Твой личный мульти-ИИ помощник в Telegram.
Десятки моделей: ChatGPT, Claude, Gemini, Nano Banana, Kling, Deepseek, Suno, Veo и др — всё в одном месте.
Плати только за то, что создал. Без подписок и скрытых списаний.
👉🏻 @okigpt_bot
Created
Between 1 September 2025 and 30 November 2025 — estimated from Telegram’s id allocation, not measured. How this range is calculated.
Technology — a classification, not a measurement. An on-box language model (Qwen3.6-35B-A3B-FP8, prompt version 1) read this channel’s own recent posts on 10 September 2026 and assigned it the closest of 31 fixed categories, at 95% confidence. This is a model’s judgement about what the channel is likely to be about, not a fact this register measured the way a subscriber count or a view count is measured — it can be revised on a later pass, and it carries no weight anywhere else on this page. How this classification works, and the other topics.
Observations
These are measurements, not verdicts. Each one below states something we counted, alongside the evidence it was counted from, so you can check it rather than take it. None of them is graded: every observation this register holds is recorded at severity 0, because the precision of the detectors behind them has not been measured yet, and a rating we cannot support is worse than none. Read each as a fact about the data, not as a judgement about the channel. How we measure.
Views per post sit far below this size band
51.2 average views per post against 14,806 subscribers — an engagement rate of 0.346%. Across the 20,562 registered channels in the same cohort — 10,001–31,621 subscribers, posting mainly in Russian — the middle half sit between 5.87% and 23.7%, with a median of 12.1%.
What this was computed from
Window
30 days (5 October 2026 – 4 November 2026)
Posts measured
17 of 17 published in the window (17 exact, 0 rounded by Telegram)
Views totalled
871
Mature posts only
0.446% over 12 posts read at least 24h after publication
When this is recorded. A channel is listed here only when its engagement rate sits at or below the 1st percentile of its cohort and is at least 3× away from that cohort’s median — below it — on both the all-readings figure and the mature-only figure. The percentile alone would be circular: a percentile cut puts the same share of every cohort in the tail whatever the data looks like. The distance from the median is what makes it a statement about this channel.
This is not a verdict, and the direction is not a quality signal. A low rate has many innocent causes — audiences that read in the Telegram app without opening the channel, a subscriber base built long before the current output, an audience in a different timezone from our reading. A high rate has innocent causes too: a post that travelled far beyond the channel’s own subscribers will do it. We publish the measurement and the distribution it sits in. The full cohort baselines are downloadable, so this comparison can be reproduced rather than trusted.
Recorded under the key err_low, last confirmed 4 November 2026. An observation that a later pass no longer finds is cleared, and a cleared observation is removed from this page rather than being shown struck through — we do not keep publishing a claim we have withdrawn. Dispute an observation.
Growth
59 measurements spanning 89 days, net -4,456. Dots are measurements; the straight line between them is drawn to join them, not to claim we know the path taken in between — snapshots are recorded only when a count changes, so gaps mean “no change observed”, never “interpolated”. The vertical axis spans 14,138–19,930 and does not start at zero.
Measurement log — every subscribers count we have recorded, most recent 20 of 59
Measured (UTC)
Subscribers
Change
4 Nov 2026, 12:56
14,806
-457
3 Nov 2026, 09:28
15,263
-641
2 Nov 2026, 11:59
15,904
-19
1 Nov 2026, 11:07
15,923
-32
31 Oct 2026, 10:07
15,955
-84
30 Oct 2026, 07:30
16,039
-225
29 Oct 2026, 10:30
16,264
-26
28 Oct 2026, 08:26
16,290
-20
27 Oct 2026, 11:36
16,310
-24
26 Oct 2026, 14:16
16,334
-19
25 Oct 2026, 12:06
16,353
-27
24 Oct 2026, 13:18
16,380
-20
23 Oct 2026, 15:10
16,400
-21
22 Oct 2026, 18:28
16,421
-35
21 Oct 2026, 16:28
16,456
-13
20 Oct 2026, 16:17
16,469
-15
19 Oct 2026, 18:41
16,484
-30
18 Oct 2026, 20:08
16,514
-10
17 Oct 2026, 23:38
16,524
-15
16 Oct 2026, 23:40
16,539
first reading
Engagement
44 posts held, back to 12 April 2026 — the reader has not yet reached the start of this channel’s public history, so older posts may sit further back, unread. Read across 57 pages of Telegram’s post history, 20 posts per page.
