Стоимость использования российских нейросетей для рабочих задач оказалась значительно выше, чем иностранных аналогов, сообщает Nodul. Эксперты говорят, что бизнесу выгоднее работать с китайскими или опенсорс-моделями.
Платформа Nodul сравнила цены на девять стандартных задач: перевод, копирайтинг, поддержка клиентов, подготовка документов, работа секретаря, поиск клиентов, анализ резюме, отчеты и аналитика. В анализе участвовали модели YandexGPT Lite/Pro, GigaChat Lite/Pro, а также зарубежные DeepSeek, GPT-mini, GPT-5 и Claude Sonnet.
Самым дорогим оказался GigaChat PRO, самым дешевым — DeepSeek. Исследование отмечает, что «российские» LLM — это в основном адаптации зарубежных моделей, например LLaMA или Qwen, дообученные на местных данных в российских дата-центрах.
Главная причина высокой цены — инфраструктура. Из-за ограничений на процессоры оборудование покупают дороже, а зарубежные облака использовать нельзя из-за запрета передачи персональных данных. Один сервер для тысячи пользователей стоит примерно 55 млн рублей без учета энергозатрат и обслуживания.
«Сейчас выгоднее всего использовать китайские модели через API или развертывать опенсорс-версии у себя», — говорит источник Russian Business.
По данным Nodul, российские провайдеры часто выставляют одну цену для ввода и вывода токенов, в отличие от зарубежных, где обычно вывод (генерация ответа) дороже. В задачах с длинными запросами и короткими ответами стоимость резко растет.
Руководитель Yandex AI Studio Артур Самигуллин объясняет: цена модели зависит от инфраструктуры и загрузки — больше спрос, ниже себестоимость. Он отметил: «Модели Яндекса постепенно проходят тот же путь — YandexGPT 5.1 Pro уже стала втрое дешевле предыдущей модели».
Самигуллин также добавил, что Nodul использовал устаревшую версию YandexGPT. Для крупных компаний дешевле всего — запуск китайских или американских опенсорс-моделей на своей инфраструктуре.
Затраты можно сократить, используя массовые потребительские GPU, которые подходят для многих задач и стоят гораздо меньше специализированных решений.
Самигуллин подчеркнул также: российские нейросети становятся дешевле. Например, у Alice AI LLM цена на ввод текста и вывод разделена, улучшенная токенизация русского языка дает экономию в 1,5–2 раза по сравнению с опенсорс-решениями.
