При расчете бюджета на внедрение ИИ-бота предприниматели часто сталкиваются с неполной информацией: разработчики называют стоимость создания, но редко озвучивают ежемесячные расходы на работу нейросети. В октябре 2026 года актуальными для российского рынка остаются платформы GigaChat от Сбера и Yandex AI Studio, которые обеспечивают обработку данных на серверах внутри страны в соответствии с 152-ФЗ и позволяют проводить оплату в рублях. Обе платформы способны решать задачи типовых ботов поддержки, работающих по базе знаний компании, однако стоимость эксплуатации зависит от тарификации токенов и выбранной модели.
Модели тарифицируются исходя из количества отправленных и полученных токенов, где один токен соответствует части слова. Ключевой особенностью является то, что на обработку одного запроса клиента уходит значительно больше токенов, чем в самом вопросе, так как в запрос включается инструкция, фрагменты базы знаний и история диалога. Например, вопрос о стоимости доставки может занимать около десяти токенов, но полный запрос с контекстом достигает трех тысяч, а ответ добавляет еще несколько сотен. В октябре 2026 года цены на тысячу токенов варьируются от 0,065 рубля за GigaChat Lite до 2,72 рубля за YandexGPT Pro 5.1, при этом у некоторых моделей Яндекса стоимость ответа выше стоимости вопроса.
На примере бота поддержки интернет-магазина, где один ответ клиента требует около 3000 токенов запроса и 400 токенов ответа, стоимость одного ответа варьируется от 0,22 рубля на GigaChat Lite до 2,72 рубля на YandexGPT Pro 5.1. Для небольшого магазина с тысячей ответов в месяц общие расходы составят от 220 до 2700 рублей, где разница между моделями несущественна. Однако при нагрузке в 100 тысяч ответов в месяц экономическая разница между младшими и старшими моделями достигает 250 тысяч рублей в месяц, что делает выбор модели критически важным финансовым решением.
Помимо стоимости работы модели, бизнес несет расходы на разработку, интеграцию с CRM и регулярное обновление базы знаний, чтобы бот не выдавал устаревшую информацию. Также необходимо выделять ресурсы на проверку качества ответов сотрудниками. Для типовых задач по доставке и оплате достаточно младших моделей, таких как GigaChat Lite или Alice AI LLM Flash, тогда как старшие версии нужны для сложных рассуждений. Рекомендуется тестировать модели на реальных вопросах клиентов и пересматривать выбор раз в полгода, так как тарифы и линейки моделей обеих платформ меняются несколько раз в год.
