Китайские нейросети по API: DeepSeek, Qwen и GLM через один ключ

DeepSeek, Qwen и GLM чаще всего выбирают, когда нужна недорогая модель для массовых задач. Подключать каждую напрямую неудобно: у каждого вендора своя регистрация, свой ключ и свой способ оплаты. Через Zukko китайские нейросети доступны по API с одним ключом и одним балансом. Ниже — таблица всех семи моделей, расчёт на реальном объёме, оплата из России и код переключения между моделями.

Китайские нейросети в API Zukko: таблица

Цены — в долларах за 1M токенов, на 6 октября 2026 года. Индекс силы — Intelligence Index от Artificial Analysis, сводный балл по бенчмаркам.

Запись в кэш у этих моделей отдельно не списывается (прочерк), а чтение учитывается, если поставщик сообщает о нём в ответе.

Актуальный список и цены — GET https://api.zukko.pro/v1/models или страница «Модели» в кабинете. Описание ответа — в документации по списку моделей↗.

Как читать таблицу

Самая дешёвая — deepseek-v4.1-flash. 0.013 за вход и 0.038 за выход. При этом её индекс (39) выше, чем у более дорогой DeepSeek V4 Pro (36). У deepseek-v4-flash цена выше, чем у V4.1 Flash, а индекса в таблице нет — для нового проекта по цене и индексу логичнее начинать с V4.1 Flash. Подключение и расчёты для неё — в статье DeepSeek V4.1 Flash через API↗.

Самый высокий индекс среди трёх линеек — 45 у qwen3.8-max и glm-5.3. Различаются они так: у Qwen 3.8 Max контекст 1M и картинки на вход, у GLM 5.3 — 128K и только текст, зато выход дешевле (0.1 против 0.263).

У GLM вход и выход стоят одинаково. 0.1 / 0.1 у GLM 5.3 и 0.04 / 0.04 у Flash. Это выгодно там, где ответ длинный относительно запроса: генерация текстов, переписывание, перевод.

Картинки на вход принимают только qwen3.8-max и deepseek-v4-pro.

Контекст 128K — только у GLM. Для длинных документов и больших кодовых баз берите DeepSeek или Qwen с контекстом 1M.

Кэш скидки не даёт. У всех семи моделей чтение кэша стоит столько же, сколько вход, а запись отдельно не списывается. Закладываться на снижение цены за повторяющийся промпт здесь не нужно.

Индекс — сводный балл по общим тестам. Для сравнения: gpt-6.1-sol — 52, claude-opus-5-5 — 58. На вашей задаче порядок может быть другим, поэтому финальный выбор — по проверке на своих примерах.

Сколько это стоит на реальном объёме

Возьмём бота поддержки, который за месяц тратит 10M входных и 2M выходных токенов. Формула: стоимость = 10 × цена входа + 2 × цена выхода.

Разброс между самой дешёвой и самой дорогой — около $1.32 в месяц на этом объёме. На таких суммах выбор обычно определяет не цена, а то, какая модель проходит вашу проверку качества.

Оплата из России

Баланс в Zukko ведётся в долларах, пополнение — от $1. Способы:

• СБП и карта российского банка (Мир, Visa, MasterCard) — оплата в рублях по рыночному курсу на момент платежа;
• криптовалюта (USDT и другие);
• зарубежная карта — с комиссией около 13%, суммы от $2 до $594.

Подписки нет: деньги списываются только за токены. Стартового бонуса тоже нет, но за подписку на Telegram-канал @zukkopro начисляется $0.50 — один раз на Telegram-аккаунт: привяжите Telegram в кабинете, подпишитесь и нажмите «Проверить». Пошагово про СБП — в статье об оплате через СБП↗.

Как переключаться между моделями одним ключом

Все модели доступны по одному адресу в OpenAI-формате, переключение — это смена строки model. Пример на Python: один и тот же вопрос трём моделям, с расходом токенов.

import os

from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.zukko.pro/v1", api_key=os.environ["OPENAI_API_KEY"])

question = "Объясни в двух предложениях, что такое идемпотентный запрос."

for model in ["deepseek-v4.1-flash", "qwen3.8-flash", "glm-5.3-flash"]:
    r = client.chat.completions.create(
        model=model,
        messages=[{"role": "user", "content": question}],
    )
    print(f"--- {model}: вход {r.usage.prompt_tokens}, выход {r.usage.completion_tokens}")
    print(r.choices[0].message.content)

То же через curl:

curl https://api.zukko.pro/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"model": "glm-5.3-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "Привет"}]}'

Если модель временно выключена, шлюз ответит 503 с кодом model_disabled. Простая цепочка запасных моделей:

import openai

CHAIN = ["deepseek-v4.1-flash", "qwen3.8-flash", "glm-5.3-flash"]


def ask(messages):
    for model in CHAIN:
        try:
            return client.chat.completions.create(model=model, messages=messages)
        except openai.APIStatusError as e:
            if e.status_code in (502, 503):
                continue
            raise
    raise RuntimeError("все модели из цепочки недоступны")

Учтите контекст: если запрос длиннее 128K токенов, GLM в цепочке его не примет — ставьте её только для коротких запросов.

В инструментах на OpenAI SDK (Cursor, Cline, LangChain и подобных) указывайте base URL https://api.zukko.pro/v1 и ключ fetch_.... Любую из этих моделей можно вызвать и в Anthropic-формате — шлюз конвертирует запрос. Параметры — в документации по chat/completions↗.

Как выбрать под задачу

1. Отфильтруйте по требованиям: нужны картинки — Qwen 3.8 Max или DeepSeek V4 Pro; документы длиннее 128K — DeepSeek или Qwen.
2. Из подходящих возьмите две-три по цене и индексу.
3. Прогоните их на 30–50 своих примерах с понятным критерием «прошло / не прошло».
4. Выберите самую дешёвую из прошедших. Если ни одна не прошла — сравните с gpt-6.1-sol или claude-sonnet-5 на тех же примерах.

Ключ создаётся в разделе API-ключи↗, все семь моделей доступны по нему сразу.

Частые вопросы

Нужно ли регистрироваться у каждого вендора?

Нет. Достаточно аккаунта и ключа Zukko: DeepSeek, Qwen и GLM, а также Claude, GPT и Gemini работают по одному ключу с общим балансом.

Можно ли отправить картинку в GLM?

По таблице — нет: картинки на вход из этих моделей принимают только qwen3.8-max и deepseek-v4-pro.

Работает ли кэш промптов для этих моделей?

Цена чтения кэша у них равна цене входа, а запись отдельно не списывается, поэтому на стоимость кэш не влияет. Считайте весь вход по цене входа.

Можно ли использовать их в Claude Code или Cursor?

Да, любую модель можно звать и в OpenAI-, и в Anthropic-формате. Проверьте на своём проекте, как инструмент работает с выбранной моделью, и помните про контекст 128K у GLM.