Tag: unit economics

  • Вигідний CPM: як розрахувати реальну вартість корисної відповіді ШІ

    Вигідний CPM: як розрахувати реальну вартість корисної відповіді ШІ

    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:

    1. Зрозуміти запит та обрати маршрут.
    2. Відповісти за знайденими фрагментами.
    3. 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.

    CPM выгодный: как считать реальную стоимость полезного ответа ИИ — illustration 2

    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?

    1. Скорочення контексту: зменшити 12 000 вхідних токенів до 6 000. Корисний відповідь на Sonnet дешевшає з 73 до 65 руб.
    2. 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.