Silly Tavern интеграция

Шаг 1: Установка приложения

Более детальную инструкцию вы можете найти на официальном сайте.

1. На клавиатуре нажмите WINDOWS + R, чтобы открыть окно «Выполнить». Затем выполните следующую команду для установки Git:

   cmd /c winget install -e --id Git.Git

2. Затем создайте папку, там куда вы хотите установить данное приложение. В нужной папке, введите cmd в адресной строке и нажмите Enter. Затем выполните следующую команду:

   git clone https://github.com/SillyTavern/SillyTavern-Launcher.git && cd SillyTavern-Launcher && start installer.bat

3. После открытия окна коммнадной строки, нажимаем 1на клавиатуре, а так-же Y на клавиатуре, если вам нужен ярлык на рабочем столе, после появления сообщения:

   Do you want to create a shortcut on the desktop? [Y/n]

   Установка продлиться более 30~ минут

4. После опять нажимаем на Y на клавиатуре, после появления

   Start the launcher now? [Y/n]

Запомните: Если после этого ничего не произошло, закройте окно коммандной строки и запустите ярлык на рабочем столе.

Шаг 2: Настройка SillyTavern

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

Настройка

1. После открытия сверху выбираем язык, и в текстовом поле пишем свой "никнейм", нажимаем сохранить.

   

2. Далее зайдите во вкладку с иконкой "розетки", выберите в API "Chat Compeletion", источник для него: Кастомный(совместимый с OpenAi) теперь, вставляем URL нашего хоста и API ключ, заренее полученный

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

   

3. Нажимаем на кнопку подключиться и проверяем подключение.

4. И самое главное, заходим в самую левую кнопку, настройки. Там увеличиваем размер контекста до 300к~ и макс длинну ответа до 4к токенов, иначе вам будет выдавать пустое сообщение

   

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

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:

• Промпт - 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-P - учитываются слова, сумма вероятностей до P, альтернатива Top-k, чем меньше, тем более стабильнее, но менее креативный и наоборот.

• Стриминг текста - если stream = true, то модель не ждёт, пока весь ответ будет готов, а отправляет текст частями (токенами), как «поток»

• Штраф за присутствие - поощерение обсуждения новых тем - чем более высокие значения, заставляют модель исследовать новые темы вместо того, чтобы останавливаться на одной

• Штраф за частоту - уменьшает повторение слов, фокусируется на частоте использования слов, но чем выше значение, тем более не стабильные ответы.