Что такое температура у ИИ: как она влияет на генерацию текста

Температура — параметр генерации, который управляет случайностью выбора следующего слова (токена). При низком значении модель почти всегда берёт самый вероятный вариант и отвечает предсказуемо, при высоком — чаще выбирает менее вероятные слова, и текст становится разнообразнее, но менее надёжным. Параметр называется Temperature или Temp, его меняют в API и в песочницах (playground) Anthropic, OpenAI, Google и других сервисов.

Как температура работает внутри модели

LLM — большая языковая модель (Large Language Model). Она не «знает» ответ целиком, а на каждом шаге оценивает, какой токен должен идти следующим. Для каждого токена модель выдаёт число — логит. Функция softmax превращает логиты в вероятности, которые в сумме дают 1.

Температура вмешивается до softmax: логиты делятся на значение T. Формула вероятности токена: p = exp(z / T) / сумма exp(z / T) по всем токенам. Чем меньше T, тем сильнее лидер отрывается от остальных; чем больше T, тем ровнее распределение.

Пример для трёх токенов с логитами 2,0, 1,0 и 0,5:

Температура	Токен 1	Токен 2	Токен 3
0,5	84%	11%	4%
1,0	63%	23%	14%
2,0	48%	29%	23%

При T = 0 деление на ноль невозможно, поэтому сервисы подменяют его жадным выбором: всегда берётся самый вероятный токен. Ответ получается почти детерминированным, хотя из-за особенностей вычислений на серверах два запуска иногда всё же отличаются.

Что меняется на разных значениях

• 0,0–0,3 — максимальная точность и повторяемость: извлечение данных, классификация, перевод, техническая документация, код.
• 0,5–0,7 — умеренная случайность: деловые тексты, саммари, ответы на вопросы, где нужен баланс.
• 0,8–1,0 — больше разнообразия: идеи, слоганы, художественные тексты, рекламные формулировки.
• Выше 1,0 (там, где API это позволяет) — высокая случайность для экспериментов; ближе к 2,0 текст часто теряет смысл и связность.

Эти границы ориентировочные: модели и провайдеры ведут себя по-разному, поэтому всегда проверяйте несколько значений на своей задаче.

Значения по умолчанию и диапазоны у провайдеров

Провайдер	Диапазон	По умолчанию
Anthropic (Claude API)	0,0–1,0	1,0
OpenAI	0–2	1
Google Gemini	0,0–2,0	1,0

Значение 0,7, которое часто называют «стандартным», — это популярная настройка в приложениях и библиотеках, а не умолчание в API. Для моделей Gemini 3 Google прямо советует оставлять температуру равной 1,0: их рассуждения оптимизированы под это значение.

Пример: один промпт при разной температуре

Возьмём задачу: «Придумай название для сервиса учёта времени сотрудников».

• При температуре 0,2 модель, как правило, выберет самые типичные формулировки в духе «Тайм-трекер» или «Учёт времени». Повторный запуск даст то же или почти то же.
• При 0,7 названия обычно становятся разнообразнее, но остаются осмысленными.
• При 1,0 и выше растёт шанс на неожиданные ассоциации и игру слов — вместе с вариантами, которые не подойдут.

Для рабочих задач удобно работать так: сначала получить основной вариант на 0,3–0,5, затем отдельно прогнать запрос на 1,0 и забрать оттуда идеи, которые стоит добавить в основной текст. Если в тексте появляются выдуманные факты или слишком общие формулировки, температуру стоит снизить.

Температура и другие параметры

Вместе с температурой используют top-p и top-k, которые ограничивают круг кандидатов.

• Top-p (nucleus sampling). Модель выбирает только из токенов, суммарная вероятность которых достигает p. Значение 0,9 оставляет «ядро» из 90% вероятностной массы.
• Top-k. Выбор идёт из k самых вероятных токенов, например из 50. Параметр поддерживают не все API.

Документация Anthropic рекомендует менять либо температуру, либо top-p, но не оба параметра сразу, чтобы результат оставался предсказуемым.

Температура не влияет на скорость

Время генерации и расход ресурсов зависят от длины ответа, размера модели и нагрузки на сервер, а не от температуры. Изменение этого параметра только меняет правило выбора токена и не замедляет вычисления.

Температура и reasoning-модели

В части новых моделей параметр нельзя настроить. У reasoning-моделей OpenAI линейки GPT-5 (в документации они помечены как «размышляющие») API обычно принимает только значение по умолчанию, равное 1, и возвращает ошибку при других значениях. Для Gemini 3 рекомендуют не менять температуру. Поэтому перед настройкой читайте документацию API для конкретной модели.

Официальная информация у провайдеров LLM

Anthropic Claude

• В официальной документации с глоссарием параметров есть описание Temperature: https://docs.claude.com/en/docs/about-claude/glossary#temperature. Актуальное описание параметра есть и в справочнике Messages API на platform.claude.com.
• Визуализатор температуры: https://claude.ai/public/artifacts/ee75d9e2-3131-49a3-8a65-a1ac9c66a031. Это не официальный инструмент Anthropic, а артефакт, созданный и опубликованный пользователем.

OpenAI (ChatGPT)

• Справочник API, где описан параметр: https://platform.openai.com/docs/api-reference/responses/create. В нём сказано: «Температуру можно рассматривать как случайность, где 0 — наименее случайная (или наиболее детерминированная), а 2 — наиболее случайная (наименее детерминированная)».
• Обсуждение на форуме сообщества, почему в моделях GPT-5 нельзя менять температуру: https://community.openai.com/t/temperature-in-gpt-5-models/1337133/2