space-bunny-alphaSpace Bunny Alpha — языковая модель в режиме stealth-превью: её разработчик решил остаться анонимным. 23 сентября 2026 года она появилась на OpenRouter под id stealth/space-bunny-alpha, а на apimodels.app доступна как space-bunny-alpha через OpenAI-совместимый эндпоинт /v1/chat/completions. Заявлено: контекст 1M токенов, до 524K токенов на выходе, регулируемая глубина рассуждений (reasoning_effort, ход рассуждений возвращается в ответе), вызов инструментов и tool_choice, response_format, ввод изображений и видео. Мы не стали верить описанию и 29 сентября 2026 прогнали модель через 28 задач — по одному реальному вызову на задачу, каждый результат открыт и проверен: 21 пройдена, 5 частично, 2 провалены. Все шесть задач по 3D и вёрстке пройдены: от солнечной системы на Three.js с управлением камерой до панели администратора на Chart.js в 64 КБ, где сортировка, фильтры, тёмная тема и сворачиваемое меню работали в Chrome без единой ошибки в консоли. Тексты — 4 из 4: китайское четверостишие с правильной метрикой, технический перевод с китайского на английский без потери ни одного числа, инженерная статья на 2 300 слов и продуктовые тексты на японском и корейском уровня носителя. Рассуждения — 3 из 3, включая намеренно недоопределённую задачу о рассадке, где модель честно сообщила о четырёх решениях вместо того, чтобы выдумать одно. Из документа в 91 298 токенов она нашла все три спрятанных факта с точными цитатами, а два параллельных вызова инструментов с верными аргументами заняли 2 секунды. Четыре задачи по программированию оказались частичными по одной причине: логика верна, но детали не проверены — пропущена одна ошибка в функции с пулом запросов, 3 из 13 написанных тестов противоречат её же правильной реализации, в корректном SQL остался повреждённый токен, а в «точной» таблице pandas неверны 4 квантиля из 12. Анимация-объяснение на canvas в 1 450 строк не запустилась из-за одной пропущенной кавычки; после её восстановления отрисовались все пять сцен. Две заявленные возможности на этом маршруте не подтвердились: строгая JSON-схема через response_format принимается, но не соблюдается (два обязательных ключа переименованы, добавлены лишние поля) — валидируйте на своей стороне; видео приходит как несколько выборочных кадров без звука, так что модель опишет содержимое клипа, но не его длительность, движение или звук. Ввод изображений хорош: по фотографии она сама назвала скалу Прекестулен над Люсе-фьордом. Две настройки важнее всего. reasoning_effort: при значении по умолчанию модель рассуждала 4–5 минут до первого символа даже над четырёхстрочным стихотворением, и 4 вызова из 28 были оборваны вышестоящим сервисом около 300 секунд; при low или medium те же задачи отвечали за 4–40 секунд до первого токена без заметной потери качества. max_tokens: рассуждения тарифицируются внутри completion_tokens и идут перед ответом, поэтому маленький лимит вернёт пустой ответ — не передавайте его (шлюз ничего не подставляет, действует лимит самой модели) или ставьте большим. Скорость — примерно 90–140 токенов в секунду вместе с рассуждениями. Цена: $0.10 за 1M входных токенов, $0.40 за 1M выходных, кэшированный ввод $0.01; на время превью модель бесплатна у поставщика, цена покрывает шлюз, официального прайса для сравнения нет, токены рассуждений считаются выводом. Это превью: stealth-модели обычно снимают или переименовывают после раскрытия автора — считайте id временным и держите запасной вариант в коде. По условиям поставщика промпты и ответы могут храниться, но не используются для обучения; не отправляйте данные, которые не доверили бы неизвестной третьей стороне. Лимиты частоты — у превью, а не у нас: длительные всплески могут дать 429, неудачные вызовы не тарифицируются.
View complete API reference with all parameters and examples.
View complete API reference with streaming, thinking, and more.
