Документация NeuroAPI
Интеграции

Jan интеграция

Как подключить Jan к NeuroAPI и выбрать модель

Шаг 1: Установка приложения

Скачать можно на официальном сайте.

  1. Скачайте с сайта указанного выше и следуйте указаниям написанным в установщике
  2. Далее зайдите в само приложение: оно появится на рабочем столе.

Шаг 2: Настройка Jan

Запомните: Перед настройкой получите API-ключ в дашборде NeuroAPI.

Настройка

  1. После открытия нажмите на кнопку, которая у вас по центру, называется Set up remote provider

    Jan — первый запуск

  2. Далее выберите поставщика OpenRouter и вставляем URL нашего хоста и API ключ, заренее полученный

    URL хоста: https://neuroapi.host/v1

    Jan — настройки подключения

  3. Затем справа нажимаем кноку + в подразделе Models и вставляем туда названия моделей

    Название моделей необходимо брать на страницу цен

    Jan — добавление моделей

  4. Всё готово! Теперь вы можете в чате использовать разные модели в выпадающем списке, к примеру возьмём Gpt-5

    Jan — выбор модели

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.

Запомните: Обратите внимание, что это необязательные настройки и при не правильном построении персонализации, чат-бот начнёт отвечать непредсказуемо и будет зацикливаться.

Разберём основные функции:

Jan — персонализация

  • Инструкция (системная подсказка) - это промпт, который позволяет настроить тип личности на стиль, тон, поведение в ответах.

    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.

    Данный промпт позволит отвечать более сухо, без эмоций, эмодзи и вводных приветсвующих конструкций.

  • 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.

On this page