Приступить к работе

Когда Ваш бизнес начинает внедрять искусственный интеллект, один из самых больших вопросов, с которым Вы столкнетесь, будет: сколько это будет стоить? Такие крупные игроки, как OpenAI, Google (через Gemini API / Vertex AI) и Microsoft (через Azure OpenAI Service), предлагают услуги ИИ, однако ценовые структуры сильно различаются — и «наилучшая стоимость» в значительной степени зависит от Вашего сценария использования, объемов и сложности. В этой статье мы сравним модели ценообразования для каждой платформы, выделим основные факторы, влияющие на стоимость, и дадим Вам практические советы о том, какая платформа может быть наиболее рентабельной для Вашего малого или среднего бизнеса.

1. Как эти платформы оценивают свои услуги ИИ

Прежде чем погружаться в цифры, необходимо понять , какие факторы обычно определяют стоимость платформ искусственного интеллекта. К ним относятся:

• Использование токенов в языковых моделях (вход + выход)
• Сложность модели (модели премиум-класса стоят дороже)
• Время вычислений (для обучения, тонкой настройки, развертывания)
• Инфраструктура/хостинг (выделенные конечные точки, всегда включенное развертывание)
• Дополнительные возможности (API для встраивания, создание изображений/видео, тонкая настройка)
• Бесплатные уровни / скидки за объем / планы обязательств

Учитывая это, давайте рассмотрим, как каждый из основных провайдеров выстраивает цены.

2. Краткое описание ценообразования для каждой платформы

2.1 OpenAI

• Цены на публичные API OpenAI зависят от количества потребляемых токенов (вход + выход) и от того, какую модель Вы используете. Например: Уровни подписки «ChatGPT» отделены от использования API. OpenAI+2Платформа OpenAI+2
• Для API: один из недавних справочников показывает очень высокие ставки для самой продвинутой модели (GPT-4.5 «Orion») — до $75 за 1 млн. входных токенов и $150 за 1 млн. выходных токенов. Holori
• Более простые модели стоят гораздо дешевле — поэтому Ваша реальная стоимость будет сильно зависеть от объема и выбора модели.

Основной вывод: Если Вы активно используете продвинутые модели, затраты могут быстро возрасти. Для небольших объемов или более простых моделей использование OpenAI может оказаться разумным.

2.2 Google Cloud (Vertex AI / Gemini API)

• Цены Google на свои API для генеративного ИИ и языковых моделей также основаны на токенах (а иногда и на изображениях). Например: В API Gemini указаны такие расценки, как $0,30 за 1 M токенов для стандартного ввода текста/изображений на одном уровне. Google AI для разработчиков
• Для других функций Vertex AI (обучение, развертывание, выводы) цены указаны в единицах почасовых вычислений или предсказаний. Например, обучение работе с данными изображений — $3,465 в час в одном случае. Google Cloud
• Статья, посвященная сравнению цен, показала, что в некоторых случаях стоимость токенов Google значительно ниже, чем у OpenAI. Vantage

Основные выводы: Google предлагает большую гибкость, особенно если Вы занимаетесь обучением пользовательских моделей или выполняете смешанные рабочие нагрузки. В некоторых случаях это может быть более выгодно.

2.3 Microsoft Azure (Azure OpenAI Service + Azure AI)

• Azure объединяет модели OpenAI под названием «Azure OpenAI Service» — таким образом, цены отражают стоимость на основе токенов, но с корпоративными функциями и дополнительными расходами на развертывание/инфраструктуру. Microsoft Azure+1
• В одном из блогов было подытожено, что для Azure OpenAI: GPT-3.5-Turbo стоил ~0,002$ за 1,000 токенов, а GPT-4 мог стоить до ~0,12$ за 1,000 токенов в зависимости от контекстного окна. Finout
• Однако следует предостеречь: Некоторые пользователи сообщали о неожиданно больших счетах, связанных с точной настройкой или постоянным включением. Reddit

Основные выводы: Azure может быть экономически эффективным при умеренном использовании, особенно если Вы уже пользуетесь услугами Microsoft — но Вам необходимо следить за расходами на развертывание и инфраструктуру.