ERR · 30 days
0.346%
avg views ÷ 14,806 subscribers
Avg views / post
51.2
17 posts measured
Reaction rate
83.4%
reactions ÷ views · ER floor
Posts in window
17
of 44 held
ERR is average views per post over the last 30 days divided by subscribers, the definition TGStat uses, so this figure is comparable with the one you will see elsewhere. It falls structurally as a channel grows: a high ERR on a small channel and a low one on a large channel describe reach mathematics, not quality. We publish the figure and the sample it came from and pass no verdict on it.
ER is defined industry-wide as (forwards + reactions + comments) ÷ views — note the denominator is views, not subscribers. Telegram’s public web preview carries views and reactions but not forward or comment counts, so the reaction rate above is the reactions term only and is therefore a floor: the true ER for this channel is higher by an amount we have not measured and will not estimate. It is computed over the 13 of 17 measured posts that carry a reaction reading, and over those same posts' views.
What these figures were computed from
Window
Rolling 30 days · latest post in window 4 November 2026
Posts held
44 (12 April 2026 – 4 November 2026)
Views total
871
Reactions total
711
Forwards / comments
not exposed by the public surface — not measured, not estimated
Readings taken
4 Nov 2026, 16:36 UTC
Views are a single reading per post, taken at the time above. A post published in the last day or two is still accumulating views, which pulls the 30-day average down slightly. That is a property of the standard definition rather than a fault in it, so we keep the definition rather than “correcting” the number into something nobody can reproduce.
Precision. Telegram publishes view counts on its public widget in short form — 8.12K, 3.7M — so any reading at or above 1,000 reaches us rounded to three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. Averages and rates derived from them are shown to the same precision rather than to the unit: a figure like 3,701,250 would assert digits nobody measured.
Reaction counts are published per emoji and rounded the same way, so a total below 1,000 is exact and a larger one is a sum that may carry a rounded component from each emoji above 1,000. Because it is a sum, it does not look rounded — read a large reaction total as three significant figures per contributing emoji rather than as the figure it prints.
What this channel posts
Photos
62
Videos
12
Links
23
Lifetime counters from Telegram’s own channel header, read 4 November 2026 — not the date at the top of this page, which is when the subscriber count was last read. Below Telegram’s rounding threshold, so these counts are exact.
Video runtime
2m 28s
Average length
15s
Measured directly from 10 videos with a duration reading, out of the posts we hold for this channel — not this channel’s whole posting history, only the sample this register has actually read. An exact reading to the second, taken from the post itself rather than from Telegram’s own rounded chrome, so it carries no ≈ mark.
Reaction mix
1,764 reactions across 31 posts, in 12 distinct kinds. The most used accounts for 14.2% of them.
Every reaction kind recorded on the sample, most used first
Reaction
Count
Share
Share, drawn
🎉
251
14.2%
❤
241
13.7%
🔥
223
12.6%
👍
215
12.2%
🥰
192
10.9%
👏
147
8.33%
😁
122
6.92%
🤩
104
5.90%
💯
102
5.78%
❤🔥
83
4.71%
😍
83
4.71%
🤣
1
0.057%
No sentiment is inferred, and none should be read in. This table is ordered by count and by nothing else. Emoji do not carry stable meaning across languages or communities — 🙏 is thanks in one channel and mourning in another — so we publish which ones were pressed and how often, and pass no judgement on what an audience meant by them.
Precision. Telegram publishes reaction counts per emoji and short-forms each one — 4.34K, 1.2M — so any single kind at or above 1,000 reaches us at three significant figures, and only counts below 1,000 are exact. The shares above are ratios of those figures and carry the same error. This is also why the total here can differ slightly from a reaction total printed elsewhere on the page: both are sums of the same rounded parts, taken over samples with different edges.