Billing: Cost = (input_tokens * input_price + output_tokens * output_price) / 1,000,000
Окно в 1 000 000 токенов и до 524K токенов на выходе по опубликованным метаданным; из документа в 91K токенов найдены все 3 спрятанных факта с точными цитатами
По умолчанию модель рассуждала 4–5 минут до первого символа, и 4 вызова из 28 были оборваны выше по цепочке; при low или medium те же запросы отвечали за 4–40 секунд без заметной потери
Два параллельных вызова функций с точными аргументами за 2 секунды. response_format принимается, но строгая JSON-схема в нашем тесте не соблюдалась — валидируйте на своей стороне
Сама узнала Прекестулен на фотографии и подробно описала сгенерированного персонажа. Видео приходит как несколько кадров без звука — на длительность и звук не рассчитывайте
$0.10 / $0.40 за 1M на время превью. Провайдер анонимен и может хранить промпты и ответы, не обучаясь на них; ожидайте смены id после раскрытия
Space Bunny Alpha — это API категории «языковая модель» от Stealth. Space Bunny Alpha — языковая модель в режиме stealth-превью: её разработчик решил остаться анонимным. 23 сентября 2026 года она появилась на OpenRouter под id stealth/space-bunny-alpha, а на apimodels.app доступна как space-bunny-alpha через OpenAI-совместимый эндпоинт /v1/chat/completions. Заявлено: контекст 1M токенов, до 524K токенов на выходе, регулируемая глубина рассуждений (reasoning_effort, ход рассуждений возвращается в ответе), вызов инструментов и tool_choice, response_format, ввод изображений и видео. Мы не стали верить описанию и 29 сентября 2026 прогнали модель через 28 задач — по одному реальному вызову на задачу, каждый результат открыт и проверен: 21 пройдена, 5 частично, 2 провалены. Все шесть задач по 3D и вёрстке пройдены: от солнечной системы на Three.js с управлением камерой до панели администратора на Chart.js в 64 КБ, где сортировка, фильтры, тёмная тема и сворачиваемое меню работали в Chrome без единой ошибки в консоли. Тексты — 4 из 4: китайское четверостишие с правильной метрикой, технический перевод с китайского на английский без потери ни одного числа, инженерная статья на 2 300 слов и продуктовые тексты на японском и корейском уровня носителя. Рассуждения — 3 из 3, включая намеренно недоопределённую задачу о рассадке, где модель честно сообщила о четырёх решениях вместо того, чтобы выдумать одно. Из документа в 91 298 токенов она нашла все три спрятанных факта с точными цитатами, а два параллельных вызова инструментов с верными аргументами заняли 2 секунды. Четыре задачи по программированию оказались частичными по одной причине: логика верна, но детали не проверены — пропущена одна ошибка в функции с пулом запросов, 3 из 13 написанных тестов противоречат её же правильной реализации, в корректном SQL остался повреждённый токен, а в «точной» таблице pandas неверны 4 квантиля из 12. Анимация-объяснение на canvas в 1 450 строк не запустилась из-за одной пропущенной кавычки; после её восстановления отрисовались все пять сцен. Две заявленные возможности на этом маршруте не подтвердились: строгая JSON-схема через response_format принимается, но не соблюдается (два обязательных ключа переименованы, добавлены лишние поля) — валидируйте на своей стороне; видео приходит как несколько выборочных кадров без звука, так что модель опишет содержимое клипа, но не его длительность, движение или звук. Ввод изображений хорош: по фотографии она сама назвала скалу Прекестулен над Люсе-фьордом. Две настройки важнее всего. reasoning_effort: при значении по умолчанию модель рассуждала 4–5 минут до первого символа даже над четырёхстрочным стихотворением, и 4 вызова из 28 были оборваны вышестоящим сервисом около 300 секунд; при low или medium те же задачи отвечали за 4–40 секунд до первого токена без заметной потери качества. max_tokens: рассуждения тарифицируются внутри completion_tokens и идут перед ответом, поэтому маленький лимит вернёт пустой ответ — не передавайте его (шлюз ничего не подставляет, действует лимит самой модели) или ставьте большим. Скорость — примерно 90–140 токенов в секунду вместе с рассуждениями. Цена: $0.10 за 1M входных токенов, $0.40 за 1M выходных, кэшированный ввод $0.01; на время превью модель бесплатна у поставщика, цена покрывает шлюз, официального прайса для сравнения нет, токены рассуждений считаются выводом. Это превью: stealth-модели обычно снимают или переименовывают после раскрытия автора — считайте id временным и держите запасной вариант в коде. По условиям поставщика промпты и ответы могут храниться, но не используются для обучения; не отправляйте данные, которые не доверили бы неизвестной третьей стороне. Лимиты частоты — у превью, а не у нас: длительные всплески могут дать 429, неудачные вызовы не тарифицируются. Через платформу APIMODELS доступ к этой модели идёт по единому API с прозрачной оплатой по факту использования. Текущая цена: Input: $0.10, Output: $0.40 per 1M tokens.
Диалоговые системы, которые сами отвечают на вопросы пользователей и разгружают поддержку.
Статьи, письма, рекламные тексты и прочее — пишутся автоматически и экономят часы работы.
Писать код, искать ошибки и проводить ревью — разработка идёт быстрее.
Разбирать неструктурированные данные, вытаскивать главное и собирать сводные отчёты.
Space Bunny Alpha доступна через APIMODELS по цене: Input: $0.10, Output: $0.40 per 1M tokens. Оплата идёт по факту использования — вы платите только за то, что сгенерировали.
Зарегистрируйтесь на APIMODELS, получите API-ключ и обращайтесь к нашему единому эндпоинту. Есть подробная документация с примерами на cURL, Python и Node.js.
APIMODELS отдаёт ту же самую модель Space Bunny Alpha через свою агрегирующую платформу. Мы предоставляем единый интерфейс API, поэтому отдельные аккаунты у каждого поставщика не нужны — один ключ открывает доступ ко всем моделям.