3. Сравнительная информация о затратах и практический пример

Вот некоторые практические соображения и упрощенный сравнительный сценарий:

• Сравнительная статья показала, что для обработки 1 миллиарда токенов: Текстовая модель PaLM-2 от Google стоит ~$250 на входе + ~$500 на выходе; модель GPT-3.5-Turbo от Azure — ~$500 на входе + ~$1,500 на выходе в этом сценарии. Средний
• В другой статье подчеркивается более низкая стоимость токенов Google по сравнению с OpenAI. Vantage

Примерный сценарий (упрощенный):

Предположим, что Ваш бизнес использует AI API, который обрабатывает 1 миллион входных токенов + 1 миллион выходных токенов в месяц (скромный показатель для автоматизации малого бизнеса).

• Если платформа A взимает $0,30 за 1 M входных токенов + $0,40 за 1 M выходных токенов → ~$0,70 всего за это использование.
• Если платформа B берет $2,50 за 1 M ввода + $10 за 1 M вывода → ~$12,50 всего за те же жетоны.

Вы можете видеть, как выбор модели и ценовой уровень имеют огромное значение.

4. Какая платформа наиболее экономически эффективна для Вашего бизнеса?

Не существует универсальной «самой экономичной» платформы. Ответ зависит от объема Вашего бизнеса, сложности модели, необходимых функций и существующей инфраструктуры. Вот как принять решение:

Выбирайте OpenAI, если:

• Вы хотите получить доступ к самым передовым моделям (например, серии GPT-4), и Ваш сценарий использования оправдывает высокую стоимость.
• Вы используете относительно небольшой объем и можете смириться с более высокими затратами на токен ради более высоких возможностей.

Выбирайте Google Cloud, если:

• У Вас умеренный или большой объем токенов, и Вы выиграете от более низкой стоимости каждого токена.
• Вы занимаетесь обучением пользовательских моделей, выполняете смешанную нагрузку (вывод + обучение) и хотите гибкости.
• Вы хотите интегрироваться с Google Cloud Platform.

Выбирайте Azure, если:

• Ваш бизнес уже использует Microsoft Azure и экосистему MS 365 (уменьшает трение).
• Вам нужны функции управления предприятием, соответствия требованиям, безопасности.
• Вам удобно следить за расходами на инфраструктуру/развертывание и тщательно управлять использованием токенов.

5. Советы по оптимизации расходов для малого бизнеса

Чтобы максимально эффективно использовать Ваш бюджет на искусственный интеллект, вот практические советы:

• Начните с более простых моделей / нижних уровней и измерьте результаты, прежде чем переходить на новый уровень.
• Внимательно отслеживайте использование токенов — ввод и вывод имеют значение. Эффективные подсказки имеют значение.
• Избегайте постоянно включенных развертываний, если они Вам не нужны; уменьшите количество незадействованных экземпляров.
• Бенчмаркинг и сравнение моделей — более дешевые модели могут быть «достаточно хороши» для Вашего случая использования.
• Договоритесь о скидках на объем/объем, когда Вы достигнете значимого уровня использования.
• Учитывайте общую стоимость владения — стоимость токена + стоимость развертывания + стоимость инфраструктуры.
• Следите за тем, чтобы не допустить чрезмерных расходов — некоторые платформы взимают плату за неиспользуемые развертывания или постоянные конечные точки.

6. Заключительные мысли

В развивающемся ландшафте ИИ 2025-2026 гг. экономическая эффективность зависит не только от того, как Вы используете платформу, но и от того , какую платформу Вы выберете. Для многих малых и средних предприятий:

• Если объем продаж небольшой или умеренный, Вы можете отдать предпочтение возможностям (выбрать более дорогую модель для достижения наилучшей производительности).
• Если объем работы велик или масштабируется, а стоимость токенов становится критичной — тогда Google Cloud или выбор более дешевой модели может оказаться выигрышным.
• Если Вам необходимо управление и интеграция корпоративного уровня, Azure может стоить дороже за свою экосистему.

В конечном счете: оцените свой сценарий использования, проследите за его применением и выберите модель, которая сбалансирует стоимость + производительность + ценность для бизнеса в Вашей конкретной среде.