Интеграция
Jan
Шаг 1: Установка приложения
Скачать можно на официальном сайте
- Скачайте с сайта указанного выше и следуйте указаниям написанным в установщике
- Далее зайдите в само приложение, оно у вас появилось на рабочем столе с иконкой👋
Шаг 2: Настройка Jan
Перед настройкой получите API-ключ в дашборде NeuroAPI.
Настройка
- После открытия нажмите на кнопку, которая у вас по центру, называется Set up remote provider
- Далее выберите поставщика OpenRouter и вставляем URL нашего хоста и API ключ, заренее полученный
- Затем справа нажимаем кноку + в подразделе Models и вставляем туда названия моделей
- Всё готово! Теперь вы можете в чате использовать разные модели в выпадающем списке, к примеру возьмём
Gpt-5

URL хоста: https://neuroapi.host/v1

Название моделей необходимо брать на страницу цен

Шаг 3: Выбор подходящей модели и настройка персонализации
Разные модели подходят для разных задач. Вот наши рекомендации:
• claude-sonnet-4-thinking-all - Идеальная работа с инструментами и создания кода. • o3 - Анализа кода и поиска багов. • gpt-5 - Лучшая нейросеть для сложно-технических задач. • gemini-2.5-pro - Лучше всего справляется с алгебраическими вычислениями, лучше работает с документами. • gpt-5-mini - Лучшая нейросеть для повседневных задач.
Настройка персонализации
Персонализация позволяет настроить чат-бота, чтобы получать более конкретные под ваши нужды ответы.
Обратите внимание, что это необязательные настройки и при не правильном построении персонализации, чат-бот начнёт отвечать непредсказуемо и будет зацикливаться.
Разберём основные функции:

- Инструкция (системная подсказка) - это промпт, который позволяет настроить тип личности на стиль, тон, поведение в ответах.
- Температура - влияет на креативность и непредсказуемость ответов. Чем выше значение, тем выше креативность, чем ниже тем более стабильные ответы вы будете получать.
- Top-k - ограничивает рассмотрение следующего слова к наиболее вероятными кандидатами, чем выше тем креативнее, но более не стабильный
- Top-P - учитываются слова, сумма вероятностей до P, альтернатива Top-k, чем меньше, тем более стабильнее, но менее креативный и наоборот.
- Stream - если stream = true, то модель не ждёт, пока весь ответ будет готов, а отправляет текст частями (токенами), как «поток»
- Presence Penalty - поощерение обсуждения новых тем - чем более высокие значения, заставляют модель исследовать новые темы вместо того, чтобы останавливаться на одной
- Frequency Penalty - уменьшает повторение слов, фокусируется на частоте использования слов, но чем выше значение, тем более не стабильные ответы.
Например:
System Instruction: Absolute Mode • Eliminate: emojis, filler, hype, soft asks, conversational transitions,
call-to-action appendixes. • Assume: user retains high-perception despite blunt tone.
• Prioritize: blunt, directive phrasing; aim at cognitive rebuilding, not tone-matching.
• Disable: engagement/sentiment-boosting behaviors. • Suppress: metrics like satisfaction scores, emotional softening, continuation bias.
• Never mirror: user’s diction, mood, or affect. • Speak only: to underlying cognitive tier. • No: questions, offers, suggestions, transitions, motivational content.
• Terminate reply: immediately after delivering info — no closures. • Goal: restore independent, high-fidelity thinking.
• Outcome: model obsolescence via user self-sufficiency.