Привіт, колеги-арбітражники! Мене звуть Тимур, я відповідаю за маркетплейс у Cloud.ru. Ми надаємо майданчик для ІІ-сервісів, які інтегруються в хмарну інфраструктуру клієнтів. Моє завдання — забезпечити прозорість ціноутворення. Зараз багато хто оцінює ІІ за вартістю токенів, але це докорінно невірно. Клієнт платить не за токени, а за конкретний результат. У цій статті ми розберемо, як правильно рахувати юніт-економіку <a href="/ru/blog/massovyy-posting-video-4-strategii-povtoreniya-zadach-ii-agentami/" title="Массовый постинг видео: 4 стратегии повторения задач ІІ-агентами”>ІІ-агента, ґрунтуючись на даних Cloud.ru, і визначимо реальну вартість корисної відповіді, щоб зрозуміти, який CPM вигідний.
«Вендор на маркетплейсі повинен призначити ціну своєму агенту, клієнт повинен її зрозуміти, а майданчик повинен зробити так, щоб ціни на вітрині можна було порівнювати між собою. Поки всі три сторони міряють вартість токенами, нічого з цього не виходить».
Попередні матеріали були присвячені OpenClaw: як розгорнути агента без витоку даних та чому нова версія — це окремий сервіс. Сьогодні говоримо про гроші.
Оцінка вартості ІІ-сервісів: фокус на юніт-економіку
Одиниця виміру: корисна відповідь, а не токени
Токен – погана метрика. Клієнт купує не токени, а вирішення своєї проблеми. «Закритий діалог» теж оманливий. Intercom, наприклад, виділяє два типи рішень: підтверджені (клієнт сказав «дякую») та передбачувані (клієнт просто пішов).
Оплачуються обидва, але є нюанс: якщо клієнт повернувся з тим самим питанням, рішення анулюється. Приклад від Lorikeet (195 кейсів, 38 вендорів): з 4200 діалогів, закритих ІІ, 900 були закриті посиланням на статтю бази знань. Без них частка вирішених падає з 70% до 55%.
Різниця між «закрито» та «вирішено» величезна. Тому наша одиниця виміру – корисна відповідь. Це діалог, закритий ІІ без участі людини, при цьому клієнт не повернувся з тим самим питанням протягом 72 годин і не залишив негативної оцінки. Все, що не пройшло ці фільтри, йде в чисельник витрат, але не в знаменник корисних відповідей. Невдалі спроби оплачуються успішними. Це ключовий момент.
Модельний кейс: підтримка інтернет-магазину
Для розрахунків візьмемо типовий сценарій: підтримка інтернет-магазину. Це масовий кейс з великим обсягом публічних даних. Магазин отримує 40 000 звернень на місяць. 90% з них (36 000 діалогів) маршрутизуються до ІІ-агента.
Діалоги, закриті агентом без оператора, назвемо автозакриттями – це та метрика, яку показують вендори. Структура агента: RAG (пошук по базі знань + генерація відповіді) плюс інструмент «статус замовлення». На один діалог припадає три виклики LLM:
- Зрозуміти запит та обрати маршрут.
- Відповісти за знайденими фрагментами.
- Звернутися до інструменту або зібрати резюме для оператора.
В середньому це 12 000 вхідних токенів (системний промпт, фрагменти, історія) та 800 вихідних. Запитів до бази знань – два на діалог. Модель-фільтр перевіряє репліку клієнта та відповідь агента (1000 токенів на кожен з трьох викликів). Ще 15% токенів закладаємо на повторні генерації.
Інфраструктура та витрати
Використовуємо сервіси Cloud.ru:
- База знань: Evolution Managed RAG.
- Агент: Evolution AI Agents.
- Логи: Evolution Managed PostgreSQL.
Вартість оператора підтримки в Москві: 125 000 руб./місяць (85 300 руб. зарплата за hh.ru за 2025 рік + внески та накладні). При 40 тікетах на день, один тікет обходиться в 149 руб. Хвилина оператора – 15,5 руб. (125 000 руб. / 80% від 10 080 хвилин). Для чату в рітейлі (60 звернень/день) вартість тікета – 99 руб.
Допущення для розрахунків
Основні допущення:
- Частка автозакриттів: медіана за публічними кейсами – 70%. Ozon: 27% (2020) -> 62% (2022). Беремо середину – 50%.
- Діалоги, що не пройшли фільтр: клієнт повернувся протягом 72 годин або поставив мінус. Допущення: 6% (у прикладі Lorikeet 21% закритих діалогів були посиланнями).
