Сколько стоит одна генерация ИИ в продукте и какую цену ставить

Себестоимость генерации ИИ в продукте складывается из того, что вы платите провайдеру за один результат, который увидел клиент: токены, картинка, видео или распознанный документ, плюс все неудачные и повторные вызовы по дороге. Цену клиенту ставят от этой цифры: замер на реальных примерах, запас на ошибки, комиссии и налог, затем наценка. Ниже разберу, как я это считаю в своих проектах, и на что обратить внимание до запуска оплаты.

Из чего складывается себестоимость одной генерации

В проекте ИИ-стилиста по селфи одно действие человека («покажи меня в этом образе») превращается в несколько вызовов: лёгкая модель разбирает внешность, модель картинок делает примерку. У каждого вызова своя единица оплаты:

• Текст. Токены на входе и на выходе, они тарифицируются отдельно. Подробно формулу и множители я разбирал в статье сколько стоят токены ИИ-агента. Важная деталь: по документации OpenAI, в учёт выходных токенов попадает всё, что сгенерировала модель, включая то, чего нет в видимом ответе. У рассуждающих моделей реальный выход бывает заметно больше ответа на экране.
• Картинка. Как правило, оплата идёт за изображение, и цена зависит от модели и параметров. Условия смотрите в тарифе конкретной модели.
• Видео. Обычно самая дорогая позиция, условия оплаты у моделей разные. Черновой режим с низким качеством помогает показать результат дешевле, прежде чем запускать чистовой.
• Распознавание документа. Скан или фото идёт на вход как изображение, на выходе короткая структура полей. Если документ проверяет вторая модель, её расход тоже входит в себестоимость.
• Обвязка. Хранение файлов, сервер, очередь задач. На одну генерацию это копейки, но при бесплатном пробном периоде они копятся.

Как замерить себестоимость на 10 реальных примерах

Прайс провайдера даёт цену единицы, но сколько единиц уйдёт на ваш сценарий, знает только замер. Я делаю его так:

1. Собираю 10 настоящих входных данных: фото, документы, запросы. Обязательно добавляю плохие: размытое фото, чек с бликом, слишком длинный запрос.
2. Прогоняю каждый через полный сценарий, со всеми вызовами, как это будет в продукте.
3. Записываю расход из ответа провайдера: токены на входе и выходе, число картинок, секунды видео. Считать вручную не нужно: у OpenAI, например, расход токенов приходит в самом ответе на запрос.
4. Беру среднее и худший случай. Цену строю от среднего, а лимиты от худшего.

Так я сделал в учётной системе для бухфирмы в Дубае: чек читают две модели параллельно, и замер шёл на 10 реальных документах плюс испорченных фото. Вышло около 3,3 тыс. токенов на входе и 350 на выходе, примерно 0,055 $ за документ вместе с проверкой второй моделью. Этот же замер показал проблему: без сегодняшней даты в запросе модели путали год. Теперь дата передаётся в каждом запросе.

Похожий подход к чекам я описывал в статье ИИ разбирает чеки в таблицу.

Запас на повторы и ошибки

Реальная себестоимость всегда выше идеальной. Что я закладываю сверху:

• Повторы по желанию клиента. Человек жмёт «ещё вариант». Если повтор бесплатный, его стоимость входит в цену первой генерации.
• Технические сбои. Таймаут, отказ провайдера, ответ не в том формате. Решите заранее, кто платит: правило, которое я ставлю, простое, клиент платит только за результат, который получил.
• Отказы модели. Модель картинок может отказаться обрабатывать фото по своим правилам. Клиенту нужно показать понятную причину и вернуть кредиты, иначе вместо денег придут жалобы.
• Проверочные вызовы. Вторая модель, проверка формата, повторный запрос при расхождении.

Долю повторов видно на том же замере и потом на бета-тесте. До бета-теста я закладываю её с запасом и пересчитываю, когда появятся реальные данные.

Наценка, пакеты и кредиты

От себестоимости с запасом до цены клиенту есть ещё два вычета, о которых часто забывают: комиссия платёжного канала и налог. В проекте стилиста все расчёты собраны в одном скрипте: себестоимость каждой генерации, цена в токенах, что остаётся после комиссий и налога. По расчёту этого скрипта с платежа через Stars остаётся примерно половина, с карты около 90%. Правило Telegram здесь жёсткое: по документации, цифровые товары и услуги в ботах и мини-приложениях продаются только за Stars. Поэтому цена в Telegram там выше, а маржу дают другие каналы. Механику я разбирал в статье про оплату звёздами.

Дальше наценка. В том же проекте цена в токенах заложена примерно в 2,5-3 раза выше себестоимости, и меняется она в админке. Это стартовая цифра, проверять её нужно на бета-тесте.

Продавать удобнее кредитами, чем деньгами за вызов:

• Клиент покупает пакет кредитов, каждое действие списывает своё число: разбор дешевле, примерка дороже, видео дороже всего.
• Большой пакет даёт скидку за кредит.
• Первое действие бесплатно, чтобы человек увидел результат до оплаты. В проекте стилиста бесплатным был первый главный образ.
• Курс кредита к себестоимости хранится в настройках. Подешевела модель, владелец решает, снижать цену или забрать маржу.

