ИИ-экономика: где деньги, GPTовски?

2025-08-22 14:45

«Чего? Ско-о-олько?!» — эти вопросы знакомы каждому, кто пытался интегрировать AI в свой продукт или бизнес-процессы через API. 70% компаний, запустивших ИИ-проекты, значительно превышают свой изначальный бюджет, а 42% вообще отказались от ИИ-инициатив в 2025 году.

Токены, «запросы», скрытые надбавки — сплошной маркетинговый туман. Нам тоже пришлось в нем поблуждать: стояла задача выбрать AI-провайдера с API для интеграции в наше приложение-планировщик SingularityApp. Искали того, кто предоставит не только мощные языковые модели, но и максимально прозрачное ценообразование.

О чем речь: В SingularityApp мы интегрировали ИИ-помощника, который помогает декомпозировать задачи, генерировать идеи для проектов и превращать хаотичные мысли в структурированные планы. Подробнее о том, на что способен наш AI-ассистент, рассказывали в отдельной статье.

Теперь делимся инсайтами, почему качественный ИИ не может стоить дешево и как не попасть на деньги при его внедрении.

Что такое токены и почему за них надо платить

Все ценообразование в AI крутится вокруг токенов — единиц измерения текста для нейросетей. Работает это так: пользователь пишет «продуктивность», но нейросеть видит не слово целиком, а набор слогов или токенов — «прод-укт-ивн-ость». В среднем 1 токен = 4 символам. Так что общаться с ИИ на английском получается выгоднее, чем на русском: наши слова длиннее, поэтому «съедают» больше токенов.

Дальше начинается самое интересное — ценовой разброс. Возьмем, к примеру, простую задачу: написать email из 200 слов. GPT-4o-mini от OpenAI попросит за такую работу $0,0002/токен, а топовая o3-mini от них же — уже $0,0015/токен. Разница в 7,5 раз за одну и ту же задачу! Почему?

Потому что «умные» модели «кушают» больше вычислительных ресурсов. Это как разница между «Ладой» и Mercedes-Benz — оба довезут, но возможности и комфорт несопоставимы. С кратким пересказом статьи справится и дешевая модель. Написать техническое задание на основе хаотичных пожеланий клиента? Тут уже нужна дорогая, и то не факт, что результат вас устроит.

Но главная засада в другом: никто толком не объясняет что почем в понятных единицах. Вот «1 млн токенов» звучит очень даже солидно, а на практике это всего лишь:

1500 страниц текста на английском языке;
2-3 часа активной работы с чатом;
расшифровка одного часового видео.

То есть если планируете серьезно использовать AI для бизнеса, миллион токенов улетит быстрее, чем вы успеете сказать «искусственный интеллект».

Три способа «вытрясти» деньги из клиента

Окей, с токенами разобрались. Теперь посмотрим, какие схемы монетизации придумали AI-провайдеры. Всего их три: одна — прозрачная, а вот к остальным есть вопросики.

Прямая продажа токенов
Самая честная схема а-ля Cursor: покупаешь токены по фиксированной цене (API + маржа провайдера), потом тратишь на запросы. Из плюсов — видишь баланс, контролируешь расход.

Из минусов — нужно разбираться: в тарифах на входящие и исходящие токены, зоопарке языковых моделей, расценках на дополнительные операции вроде веб-запросов.
«Хитрожопый» запросный биллинг

Тут вместо токенов клиенту продают «запросы»: например, «100 запросов за $10». Понятно и просто, но дьявол, как обычно, в мелком шрифте: «сложный запрос может считаться за 3 обычных». В итоге из обещанных 100 реально получаешь 30-40 запросов.

Плюс при высокой нагрузке ИИ начинает «притормаживать». Хочешь быстрее? Покупай «бусты» за отдельные деньги (привет, Copilot от Microsoft!).
Подписочная воронка

Подписываешься за «ну, вроде норм» $20/месяц. Подсаживаешься, начинаешь активно пользоваться, и тут — бац! — «вы исчерпали лимит, подождите 5 часов или купите Pro за $100».

Дальше по нарастающей:

— ой, а у Pro-тарифа тоже есть лимиты (просто повыше);

— но мы вводим SuperProMax х10 — все большое и много за $200;

— у-у, проклятые вайб-кодеры — пришлось ввести ограничения, но есть тут у нас тариф EliteProMax за $500…

Какой подход выгоднее для конечного пользователя? Однозначно — токены. Никаких скрытых «запросов по 3 за один» и внезапных замедлений — платишь только за потребленные ресурсы. Да, для контроля расходов на ИИ придется разобраться, потратить время и изучить тарифы, но зато вы получите максимум прозрачности.