- Ціна такого діалогу: 150 руб. компенсації + 3 хвилини оператора (200 руб.).
- Час оператора на ескалацію: 1,5 хвилини понад звичайний тікет.
- Ручна перевірка: 3% всіх діалогів по 3 хвилини.
- База знань, промпти: 0,5 ставки спеціаліста (оптимістично).
- Амортизація: 50 000 руб./міс. (для інтегратора з CRM – до 1,5 млн руб.).
Ціни на моделі та інфраструктуру (Cloud.ru, жовтень 2026)
Тарифи Evolution Foundation Models (з ПДВ 22%, за 1 млн токенів):
- HiveTraceGuard-Pro (фільтр): вхід 25 руб., вихід 125 руб.
- Qwen3-30B-A3B: вхід 10 руб., вихід 50 руб.
- GigaChat-3-Pro: вхід 25 руб., вихід 125 руб.
- Claude Haiku 4.5: вхід 100 руб., вихід 500 руб.
- Claude Sonnet 4.6: вхід 360 руб., вихід 2250 руб.
Різниця між дешевою та дорогою моделлю: 36x за входом, 45x за виходом. Інфраструктура (Evolution, вересень 2026, 730 годин/міс.):
- 4 vCPU + 8 ГБ RAM: 1,5616 руб./vCPU-год, 0,3904 руб./ГБ-год.
- Evolution Managed RAG (2 ГБ, 72 000 запитів): 1,3664 руб./ГБ-год, 0,0976 руб./1000 запитів.
- Evolution Managed PostgreSQL (2 vCPU, 4 ГБ RAM, 100 ГБ SSD): 1,49145 руб./vCPU-год, 0,4026 руб./ГБ-год, 0,016836 руб./ГБ-год.
Разом інфраструктура: 13 420 руб./місяць. Це найдешевша строка в розрахунку.
Розрахунок вартості корисної відповіді
Ціна одного діалогу
Спочатку рахуємо вартість одного діалогу на різних моделях:
- Qwen3-30B-A3B: 0,43 руб.
- GigaChat-3-Pro: 1,32 руб.
- Claude Haiku 4.5: 3,76 руб.
- Claude Sonnet 4.6: 10,99 руб.
Різниця у 25 разів! Якби ми зупинилися тут, вибір моделі був би критичним.
Ціна корисного відповіді
З 36 000 діалогів, при 50% автозакриттів, закрито 18 000. З них 6% – помилки. Залишається 16 920 корисних відповідей. На кожен корисний відповідь лягають не тільки токени, а й:
- Токени невдалих спроб.
- Хвилини операторів на ескалації.
- Вартість помилок.
- Перевірка.
- База знань.
- Впровадження.
Різниця у 25 разів за токенами перетворюється на 1,4 рази за корисним відповіддю: від 51 руб. до 73 руб. Дорога модель (Claude Sonnet 4.6), яка у 25 разів дорожча за токенами, за ціною результату виявляється лише на 40% дорожчою. Чому? Тому що всі інші витрати однакові для всіх моделей.
Структура ціни: GigaChat-3-Pro (53 руб.)
Для GigaChat-3-Pro (53 руб. за корисний відповідь):
- Ескалації та помилкові відповіді: 71% вартості. Ці витрати зазвичай не враховуються як «витрати на ШІ», а сидять у зарплатах підтримки або компенсаціях.
- Токени: 2,8 руб. (5%). Це єдиний рядок, який усі порівнюють.
- Хмарна інфраструктура: 0,80 руб.
На Claude Sonnet 4.6 токени займають вже 32% ціни. Тут має сенс економити на токенах. Як?
- Скорочення контексту: зменшити 12 000 вхідних токенів до 6 000. Корисний відповідь на Sonnet дешевшає з 73 до 65 руб.
- Кешування: читання з кешу в 10 разів дешевше. Якщо половина контексту – системний промпт, ціна падає до 66 руб.
На Qwen ці прийоми економлять копійки.
Ключові важелі економії
1. Частка автозакриттів
Перехід від пілота (35-50% автозакриттів) до робочого контуру (65%) економить 15-19 руб. Десять процентних пунктів автозакриттів дають стільки ж, скільки перехід на дешевшу модель (на Sonnet зростання з 50% до 60% економить 14 руб., заміна Sonnet на Haiku – 15 руб.). Але перше працює на будь-якій моделі, друге – один раз.