Языковая модель в stealth-превью, чей разработчик не раскрыл себя. Появилась на OpenRouter 23 сентября 2026 под id stealth/space-bunny-alpha; на apimodels это space-bunny-alpha на OpenAI-совместимом /v1/chat/completions. Заявлено: контекст 1M токенов, до 524K токенов на выходе, reasoning_effort, вызов инструментов, response_format, ввод изображений и видео. Stealth-модели обычно переименовывают или снимают после раскрытия автора — считайте id временным и держите в коде запасную модель.
21 пройдена, 5 частично, 2 провалены — 29 сентября 2026, по одному реальному вызову на задачу, каждый результат открыт. 3D и веб — 6 из 6 (сцены Three.js, страница на чистом CSS 3D, панель на Chart.js, всё работает в Chrome без ошибок консоли). Тексты — 4 из 4, включая китайское четверостишие с верными тонами и перевод без потери чисел. Рассуждения — 3 из 3; недоопределённую головоломку она честно назвала имеющей четыре решения. Длинный контекст — 3 из 3 фактов в документе на 91K токенов; вызов инструментов безупречен за 2 секунды. Четыре задачи по коду — частично, потому что модель не проверяет свой вывод: пропущенная ошибка, три собственных теста против собственной верной реализации, повреждённый токен в SQL, четыре неверных квантиля в «ручной» таблице. Анимация на canvas упала из-за одной пропущенной кавычки.
Для всего, что порождает много текста — код, страницы, планы, статьи — ставьте reasoning_effort в low или medium. При значении по умолчанию модель рассуждала 4–5 минут до первого символа, и 4 из наших 28 вызовов были оборваны около 300 секунд; при low или medium те же запросы доходили до первого токена за 4–40 секунд без заметной разницы в качестве. max_tokens не передавайте или ставьте большим: рассуждения тарифицируются внутри completion_tokens и идут перед ответом, так что маленький лимит вернёт пустой ответ. Если параметр не передан, шлюз ничего не подставляет и действует собственный лимит модели в 524K. Для длинных генераций используйте стриминг.
Не как гарантии. В нашем тесте строгая JSON-схема, переданная через response_format, вернулась валидным JSON с верными фактами, но два обязательных ключа были переименованы, а в каждой позиции появилось лишнее поле, несмотря на additionalProperties: false. На этом маршруте схему ничто не соблюдает — валидируйте ответ на своей стороне и повторяйте при ошибке. Вызов инструментов, напротив, чист: два параллельных вызова функций с точными аргументами, finish_reason tool_calls, за 2 секунды.
Изображения — да, и хорошо: по пейзажной фотографии она сама назвала Прекестулен над Люсе-фьордом, верно оценила толпу на плато и подробно описала сгенерированного фэнтези-персонажа. Видео приходит как несколько выборочных кадров без звука: первый и последний кадры клипа в 2,02 секунды описаны точно, но длину она оценила в 0,2 секунды и не заметила звуковую дорожку. Используйте видео для вопроса «что в клипе», а не для длительности, движения или звука.
$0.10 за 1M входных токенов, $0.40 за 1M выходных и $0.01 за кэшированный ввод, по фактическому потреблению; токены рассуждений считаются выводом, неудачные вызовы бесплатны. У поставщика модель на время превью бесплатна, эта цена покрывает шлюз, поэтому официального прайса для сравнения нет. По stealth-условиям поставщика промпты и ответы могут храниться, но не используются для обучения; не отправляйте данные, которые не доверили бы неизвестной третьей стороне. Лимиты частоты принадлежат превью: длительные всплески могут вернуть 429.
В APIMODELS Space Bunny Alpha соседствует более чем с 60 моделями под одним API-ключом и общим балансом, поэтому выбор — это вопрос соответствия задаче, а не привязки к поставщику. Модель поддерживает Stealth Preview, 1M Context, Reasoning Effort, Tool Calling, Image + Video Input; вы можете сравнить её по цене и возможностям с другими моделями категории «языковая модель» и переключиться, изменив одну строку с именем модели — без нового аккаунта и без переписывания интеграции. Все варианты категории «языковая модель» с актуальными ценами — на apimodels.app/models.
Space Bunny Alpha поддерживает: Stealth Preview, 1M Context, Reasoning Effort, Tool Calling, Image + Video Input. Полный список параметров и примеры вызовов — в документации APIMODELS.
Да. APIMODELS отдаёт Space Bunny Alpha через единый API и один ключ — отдельные аккаунты у каждого поставщика не нужны, и вам не приходится самостоятельно решать вопросы регионального сетевого доступа к каждому из них.
Принимаем Stripe (Visa, Mastercard и другие международные карты) и Alipay. Баланс становится доступен сразу после оплаты.
How to get access, regional availability, and how this model compares with its alternatives.