Во всем виноваты жадные провайдеры? Спойлер: нет!

Казалось бы, все понятно — злые ИИ-провайдеры устанавливают злые ИИ-цены. Но суровая реальность индустрии такова, что из-за нынешних технологических ограничений мощные нейросети просто не могут стоить дешево.

Вот из чего складываются затраты:

железо — чтобы нейросеть отвечала быстро, нужны специальные процессоры (например, видеокарты NVIDIA H100 стоимостью как новый китайский внедорожник), а для обучения крупных языковых моделей требуются тысячи таких карт;

электричество — дата-центр с нейросетями потребляет электричества как небольшой город — 500 киловатт в час. Это $1000+ в день только за свет. А если дата-центр еще и в какой-нибудь Калифорнии находится — умножайте на два;
обучение моделей — чтобы создать GPT-4, OpenAI потратила больше миллиарда долларов (тут дружно не смотрим в сторону DeepSeek). И это без учета зарплат сотням инженеров, датасетчиков и ИИ-тренеров. Кстати, отбить эти деньги нужно до того, как выйдет следующая версия;
налоги, трансграничные платежи, банки — из каждого доллара, уплаченного пользователем, $0,60 уходит государству и финансовым посредникам. Оставшиеся $0,40 делим на 2: $0,20 — провайдеру нейросети, $0,20 — на развитие сервиса.

В общем, пока не появится железо, способное свободно запускать топовые языковые модели на обычном смартфоне, качественный ИИ останется дорогим. А без наценки в 4-5 раз от стоимости AI-провайдера любая компания, использующая его услуги для своего продукта, просто разорится.

Как бизнесу не попасть на деньги и нервные клетки

ИИ стоит денег, и с этим придется смириться. Но смириться не значит переплачивать сверх разумного. Ниже собрали несколько практических советов для экономии и душевного спокойствия.

Ставьте лимиты трат и мониторьте все дополнительные списания

Пример: пользователь Reddit получил счет от Azure OpenAI на $163 за день, хотя «реально не использовал» сервис. Что-то работало в фоне без его ведома.

Настройте алерты на превышение дневного бюджета и следите за дополнительными функциями (веб-поиск, расширенное мышление, запуск кода).
Учитывайте надбавки из-за налогов

Пример: европейские пользователи ChatGPT Plus платят €23 вместо $20 из-за НДС. В России добавьте комиссию за конвертацию и международные платежи, а также % при оплате через «перекупов».
Не переплачивайте за мощную модель для простых задач

Исправить орфографию и поставить запятые может и дешевая нейросеть за $0,001 вместо $0,10. Используйте топовые модели только там, где они реально нужны.
Используйте «пакетный режим» со скидкой для несрочных задач

Многие AI-провайдеры позволяют использовать для анализа отчетов, перевода документов, генерации описаний и других однотипных задач специальный batch-режим со скидкой 50%. Ответ придет через пару часов. Но если задачи не горят, зачем переплачивать?
Не заключайте с ИИ-провайдерами многолетние договоры

Цены падают быстро (правда, в основном на новые модели). Пример: в 2022 GPT-3.5 стоил $20 за миллион токенов, сейчас — $0,50.

Подведем итог: да, ИИ дорогой по объективным причинам — железо, электричество и разработка стоят как космическая программа. Провайдеры добавляют к этому непрозрачные схемы монетизации, а рынок еще молодой и дикий — цены скачут, модели устаревают за полгода, условия меняются быстрее, чем успеваешь прочитать.

Все, конечно, страшно, очень страшно, но теперь вы знаете, что это такое. А для получения реальной пользы без астрономических счетов осталось только разобраться в токенной экономике и перестать вестись на маркетинговые уловки ?

