Седьмая печать

Российские нейросети бьют по кошельку: бизнес платит в сотни раз больше, чем за зарубежные аналоги Российские нейросети оказываются золотыми по цене — в прямом смысле. По данным платформы Nodul, стоимость выполнения одних и тех же рабочих задач в отечественных LLM в отдельных случаях выше зарубежных аналогов в две сотни раз. Под прицел сравнения попали YandexGPT Lite/Pro и GigaChat Lite/Pro, а также зарубежные DeepSeek, GPT-mini, GPT-5 и Claude Sonnet. Абсолютным «чемпионом» по дороговизне стал GigaChat PRO. На другом полюсе — сверхдешёвый DeepSeek. Показательный пример копирайтинга на 10 тысяч знаков: • GigaChat PRO: 154,5 ₽. • DeepSeek: 0,74 ₽. Разрыв — 208 раз. Почему так дорого: Эксперты объясняют: отечественные модели упираются не в технологии, а в инфраструктурные барьеры. Современные GPU недоступны, закупки идут через посредников, а хранить данные приходится в собственных дата-центрах — требования по персональным данным никто не отменял. Всё это раздувает себестоимость. Российские модели на самом деле не российские: При этом парадокс в том, что большинство «российских» LLM — лишь адаптированные версии зарубежных LLaMA, Qwen и Mistral, слегка доученные на локальных данных. Поэтому бизнесу сегодня зачастую выгоднее развернуть китайскую опенсорс-модель у себя или просто подключиться к зарубежному API — и забыть о драконовских тарифах. Что говорят разработчики: В Yandex AI Studio уверяют, что цены постепенно идут вниз: помогает оптимизация токенизации и новая тарификация. Руководитель платформы Артур Самигуллин подчёркивает: YandexGPT 5.1 Pro уже в три раза дешевле своей прошлой версии, а исследование Nodul, по его словам, опирается на устаревшую модель. Выводы неутешительны: Общий вывод экспертов остаётся неудобным: крупному бизнесу сегодня проще и дешевле строить свои решения на китайских или американских опенсорс-моделях — или использовать массовые потребительские GPU. Российские LLM пока остаются роскошью, а не инструментом экономии.