Если вы планируете продукт с платной генерацией, посмотрите, как я собираю ИИ-сервисы под ключ: расчёт экономики там идёт до кода.

Лимиты от злоупотреблений

Бесплатная генерация привлекает не только клиентов. Что я ставлю по умолчанию:

• Бесплатное действие привязано к аккаунту с подтверждённым номером телефона. В мини-приложениях Telegram и MAX вход по номеру делается одной кнопкой.
• Лимит генераций в минуту и в сутки на пользователя, даже если у него есть кредиты.
• Ограничение на размер входа: длина запроса, вес фото, число страниц документа. Худший случай из замера подсказывает, где поставить потолок.
• Дневной бюджет на весь сервис у провайдера и уведомление владельцу, когда расход идёт выше обычного.
• Кредиты списываются после успешного результата, а резервируются при старте. Так нельзя запустить сто задач на баланс одной.

Каталог моделей с ценой закупки

Модели и тарифы меняются быстрее, чем продукт. Поэтому зашивать цены в код я не советую. В карточке проекта SpyGambl на странице кейсов это видно прямо: каталог моделей вынесен в админку, заказчик сам включает модели и задаёт закупочную цену и наценку по каждой. Там же подключён второй провайдер, есть черновой режим видео и понятные причины отказа вместо общей ошибки.

В такой карточке модели у меня есть поля:

• провайдер и название модели, включена или нет;
• единица оплаты (токены, картинка, секунда видео) и закупочная цена за неё с датой проверки;
• средний расход на одно действие из замера;
• наценка и итоговая цена в кредитах;
• запасная модель, если основная недоступна.

Дата проверки цены нужна, чтобы не продавать по прошлогоднему тарифу. Конкретные цены провайдеров я в статье не привожу: они меняются, сверяйте их на официальных страницах в день расчёта. Про выбор между дорогой и дешёвой моделью под задачу есть статья как удешевить ИИ-агента маршрутизацией моделей, а обзор моделей картинок в статье про нейросети для генерации изображений.

Как я это делаю

Порядок у меня одинаковый в любом продукте с платной генерацией:

1. Расписываю каждое действие клиента на вызовы моделей. Одно нажатие часто оказывается тремя вызовами.
2. Тестирую 2-3 модели на одной и той же задаче. Для стилиста это была одна правка на одном фото в трёх моделях: лицо сохранили все, разница была в цене и скорости.
3. Делаю замер на 10 реальных примерах с плохими входными данными.
4. Собираю скрипт экономики: себестоимость, запас, комиссии каналов, налог, наценка, пакеты. Если модель подешевела или изменился курс, цифры пересчитываются скриптом, руками в презентации я их не правлю.
5. Выношу модели, цены закупки и наценку в админку и ставлю лимиты.
6. На бета-тесте сверяю фактический расход с расчётом и правлю цены.

Решение о цене принимает владелец продукта, моя задача в том, чтобы он видел, сколько остаётся с каждого платежа в каждом канале.

Сколько стоит встроить ИИ с оплатой в продукт

Ориентиры по моему прайсу, итог зависит от числа сценариев и каналов:

• Бот в мессенджере: от 30 000 ₽, от 1 недели.
• Бот для бизнеса с оплатой и CRM: от 80 000 ₽, от 2 недель.
• Распознавание документов: от 100 000 ₽, от 2 недель.
• PWA-приложение: от 150 000 ₽, от 1 месяца.
• Приём платежей: от 25 000 ₽, от 3 дней.
• Расчёт экономики и замер моделей отдельной задачей: разработка по часам, от 3 000 ₽/час. Поддержка после запуска: от 20 000 ₽/мес.

Замер и скрипт экономики я советую делать до разработки. Это недорого и сразу показывает, сходится ли продукт при реальных тарифах.

Частые вопросы

Почему нельзя просто взять цену из прайса провайдера?

Прайс даёт цену единицы. Сколько единиц уйдёт на ваше действие, зависит от инструкции, размера фото, числа вызовов и повторов. Это видно только на замере.

Хватит ли 10 примеров?

Для стартовой цены хватит, если среди них есть плохие входные данные. Дальше расчёт уточняется на бета-тесте по фактическому расходу.

Что делать, если провайдер поднял цены?

Поменять закупочную цену в админке. Цена в кредитах пересчитается от наценки, а если включена запасная модель, часть нагрузки можно перевести на неё.

Брать с клиента за неудачную генерацию?

Я ставлю правило: платит только за полученный результат. Кредиты резервируются на старте и возвращаются при сбое или отказе модели, а клиент видит причину.

Коротко о главном

Себестоимость генерации считается замером на реальных примерах, с запасом на повторы, комиссиями и налогом. Цена клиенту строится от этой цифры через наценку и пакеты кредитов, а модели с ценой закупки живут в админке, чтобы тарифы провайдеров не ломали экономику.

Если вы собираете продукт с платной генерацией и хотите понять, сколько остаётся с каждого платежа, напишите мне в Telegram кодовое слово «ТОКЕН». Посчитаю себестоимость вашего сценария и предложу цены и лимиты.