API.
Бесплатные API для 150+ ИИ-моделей
Подключите готовые API к своим ботам, приложениям и ИИ-агентам. Я собрал в одну таблицу: Google AI Studio, OpenRouter, Groq, OpenCode, NVIDIA, Mistral, GitHub Models и десятки других ИИ-сервисов с точными лимитами запросов. Как пользоваться:Откройте таблицу с ИИ-провайдерами (или читайте статью ниже)Выберите сервис, зарегистрируйтесь и создайте API keyИспользуй API key в своем коде, ИИ-агенте, телеграм-боте, n8n, Make, OpenCode или другом инструменте.Проще всего начать с OpenRouter, Google AI Studio или Groq, там относительно понятный вход и много готовых моделей. Так выглядит таблица с ИИ-провайдерами
Что останется от облаков, когда инфраструктурой займутся агенты
У нашего облака появился новый тип пользователей, и это не люди. Каждый третий запрос к документации Timeweb Cloud сегодня приходит из сетей ИИ-вендоров, а серверы всё чаще создаются не из панели управления, а запросами к API, которые пишет ассистент по просьбе человека.Привет! Меня зовут Михаил Шпаков, я руковожу разработкой Timeweb Cloud. Раньше я рассказывал, как мы построили систему автотестов с 5 000+ проверками и как делаем визуализацию облака
Как я научил Claude заказывать продукты в Яндекс Лавке (и что для этого пришлось отреверсить)
У Яндекс Лавки нет публичного API. А мне захотелось написать в чат «закажи молоко, хлеб и что-нибудь к ужину» — и чтобы заказ реально уехал курьеру. В итоге получился MCP-сервер, через который ассистент ищет товары, собирает корзину и оформляет заказ, а я по дороге вычистил кучу неочевидных граблей: CSRF-заголовки, гонки за общую корзину, «фантомные» товары из другого склада и пустой способ оплаты. Ниже — как это устроено и где меня били по рукам.Сразу дисклеймер: проект неофициальный, он ходит в тот же приватный веб-API, что и lavka.yandex.ru
Ответ на Kimi K3: зачем Alibaba выкатила 2,4-триллионную Qwen3.8
На конференции WAIC в Шанхае Alibaba представила Qwen3.8 — новую мультимодальную модель на 2,4 трлн параметров. По заявлению компании, архитектура уступает по производительности только Claude Fable 5, хотя независимых бенчмарков пока нет.
Как OpenRouter Fusion обошёл Claude Fable 5
С начала этого года я веду бенчмарк ИИ моделей для менеджеров, и после последнего обновления – есть о чем рассказать (прошла версия рейтинга тут). Первое место занял OpenRouter Fusion – оркестратор, который вызывает сразу несколько моделей, собирает их ответы и синтезирует финальный результат. Он обошёл всех: и Claude, и GPT, и Gemini поодиночке.
QuantCode-Bench: умеют ли LLM генерировать исполняемые алгоритмические торговые стратегии
Большие языковые модели уже показывают высокие результаты в задачах программирования общего назначения. Они умеют генерировать код, исправлять ошибки, работать с существующими репозиториями и решать задачи, для которых ещё несколько лет назад требовалось непосредственное участие разработчика.Однако в прикладных областях одной синтаксической корректности недостаточно. Модель должна не только написать валидный код, но и правильно интерпретировать предметную постановку, использовать специализированный API и обеспечить требуемое поведение программы при исполнении.
От REST к MCP: как LLM меняют принципы проектирования API и архитектуры систем. Часть вторая
Привет, Хабр! На связи Дмитрий Бондарев, я backend-разработчик Авито — занимаюсь проектами на стыке разработки и машинного обучения. В первой части этого материала мы обратились к истокам API и существующим ограничениям интерфейса в работе с агентами.
От REST к MCP: как LLM меняют принципы проектирования API и архитектуры систем. Часть первая
Привет, Хабр! Говорит AvitoTech. Меня зовут Дмитрий Бондарев, я backend-разработчик, в Авито занимаюсь проектами на стыке разработки и машинного обучения. Из каждого утюга поют о том, как ИИ скоро нас всех заменит. Однако я хочу зайти в эту тему с более технической стороны и поговорить о существующих методах интеграции и якобы неизбежном использовании ИИ-агентов в бизнесе и повседневных задачах.

