Сколько я трачу на ИИ-агентов и почему это оправдано

Я использую большие языковые модели уже полтора года, и за это время они стали для меня основным инструментом в работе. В этом тексте я расскажу, сколько денег уходит на ИИ-агентов, какие задачи я решаю с их помощью и почему не всё стоит автоматизировать. Опираюсь только на свой опыт и реальные цифры.

Сколько я трачу на API

Мой любимый провайдер — DeepSeek. За месяц на его API у меня ушло около 44 долларов. В сентябре я также пользовался Kimi (Moonshot) — там вышло 116 долларов. Ещё 93 доллара я потратил на OpenAI, уйдя в минус по балансу. Итого за месяц набежало примерно 254 доллара, или около 21,5 тысячи рублей по текущему курсу.

Это кажется большой суммой, но задачи у меня высокой сложности: блокчейн-приложения, метавселенная, цифровая летопись на блокчейне, комьюнити-токены. Для таких проектов дешёвые модели не подходят — нужна нормальная поддержка контекста и качество генерации. В среднем в день уходит от 3,5 до 6 долларов, если работаю над сложными вещами.

Я активно учусь, чтобы лучше консультировать и набивать шишки раньше других. Эти расходы — инвестиция в опыт, который потом можно передавать клиентам.

Почему агенты становятся лучше

За последние полгода качество генерации кода заметно выросло. Если раньше агенты выдавали очень схематичные MVP, которые приходилось допиливать разработчикам, то сейчас они делают вещи, которые год назад казались фантастикой. Я сам генерировал программы полтора года назад и вижу разницу.

Мелкие задачи — боты, скрипты, автоматизация — теперь можно делать самому за считанные часы. Раньше такие заказы отдавали фрилансерам за 100–200 долларов, а теперь себестоимость решения — 10–20 долларов. Это меняет рынок: те, кто продавал простые скрипты за 5000 рублей, уже чувствуют давление.

Одним промптом не получится

Многие ютуберы обещают, что вы создадите сложную игру или приложение одним запросом. Это замануха. На практике даже с агентами вы потратите много промптов, будете многократно править результат. Агент всегда оставляет что-то недоделанное: то интерфейс не тот, то логика хромает, то вы сами не до конца понимали, чего хотели.

Приходится итеративно дорабатывать: исправляешь одно — ломается другое. Это нормальный процесс. Важно понимать, что агент — это инструмент, который экономит время, но не делает всё идеально с первого раза.

Экономия времени — тоже заработок

Многие спрашивают: как заработать с помощью ИИ? Я отвечаю: есть два пути — заработать деньги или сэкономить время. Сэкономил время — считай, заработал. Если вы тратите 10 долларов на генерацию бота, который выполняет рутинную задачу, и это освобождает вам день, вы можете взяться за другие проекты и заработать больше.

Например, вместо трёх дней ручной работы над скриптом вы платите 10 долларов агенту и параллельно делаете ещё два заказа. В итоге вы зарабатываете 300 долларов вместо 100. Это простая логика, но не все её понимают.

Не автоматизируйте общение с клиентами

Люди не любят общаться с ботами. Вспомните, как вы сами звоните в поддержку и первым делом ищете кнопку «позвать оператора». То же самое будет с вашими клиентами, если вы поставите агента на передовую. Даже самый умный бот будет раздражать, потому что живое тянется к живому.

Автоматизировать стоит внутренние процессы: сбор данных, анализ, рутину, которая не видна клиенту. Оставьте общение людям — это конкурентное преимущество. Пока крупные компании внедряют голосовых помощников, вы можете выделиться живым сервисом.

Что делать

Считайте не только прямые расходы на API, но и сэкономленное время — это тоже ваш доход.
Не верьте в сказки про «одним промптом»: будьте готовы к итерациям и правкам.
Автоматизируйте сбор данных и рутину, но не ставьте бота на общение с клиентами — люди ценят живой контакт.

Нужен такой сотрудник у вас?

Бриф 15–20 минут — и я скажу, что автоматизировать первым, а что пока не стоит.

Обсудить внедрение Все статьи