Coverage. Reactions were read on 32 of the 44 sampled posts in this sample. Summed by Telegram’s own count on each post — not by adding up the per-emoji breakdown above — those same posts carry 1,764 reactions in total: the kind of figure the paragraph above means by “a reaction total printed elsewhere on the page”.
Measured over the 44 most recent posts we hold, published 12 April 2026 to 4 November 2026, using the newest reading held for each. Telegram Stars are excluded: they are a payment, not a reaction, and they have their own section.
Recent posts
Telegram’s own ‘edited’ marker: 3 of 17 posts held from the last 30 days (17.6%) carried it when this register last read them. The marker says a post was changed after publishing, not what it said before — this register holds the earlier wording only where an edit fell between two of its own reads (see the edit ledger and how it is measured).
🟠А если бы твой город существовал в другой эпохе?
Скопируй запрос и отправь нейросети: ⬇️⬇️⬇️
"Создай фотореалистичное изображение моего города в совершенно другой исторической эпохе. Самостоятельно выбери эпоху и покажи, как могли выглядеть его улицы, здания, транспорт и жители того времени. Сохрани узнаваемые особенности города, но полностью измени атмосферу под выбранный период. Добавь исторические детали, реал…
🎨А если бы имя стало произведением искусства?
Представь, что обычное имя превращается в роскошную арт-композицию из золота, хрусталя или драгоценных камней!
⬇️⬇️⬇️
Скопируй запрос и отправь нейросети:
🤍
«Создай произведение искусства из любого имени на свой выбор. Преврати буквы в красивые объекты из золота, цветов, хрусталя или драгоценных камней. Самостоятельно выбери стиль, цвета и оформление. Сделай изображение …
🐾 А если бы твой питомец стал звездой глянцевого журнала?
Представь своего любимца на обложке модного журнала — стильная фотосессия, дорогие аксессуары и настоящий модельный образ!
⬇️⬇️⬇️
Напишите нейросети такой запрос: Создай стильную фотореалистичную обложку модного журнала с моим питомцем. Сделай его главной звездой съёмки: подбери эффектный образ, модные аксессуары и красивый фон. Добавь профессиональное студий…
🤯 А что, если обычные вещи станут гигантскими?
Представьте чашку кофе размером с дом, клубнику выше деревьев или огромный круассан посреди города!🤔
Давайте создадим собственный мир, в котором привычные вещи приобретают невероятные размеры. ☁️
➡️Напишите нейросети такой запрос:
⬇️⬇️⬇️
«Создай фотореалистичное изображение огромного предмета посреди миниатюрного города. Добавь крошечных людей, интересные детали, нео…
🏡 А если бы ваш характер превратился в интерьер?
Представьте, что ваша личность — это комната. Какими были бы её цвета, мебель, освещение и атмосфера?
Давайте посмотрим, какое пространство ИИ создаст именно для вас! ✨
Напишите нейросети такой запрос:
«Создай фотореалистичный интерьер, который отражает мой характер и внутренний мир. Самостоятельно выбери стиль, цвета, мебель, освещение и декор. Передай мою индивид…
💻 А если показать ваш рабочий день глазами ИИ?
Пять задач одновременно, десятки сообщений, бесконечные уведомления и кофе, который давно остыл… Знакомая ситуация? 😂
Давайте посмотрим, как нейросеть представит вашу обычную работу!
Напишите ИИ такой запрос:
«Создай реалистичную и немного смешную фотографию моего рабочего дня. Покажи человека в офисе среди ноутбуков, сообщений, документов и множества задач. Добавь а…
🥹 А помните, каким было ваше детство?
Дворовые игры до самого вечера, качели, велосипеды, первые друзья и беззаботные летние дни…
А что, если ИИ сможет вернуть вас в ту атмосферу хотя бы на одной фотографии? ✨
Напишите нейросети такой запрос:
«Создай реалистичную фотографию из моего детства в стиле начала 2000-х. Покажи ребёнка во дворе с качелями, велосипедом и игрушками. Добавь тёплый летний вечер, атмосферу бе…
🌍 А если бы вы жили в другой стране?
