Прямой облачный канал — подключение к харнессу

Эндпоинт: https://<облако>/v1, заголовок Authorization: Api-Key <ключ>, идентификаторы моделей — gpt://<идентификатор_каталога>/<модель>. Нужны <КЛЮЧ_ОБЛАКА> и <КАТАЛОГ> (лежат в .env песочницы, права 600, никуда не выносятся).

Как встроено (патч в песочнице, логика сценария не тронута)

• llms/yandex_llm.py — провайдер yandex: подкласс LiteLLM со своим клиентом.
• config.yaml — организация yandex с моделями yandexgpt-5.1, aliceai-llm-flash.
• llms/llm_config.py — ORGANIZATION_MAP и MODEL_NAME_MAP (даёт имя агента: «YandexGPT Agent 2»).
• analysis/experiment_spec.py — NON_GPT_MODELS, MODEL_RUNTIME_CONFIG, _short_model.

Две ловушки, обе пройдены: их API отвечает 400 invalid function parameters: unexpected end of JSON input, если у инструмента нет parameters (харнесс опускает поле для функций без аргументов как костыль под Gemini 3) — поэтому схема передаётся всегда, пустая; и нельзя подменять self.model логическим/API-именем: метаданные, карты имён и учёт расхода ходят по этому полю, постобработка падает KeyError на gpt://…. Правильно — подменять аргумент модели внутри запроса.

Доступные модели и прайс (₽ за 1000 токенов, с НДС)

Все восемь поддерживают function calling. Отдельного API расхода нет — цена считается по токенам из транскриптов. Связано: provider-proxy-aggregator, channel-integrity, comparison-provider-routes.