YandexGPT (Яндекс)

Коротко

Практические роли Yandex-моделей:

Чем Яндекс сейчас реально выделяется:

• сильный русский языковой профиль;
• AI Studio как полноценная agent/platform layer;
• OpenAI-compatible APIs;
• встроенные агентные контуры через Responses API, Realtime API, Files API, Vector Store API;
• хорошая связка с российской облачной инфраструктурой и billing в рублях.

1. Как сейчас устроен Yandex AI Studio

Старый обзор ошибался в том, что описывал YandexGPT как изолированную модель внутри Алисы и Yandex Cloud. В текущей документации Яндекс описывает Yandex AI Studio как платформу для:

• работы с native и open-source моделями;
• экспериментов через AI Playground;
• интеграций через OpenAI-compatible APIs;
• создания агентов через Agent Atelier;
• работы с файлами и поисковыми индексами;
• голосовых агентов через Realtime API;
• подключения MCP-инструментов через MCP Hub.

2. YandexGPT Lite 5 / Pro 5.1 / Alice AI LLM: что реально актуально

По странице доступных моделей в базовом инстансе актуальная native-линейка выглядит так:

• Alice AI LLM — gpt://<folder_ID>/aliceai-llm;
• YandexGPT Pro 5.1 — gpt://<folder_ID>/yandexgpt/rc;
• YandexGPT Pro 5 — gpt://<folder_ID>/yandexgpt/latest;
• YandexGPT Lite 5 — gpt://<folder_ID>/yandexgpt-lite.

Все эти модели работают с контекстом 32 768 токенов и доступны через:

• Text Generation APIs;
• OpenAI-compatible APIs.

Это ключевая разница со старой статьёй: сейчас важно не просто “Pro RC”, а ветви latest / rc / deprecated и новая модель Alice AI LLM.

3. Что Яндекс сам говорит про роли моделей

В official overview Яндекс формулирует роли довольно чётко:

• YandexGPT Lite — самая маленькая и быстрая модель, полезна для классификации, форматирования и суммаризации;
• YandexGPT Pro — сильнее для RAG, анализа документов, отчётности и извлечения данных;
• Alice AI LLM — новый флагман, который сопоставим с YandexGPT Pro в сложных задачах, но заметно лучше в диалоговых сценариях и умеет извлекать информацию из всего полученного контекста.

4. Цены: статья больше не должна оперировать старым 0.40 ₽/1K

По актуальной pricing page Yandex AI Studio в рублях:

• YandexGPT Lite: 0,2033 ₽ за 1000 входящих и 0,2033 ₽ за 1000 исходящих токенов в синхронном режиме;
• YandexGPT Pro 5.1: 0,82 ₽ за 1000 входящих и 0,82 ₽ за 1000 исходящих;
• Alice AI LLM: 0,51 ₽ за 1000 входящих, но 2,03 ₽ за 1000 исходящих.

В асинхронном режиме:

• YandexGPT Lite: 0,10 ₽ / 1000;
• YandexGPT Pro 5.1: 0,41 ₽ / 1000;
• Alice AI LLM: 0,25 ₽ вход и 1,02 ₽ выход.

Для OpenAI-compatible APIs pricing page отдельно показывает:

• tool tokens;
• cached tokens;
• output tokens;
• lower pricing for async mode;
• отсутствие тарификации хранения файлов и индексов до 12 марта 2026.

Это уже не просто “API от 0.40 ₽/1K”, а более сложный современный pricing layer.

5. Release notes: почему старая картина уже не работает

По истории изменений Yandex AI Studio:

• 25 февраля 2025 вышел YandexGPT Pro 5 в RC с улучшенным function calling, structured output и 32K контекстом;
• 31 марта 2025 появился YandexGPT Lite 5 в RC и поддержка OpenAI tools;
• 28 августа 2025 появился YandexGPT Pro 5.1 в RC, а support for version 4 был прекращён;
• 24 сентября 2025 Foundation Models превратился в Yandex AI Studio, появились Responses API, Realtime API, Vector Store API, Agent Atelier и MCP Hub;
• 25 ноября 2025 Alice AI LLM стала доступна всем пользователям common instance.

Это и есть причина, почему статья больше не может быть просто про “семейство моделей и Алису”.

6. API и агентный слой: вот где Яндекс стал заметно сильнее

Официальный overview AI Studio перечисляет:

• Responses API для текстовых агентов;
• Realtime API для голосовых агентов;
• Files API и Vector Store API для файлов и поиска;
• поддержку OpenAI SDK;
• интеграции с LangChain и LangGraph.

Практически это значит, что Яндекс теперь конкурирует не только как provider text model, а как локальная agent platform.

Особенно важно, что Agent Atelier и MCP Hub выводят AI Studio в сторону enterprise/agent workflows, а не только bare model endpoint.

7. Ограничения и operational реальность

По странице quotas and limits у Yandex AI Studio сегодня важны такие значения:

• 10 concurrent generations в synchronous mode;
• 10 async requests per second;
• 5000 async requests per hour;
• 10 concurrent voice sessions;
• 30 MCP servers per cloud;
• 50 tools per server;
• результаты async-запросов хранятся 3 дня.

Это уже важно для production-проектов: у Яндекса есть нормальная квотная модель, но это не infinite-scale playground.

Нужен русскоязычный AI-ассистент для банка: он должен поддерживать естественный диалог, искать информацию по базе знаний, отвечать по регламентам и при необходимости вызывать внешние инструменты.

8. Когда выбирать YandexGPT, а когда нет

Выбирайте стек Яндекса, если вам нужно

• сильное качество на русском языке;
• локальная облачная инфраструктура и биллинг в РФ;
• OpenAI-compatible APIs без ухода к западному провайдеру;
• agent workflows поверх файлов, search и voice;
• связка с экосистемой Яндекса и AI Studio.

Смотрите альтернативы, если вам нужно

• гораздо больший контекст, чем 32K;
• наиболее сильные global coding/reasoning tiers;
• более широкая международная экосистема SDK, integrations и community;
• open-weight или self-hosted deployment.

Для разработчика

Practical decision framework

Проверьте себя