Прямой доступ из России — без VPN·USDT / USDC за 5 минут·Оригинальные модели, без подмены

Как создать ИИ-агента: пошагово, без кода или на Python, с GPT, Claude и DeepSeek

ИИ-агент — это модель, которой дали инструменты и разрешили самой решать, какой из них вызвать: найти в базе, отправить письмо, запросить API. Собрать такого агента можно без программирования — в n8n, Dify, Langflow или Flowise — либо на Python примерно за 40 строк. В обоих случаях нужен ключ к модели, которая умеет вызывать инструменты. С RuAPI один ключ открывает GPT, Claude, DeepSeek и Gemini: из России без VPN, с оплатой в USDT только за потраченные токены.

без VPN без кода или на Python GPT, Claude, DeepSeek оплата USDT

Обновлено:

import json
from openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://www.ruapi.ai/v1", api_key="sk-...")

def get_weather(city):
    return f"В городе {city} сейчас +5 °C"  # здесь будет ваш код

tools = [{
    "type": "function",
    "function": {
        "name": "get_weather",
        "description": "Погода в городе",
        "parameters": {
            "type": "object",
            "properties": {"city": {"type": "string"}},
            "required": ["city"],
        },
    },
}]

messages = [{"role": "user", "content": "Какая погода в Казани?"}]
for _ in range(5):  # не больше 5 шагов
    reply = client.chat.completions.create(
        model="deepseek-flash", messages=messages, tools=tools
    ).choices[0].message
    messages.append(reply)
    if not reply.tool_calls:  # модель ответила текстом — задача решена
        print(reply.content)
        break
    for call in reply.tool_calls:  # модель просит вызвать инструмент
        args = json.loads(call.function.arguments)
        messages.append({
            "role": "tool",
            "tool_call_id": call.id,
            "content": get_weather(**args),
        })
else:
    print("Лимит шагов исчерпан")

Минимальный агент на Python: модель deepseek-flash сама решает, вызвать ли функцию get_weather, получает результат и отвечает. Замените функцию своей — поиском по базе, запросом к CRM, отправкой сообщения. Нужен пакет openai (pip install openai); вместо sk-… вставьте ключ RuAPI. Тот же код работает с gpt-6-luna и claude-sonnet-5-5 — меняется только имя модели.

Из чего состоит ИИ-агент и где обычно застревают

Агент — это модель, инструменты и цикл.

Чат-бот отвечает текстом. Агент получает описание инструментов (функций), и на каждом шаге модель либо отвечает, либо просит вызвать инструмент с такими-то аргументами. Программа выполняет вызов, возвращает результат модели — и так по кругу, пока задача не решена. Конструкторы вроде n8n прячут этот цикл за узлом AI Agent, а в коде он занимает несколько строк.

Нужна модель, которая умеет вызывать инструменты.

Вызов функций (tool calling) поддерживают GPT, Claude, DeepSeek, Gemini и Qwen. Но OpenAI и Anthropic Россию не обслуживают, а их API не оплатить картой российского банка. RuAPI принимает запросы в формате OpenAI по адресу https://www.ruapi.ai/v1 — этот формат понимают n8n, Dify, Langflow, Flowise, LangChain и SDK OpenAI.

Агент тратит больше, чем чат.

На одну задачу агент делает несколько запросов и каждый раз отправляет модели всю историю и описания инструментов. Поэтому важны три вещи: недорогая модель для рутинных шагов, ограничение числа шагов и лимит расходов. В RuAPI бюджет задаётся прямо на ключе — больше этой суммы агент не потратит.

# how to start

Как создать ИИ-агента: 5 шагов

Шаги 1–2 и 5 общие; на шагах 3 и 4 выберите один путь — без кода или на Python.

  1. Опишите задачу и инструменты

    • Сформулируйте одну задачу: «отвечать клиентам по базе знаний», «разбирать заявки из почты и заносить в таблицу», «искать товары по запросу».
    • Перечислите, что агенту нужно уметь: читать таблицу, искать в документах, вызывать ваш API, отправлять сообщение. Каждое умение — отдельный инструмент с понятным названием и описанием.
    • Начните с одного-двух инструментов: чем их больше, тем чаще модель ошибается в выборе и тем дороже каждый запрос.
  2. Зарегистрируйтесь в RuAPI и создайте ключ

    Аккаунт на www.ruapi.ai создаётся по email, через Google, Яндекс или Telegram. Новому аккаунту обычно сразу начисляется $0,05 на deepseek-flash, claude-haiku-5-5 и gpt-6-luna — первого агента можно проверить до оплаты. Остальные модели открываются после пополнения от 5 USDT; как купить USDT за рубли через СБП — в docs.ruapi.ai/ru/buy-usdt.

    Консоль → «API-ключи» → «Создать ключ». Отключите «Без ограничений» в блоке «Бюджет» и укажите сумму: если агент зациклится, расходы остановятся на ней.