Представьте, что однажды вы просыпаетесь не дома, а в совершенно другой точке мира. Какой была бы ваша жизнь? Парижские улочки, уютные домики Италии или солнечные пляжи Бали? ☀️
Давайте посмотрим, куда ИИ перенесёт вас!
Напишите нейросети такой запрос:
«Используй моё фото и создай реалистичное изображение моей жизни в другой стране. Самостоятельно выбери интересную страну и по…
❤️ А какими вы будете через 30 лет вместе?
Представьте, как изменится ваша жизнь, сколько всего вы переживёте и какими станете спустя годы. Давайте попросим ИИ заглянуть в ваше совместное будущее! 🥹
Загрузите совместное фото и напишите нейросети такой запрос:
«Создай реалистичную фотографию нас через 30 лет. Сохрани наши черты лица, но естественно добавь возрастные изменения. Изобрази нас вместе в тёплой и уютной …
✨ А если бы вы стали мировой знаменитостью?
Представьте себя на обложке глянцевого журнала: роскошный образ, вспышки камер и атмосфера настоящей звёздной жизни. 📸
Давайте проверим, как ИИ представит вас в роли знаменитости!
Напишите нейросети такой запрос:
«Используй моё фото и создай реалистичную обложку модного журнала с моим участием. Сохрани мои черты лица, добавь роскошный образ, профессиональный свет и стил…
А если нейросеть покажет вашу жизнь через 10 лет? 👀
Давайте немного заглянем в будущее!
Напишите ИИ такой запрос:
«Создай реалистичное изображение моей жизни через 10 лет. Представь, как может выглядеть мой обычный день: где я живу, чем занимаюсь, как выгляжу и что меня окружает. Добавь атмосферные детали, красивое освещение и кинематографичный стиль. Сделай картинку максимально детализированной».
Интересно, каки…
🎃 Хэллоуин — праздник для всех!🧡
Неважно, любишь ли ты жуткие истории, красивые образы или просто атмосферу праздника — с OKI ты можешь создать свой собственный Хэллоуин! 👻
КОПИРУЙ ПРОМПТ 👇👇👇
"Создай коллаж 2×2 из 4 разных образов Хэллоуина: загадочная ведьма, готическая королева, тёмная фея и праздничная композиция с тыквами, свечами и чёрными кошками. Чёрные, оранжевые и фиолетовые оттенки, мистическая атмосфер…
🔥13🎉11❤7👏7🥰7😁6👍5
Showing the 12 most recent of 44 posts we hold for @okigpt. View and reaction counts are the latest single reading for each post, not a live figure, and a recent post is still accumulating both. A view count marked ≈ was rounded by Telegram before we ever saw it — t.me prints views in full below 1,000 and to three significant figures above, so ≈1,200,000 means somewhere between 1,150,000 and 1,249,999. Unmarked counts are exact. Text is reproduced from the public post preview and truncated for length.
Forward network
Republishes
Channels on the register whose posts this channel has forwarded.
Built only from forwarded posts we have actually read, on both sides. Coverage is early and deliberately incomplete: a missing link means we have not read the post that would prove it, never that the relationship does not exist. Counts are distinct forwarded posts observed, so they only ever go up as we read more.
Cite this entry
A live page changes as we take new readings, so a citation should name the measurement it is based on, not just the URL. The line below cites the subscriber count as measured 4 November 2026 — this
entry's latest reading, not the date you are reading this.
“Oki GPT (ChatGPT, Kling, Nano Banana, Suno и др.)” (@okigpt), 14,806 subscribers as measured 4 November 2026. Telegram Register, tgregister.com/channel/okigpt.
Full measurement history, CC BY 4.0. Every reading this register holds for this entry, not just the latest one, as a dated, downloadable record: CSV · JSON. Free to use with attribution to tgregister.com. Each file carries its own generation timestamp, which is the figure to cite for exactly when the data was retrieved.