит от tokenizer, а выбор API для бизнеса определяется не только token price. Рублевый billing, российские документы, требования 152-ФЗ, отсутствие необходимости искать иностранный платежный инструмент, встроенный поиск Яндекса и возможность on-premises deployment могут оказаться важнее разницы в несколько центов.

Поэтому наиболее практичная стратегия — прогнать один и тот же набор реальных запросов через Alice AI Flash, Alice AI LLM, OpenAI Luna/Sol и direct DeepSeek, а затем сравнить не стоимость миллиона токенов, а три показателя одновременно:

качество результата
фактическое число токенов
стоимость успешно выполненной задачи

Именно такой тест лучше всего показывает, действительно ли локальная оптимизация Yandex AI Studio компенсирует более высокий headline price токена на конкретном продукте.

Официальные источники

Дата публикации:

Обновлено:

Обзор Yandex AI Studio: модели Alice AI и YandexGPT, агенты, API, цены и сравнение с OpenAI и DeepSeek

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