    Консоль RuAPI, раздел «API-ключи»: отдельный ключ с бюджетом для ИИ-агентаКонсоль RuAPI, раздел «API-ключи»: отдельный ключ с бюджетом для ИИ-агента
  3. Путь без кода: n8n, Dify, Langflow или Flowise

    • n8n: создайте учётные данные OpenAI — API Key: ключ RuAPI, Base URL: https://www.ruapi.ai/v1. Добавьте узел AI Agent, подключите к нему OpenAI Chat Model с моделью deepseek-flash и нужные инструменты (HTTP Request, Google Sheets, поиск по векторной базе). Подробно — www.ruapi.ai/n8n-v-rossii.
    • Dify, Langflow и Flowise настраиваются так же: провайдер, совместимый с OpenAI, тот же адрес с /v1 и ключ. Инструкции — www.ruapi.ai/dify-v-rossii, www.ruapi.ai/langflow-v-rossii и www.ruapi.ai/flowise-v-rossii.
    • Все четыре программы можно поставить на свой компьютер или сервер; лицензии у них разные — перед коммерческим использованием прочитайте условия.
  4. Путь с кодом: Python и SDK OpenAI

    • Установите пакет: pip install openai. В клиенте укажите base_url="https://www.ruapi.ai/v1" и ключ RuAPI.
    • Опишите инструменты в параметре tools (название, описание, параметры в JSON Schema) и напишите цикл, как в примере выше: вызов модели → выполнение tool_calls → результат обратно в messages.
    • Ограничьте число шагов (в примере — 5) и проверяйте аргументы, которые присылает модель, прежде чем выполнять действие.
    • Когда инструментов и шагов станет много, перейдите на фреймворк: LangChain и LangGraph подключаются тем же адресом и ключом — www.ruapi.ai/langchain-v-rossii.
  5. Проверьте агента и ограничьте его

    • Прогоните 10–20 типичных запросов и посмотрите в журнале запросов Консоли RuAPI, сколько шагов и токенов ушло на каждый.
    • Опасные действия — оплату, удаление, рассылку — выполняйте только после подтверждения человеком.
    • Не кладите в системный промпт пароли и ключи: пользователь может выманить их у модели.
    • Если агент доступен снаружи (бот, виджет на сайте), ограничьте число сообщений от одного пользователя — иначе чужие запросы потратят ваш баланс.

Адреса и ключи: docs.ruapi.ai/ru/quickstart · n8n: docs.ruapi.ai/ru/integrations/n8n · кэширование: docs.ruapi.ai/ru/prompt-caching

Три способа сделать агента

Без кода

n8n — автоматизации и узел AI Agent

Dify — чат-боты и базы знаний

Langflow, Flowise — схемы из блоков

С кодом

SDK OpenAI + цикл с tools

LangChain / LangGraph

base_url: https://www.ruapi.ai/v1

Готовый агент

Hermes Agent, OpenClaw — личный помощник

Claude Code, Cline — агент для кода

подключаются тем же ключом

Цены на модели для ИИ-агентов

Модели, которые поддерживают вызов инструментов. Цены — в долларах за 1 млн токенов, со страницы цен RuAPI; списываются только потраченные токены.

modelinput $/Moutput $/M
deepseek-flash
$0.17
чтение кэша $0.0120
$1.44
gpt-6-luna
$0.12
чтение кэша $0.0120
>272K: $0.24
$0.60
>272K: $0.90
qwen3.8-flash
$0.14
чтение кэша $0.0288
$0.49
claude-haiku-5-5
$0.12
чтение кэша $0.0120
>100K: $0.60
$0.60
>100K: $3.00
claude-sonnet-5-5
$2.40
чтение кэша $0.12
$12.00
gpt-6.1-sol
$2.40
чтение кэша $0.12
>272K: $4.80
$12.00
>272K: $18.00

Возьмём задачу в 4 шага: на каждом около 3 000 входных токенов (история и описания инструментов) и 300 токенов ответа — всего 12 000 входных и 1 200 выходных. По нашей оценке, на deepseek-flash это около $0,004, на claude-sonnet-5-5 — около $0,043 без учёта кэша. Поэтому простые шаги выгодно отдавать недорогой модели, а сильную подключать там, где агент ошибается.

Серая строка «>272K» — тариф производителя для длинных промптов: если промпт превышает порог, по этому тарифу считается весь запрос.

Все модели и цены →

# faq

Частые вопросы

Чат-бот отвечает текстом на сообщение. ИИ-агент получает задачу и набор инструментов и сам решает, что делать: вызвать функцию, посмотреть результат, сделать следующий шаг. Технически это та же языковая модель, но запущенная в цикле с вызовом инструментов (tool calling).

Получите ключ и соберите первого агента за вечер

Создать аккаунт