Источник: vc.ru



		ИИ-экономика: где деньги, GPTовски?
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Разработка ИИ Атаки на ИИ ИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Внедрение ИИ Big data Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Работа разума и сознание Изучение сна Изучение сознания Нейроинтерфейс Психология Работа мозга Работа памяти Работа разума Модель мозга Модель мозга Робототехника, БПЛА Беспилотные автомобили БПЛА Робототехника Трансгуманизм Трансгуманизм Обработка текста Анализ социальных сетей Компьютерная лингвистика Лингвистика Поисковые алгоритмы Теория эволюции Головной мозг Нейронные сети Поведение животных Теория эволюции Дополненная реальность Виртулаьная реальность Дополненная реальность Железо Интернет вещей Квантовый компьютер Нейронные процессоры облачные вычисления Суперкомпьютеры Киберугрозы Кибербезопасность Научный мир Методы исследования Наука и образование Семинары ИТ индустрия ИТ-гиганты Новости ит Разработка ПО Разработка ПО Теория алгоритмов Теория информации Кластеризация Математика Актуальная математика Статистика Теория вероятности Теория информации Теория хаоса Цифровая экономика Технология блокчейн Цифровая экономика Авторизация RSS RSS новости		2025-08-22 14:45 ИИ проекты «Чего? Ско-о-олько?!» — эти вопросы знакомы каждому, кто пытался интегрировать AI в свой продукт или бизнес-процессы через API. 70% компаний, запустивших ИИ-проекты, значительно превышают свой изначальный бюджет, а 42% вообще отказались от ИИ-инициатив в 2025 году. Токены, «запросы», скрытые надбавки — сплошной маркетинговый туман. Нам тоже пришлось в нем поблуждать: стояла задача выбрать AI-провайдера с API для интеграции в наше приложение-планировщик SingularityApp. Искали того, кто предоставит не только мощные языковые модели, но и максимально прозрачное ценообразование. О чем речь: В SingularityApp мы интегрировали ИИ-помощника, который помогает декомпозировать задачи, генерировать идеи для проектов и превращать хаотичные мысли в структурированные планы. Подробнее о том, на что способен наш AI-ассистент, рассказывали в отдельной статье. Теперь делимся инсайтами, почему качественный ИИ не может стоить дешево и как не попасть на деньги при его внедрении. Что такое токены и почему за них надо платить Все ценообразование в AI крутится вокруг токенов — единиц измерения текста для нейросетей. Работает это так: пользователь пишет «продуктивность», но нейросеть видит не слово целиком, а набор слогов или токенов — «прод-укт-ивн-ость». В среднем 1 токен = 4 символам. Так что общаться с ИИ на английском получается выгоднее, чем на русском: наши слова длиннее, поэтому «съедают» больше токенов. Дальше начинается самое интересное — ценовой разброс. Возьмем, к примеру, простую задачу: написать email из 200 слов. GPT-4o-mini от OpenAI попросит за такую работу $0,0002/токен, а топовая o3-mini от них же — уже $0,0015/токен. Разница в 7,5 раз за одну и ту же задачу! Почему? Потому что «умные» модели «кушают» больше вычислительных ресурсов. Это как разница между «Ладой» и Mercedes-Benz — оба довезут, но возможности и комфорт несопоставимы. С кратким пересказом статьи справится и дешевая модель. Написать техническое задание на основе хаотичных пожеланий клиента? Тут уже нужна дорогая, и то не факт, что результат вас устроит. Но главная засада в другом: никто толком не объясняет что почем в понятных единицах. Вот «1 млн токенов» звучит очень даже солидно, а на практике это всего лишь: 1500 страниц текста на английском языке; 2-3 часа активной работы с чатом; расшифровка одного часового видео. То есть если планируете серьезно использовать AI для бизнеса, миллион токенов улетит быстрее, чем вы успеете сказать «искусственный интеллект». Три способа «вытрясти» деньги из клиента Окей, с токенами разобрались. Теперь посмотрим, какие схемы монетизации придумали AI-провайдеры. Всего их три: одна — прозрачная, а вот к остальным есть вопросики. Прямая продажа токенов Самая честная схема а-ля Cursor: покупаешь токены по фиксированной цене (API + маржа провайдера), потом тратишь на запросы. Из плюсов — видишь баланс, контролируешь расход. Из минусов — нужно разбираться: в тарифах на входящие и исходящие токены, зоопарке языковых моделей, расценках на дополнительные операции вроде веб-запросов. «Хитрожопый» запросный биллинг Тут вместо токенов клиенту продают «запросы»: например, «100 запросов за $10». Понятно и просто, но дьявол, как обычно, в мелком шрифте: «сложный запрос может считаться за 3 обычных». В итоге из обещанных 100 