2. Частка помилок
Частку закритих діалогів, що не пройшли фільтр, мало хто вимірює, але вона критична.
| Частка тих, що не пройшли фільтр | Ціна корисного відповіді | Витрати на них (руб./міс.) |
|---|---|---|
| 6% | X | Y |
| 3% | X – 8 руб. | Y – Z |
Зниження помилок з 6% до 3% економить 8 руб. на кожному корисному відповіді. Перехід з GigaChat-3-Pro на Qwen3-30B-A3B економить всього 2 руб. 15% помилок можуть коштувати більше половини зарплати оператора, якщо вважати вирішеним кожен діалог, де клієнт замовк.
3. Якість ескалації
Я заклав 1,5 хвилини оператора на ескалацію (читання резюме, продовження). Це працює при «теплій» передачі: агент передає оператору стислу історію, номер замовлення та список дій. При «холодній» передачі (оператор читає весь діалог, де бот тричі відповідав невірно), 1,5 хвилини перетворюються на 3 або 6.
При 3 хвилинах корисна відповідь на GigaChat-3-Pro дорожчає з 53 до 77 руб., при 6 хвилинах – до 127 руб. Це вже дорожче регіонального оператора. Якщо агент ідентифікує клієнта та попередньо заповнює тікет, оператор економить хвилину-дві, і цей рядок йде в мінус.
«Якість передачі виявляється окремою статтею бюджету з найширшим розкидом у всій моделі, і її варто вимірювати: середній час обробки ескальованих тікетів потрібно рахувати окремо від звичайних».
Боротися за точність = палити токени? Якщо для зниження помилок з 6% до 3% токени на діалог зростають у 1,6 рази, на GigaChat-3-Pro корисна відповідь все одно дешевшає з 53 до 46 руб. На Sonnet зайві токени дорожчі за виграну точність, там краще покращувати базу знань.
Висновки: що вважати вигідним CPM
Практичний висновок: у робочому контурі підтримки найдорожче не токени, а знаменник. Усе, що збільшує частку корисних відповідей (якість бази знань, правильна маршрутизація, перевірочні набори), окупається швидше, ніж будь-який торг за ціну мільйона токенів.
Дорогі моделі (наприклад, Sonnet) окупаються, якщо приносять 10 пунктів автозакриттів і 2 пункти точності порівняно з дешевшими. Якщо на вашому перевірочному наборі різниця менша, ви переплачуєте. Якщо більша, ви даремно економите на токенах.
Порівняння з людиною: дві обмовки
1. Ціна тікета: при 149 руб. за тікет навіть пілот з 35% автозакриттів на Sonnet (110 руб. за корисну відповідь) виглядає вигідно. Паритет з оператором – при 20-27% автозакриттів. Але якщо оператор закриває 60 тікетів на день (99 руб./тікет), той самий пілот на Sonnet (110 руб.) вже дорожчий. Регіональний/аутсорсинговий оператор (64 руб./тікет) змінює картину: GigaChat-3-Pro (42 руб.) дешевше, Sonnet (62 руб.) – паритет. Питання «чи окупиться» залежить від вашої вартості тікета та частки автозакриттів.
2. Обсяг: фіксовані витрати (база знань, впровадження, інфраструктура) – 163 000 руб./міс. При 36 000 діалогів. При 6000 діалогів корисна відповідь на GigaChat-3-Pro – 101 руб., при 3000 – 159 руб. (дорожче оператора). Нижче 3500 діалогів на місяць агент не окупається. Якщо фіксовані витрати вищі (ціла ставка на базу знань – 200 000 руб./міс., впровадження – 1,5 млн руб.), поріг окупності зсувається до 7000 діалогів на місяць. Частка токенів при цьому падає до 4%: чим реалістичніше рахуєш інші витрати, тим менш значущою виглядає ціна за мільйон токенів.
Що не враховано в моделі (в обидві сторони)
- Проти агента: ліцензія тікет-системи або чат-платформи.
- На користь агента: плинність персоналу (до 50% на рік), витрати на рекрутинг та навчання, повільна робота новачків, масштабування під розпродажі, оплата нічних/вихідних змін. Ці речі важко порахувати без конкретних даних, але саме за них бізнес часто готовий платити, навіть якщо денна юніт-економіка показує паритет.
Часто задаваемые вопросы
Що таке «корисна відповідь» у контексті ІІ-агента?
Корисна відповідь – це діалог, закритий ІІ без участі людини, при цьому клієнт не повернувся з тим самим питанням протягом 72 годин і не залишив негативної оцінки. Це ключова метрика для оцінки реальної ефективності та вартості ІІ-сервісу.
Leave a Reply