реально получаешь 30-40 запросов. Плюс при высокой нагрузке ИИ начинает «притормаживать». Хочешь быстрее? Покупай «бусты» за отдельные деньги (привет, Copilot от Microsoft!). Подписочная воронка Подписываешься за «ну, вроде норм» $20/месяц. Подсаживаешься, начинаешь активно пользоваться, и тут — бац! — «вы исчерпали лимит, подождите 5 часов или купите Pro за $100». Дальше по нарастающей: — ой, а у Pro-тарифа тоже есть лимиты (просто повыше); — но мы вводим SuperProMax х10 — все большое и много за $200; — у-у, проклятые вайб-кодеры — пришлось ввести ограничения, но есть тут у нас тариф EliteProMax за $500… Какой подход выгоднее для конечного пользователя? Однозначно — токены. Никаких скрытых «запросов по 3 за один» и внезапных замедлений — платишь только за потребленные ресурсы. Да, для контроля расходов на ИИ придется разобраться, потратить время и изучить тарифы, но зато вы получите максимум прозрачности. Во всем виноваты жадные провайдеры? Спойлер: нет! Казалось бы, все понятно — злые ИИ-провайдеры устанавливают злые ИИ-цены. Но суровая реальность индустрии такова, что из-за нынешних технологических ограничений мощные нейросети просто не могут стоить дешево. Вот из чего складываются затраты: железо — чтобы нейросеть отвечала быстро, нужны специальные процессоры (например, видеокарты NVIDIA H100 стоимостью как новый китайский внедорожник), а для обучения крупных языковых моделей требуются тысячи таких карт; электричество — дата-центр с нейросетями потребляет электричества как небольшой город — 500 киловатт в час. Это $1000+ в день только за свет. А если дата-центр еще и в какой-нибудь Калифорнии находится — умножайте на два; обучение моделей — чтобы создать GPT-4, OpenAI потратила больше миллиарда долларов (тут дружно не смотрим в сторону DeepSeek). И это без учета зарплат сотням инженеров, датасетчиков и ИИ-тренеров. Кстати, отбить эти деньги нужно до того, как выйдет следующая версия; налоги, трансграничные платежи, банки — из каждого доллара, уплаченного пользователем, $0,60 уходит государству и финансовым посредникам. Оставшиеся $0,40 делим на 2: $0,20 — провайдеру нейросети, $0,20 — на развитие сервиса. В общем, пока не появится железо, способное свободно запускать топовые языковые модели на обычном смартфоне, качественный ИИ останется дорогим. А без наценки в 4-5 раз от стоимости AI-провайдера любая компания, использующая его услуги для своего продукта, просто разорится. Как бизнесу не попасть на деньги и нервные клетки ИИ стоит денег, и с этим придется смириться. Но смириться не значит переплачивать сверх разумного. Ниже собрали несколько практических советов для экономии и душевного спокойствия. Ставьте лимиты трат и мониторьте все дополнительные списания Пример: пользователь Reddit получил счет от Azure OpenAI на $163 за день, хотя «реально не использовал» сервис. Что-то работало в фоне без его ведома. Настройте алерты на превышение дневного бюджета и следите за дополнительными функциями (веб-поиск, расширенное мышление, запуск кода). Учитывайте надбавки из-за налогов Пример: европейские пользователи ChatGPT Plus платят €23 вместо $20 из-за НДС. В России добавьте комиссию за конвертацию и международные платежи, а также % при оплате через «перекупов». Не переплачивайте за мощную модель для простых задач Исправить орфографию и поставить запятые может и дешевая нейросеть за $0,001 вместо $0,10. Используйте топовые модели только там, где они реально нужны. Используйте «пакетный режим» со скидкой для несрочных задач Многие AI-провайдеры позволяют использовать для анализа отчетов, перевода документов, генерации описаний и других однотипных задач специальный batch-режим со скидкой 50%. Ответ придет через пару часов. Но если задачи не горят, зачем переплачивать? Не заключайте с ИИ-провайдерами многолетние договоры Цены падают быстро (правда, в основном на новые модели). Пример: в 2022 GPT-3.5 стоил $20 за миллион токенов, сейчас — $0,50. Подведем итог: да, ИИ дорогой по объективным причинам — железо, электричество и разработка стоят как космическая программа. Провайдеры добавляют к этому непрозрачные схемы монетизации, а рынок еще молодой и дикий — цены скачут, модели устаревают за полгода, условия меняются быстрее, чем успеваешь прочитать. Все, конечно, страшно, очень страшно, но теперь вы знаете, что это такое. А для получения реальной пользы без астрономических счетов осталось только разобраться в токенной экономике и перестать вестись на маркетинговые уловки ? Источник: vc.ru Комментарии:

ИИ-экономика: где деньги, GPTовски?

Комментарии: