Сколько на самом деле стоит ИИ для компании: подписки, API или свой сервер

Вопрос

Руководители задают его почти дословно: «При каком числе сотрудников свой ИИ-сервер дешевле, чем подписки на зарубежные модели?» За ним стоит второй вопрос, который вслух задают реже: «И почему счёт за ИИ каждый месяц разный?»

Ответ зависит от трёх вещей: сколько людей будут пользоваться ИИ, сколько текста они через него пропускают и можно ли отправлять в модель рабочие данные. Ниже — что об этом говорят первоисточники, как выглядят цены в рублях на октябрь 2026 года и что мы собираемся измерить на собственном сервере.

Что говорят первоисточники

1. Расходы на ИИ уже ограничивают его использование — у каждой пятой компании. В отчёте McKinsey «The state of AI in 2026» (опрос 1 719 участников из 97 стран, проведён с 4 мая по 8 июня 2026 года) около 20% респондентов сообщили, что операционные расходы на ИИ, включая оплату токенов, ограничивают его применение в их организации. Авторы называют расходы заметным, но пока не повсеместным ограничением. В том же опросе 37% компаний видят хоть какой-то вклад ИИ в операционную прибыль (EBIT), и эта доля за год почти не изменилась. Иначе говоря, компании платят всё больше, а отдача растёт медленнее счетов.

2. Одинаковое качество может стоить в разы по-разному. Artificial Analysis — независимый сервис, который прогоняет модели через единый набор тестов и считает стоимость одной задачи. В разборе индекса Intelligence Index v4.3 (опубликован 7 сентября 2026 года) приведён показательный пример: открытая модель GLM-5.3-Flash набирает 42 балла при стоимости около 0,25 доллара за задачу, а закрытая GPT-5.6 Terra с теми же 42 баллами стоит 1,40 доллара. Открытая модель того же уровня обходится примерно в 18% цены закрытой. Даже среди закрытых моделей разброс огромный: две модели с 53 баллами отличаются по стоимости задачи более чем вдвое.

3. Открытые модели отстают от лидеров, но уже решают большинство офисных задач. По лидерборду Artificial Analysis на 26 октября 2026 года лучшие открытые модели набирают 44–46 баллов, а самые сильные закрытые — 53–58. Разрыв есть, и на сложных агентских задачах и программировании он заметен. Но при этом стоимость задачи у ряда открытых моделей — в пределах 0,13–0,26 доллара против 2–6 долларов у лидеров. Индекс на 30% состоит из агентских задач и на 20% — из программирования; письма, сводки и разбор документов в нём представлены меньше, поэтому для обычной офисной работы разрыв, скорее всего, меньше, чем показывает общий балл. Это гипотеза, которую мы проверим отдельным замером (см. ниже).

4. Российские API стоят от десятков до сотен рублей за миллион токенов. Тарифы GigaChat API для юрлиц (страница обновлена 7 октября 2026 года, цены с НДС): GigaChat Lite — 65 ₽ за 1 млн токенов, Pro — 500 ₽, Max — 650 ₽; в асинхронном режиме вдвое дешевле. В Yandex AI Studio (цены с НДС) YandexGPT Pro 5.1 стоит 0,8 ₽ за 1 000 токенов, то есть 800 ₽ за миллион; в асинхронном режиме — 0,41 ₽. Там же доступны открытые модели: DeepSeek V4.1 Flash — 0,3 ₽ за 1 000 входящих и 0,5 ₽ за 1 000 исходящих токенов, gpt-oss-120b — 0,3 ₽.

5. Цены быстро меняются. Когда в августе 2025 года Яндекс открыл бизнесу YandexGPT 5.1 Pro, в анонсе говорилось «до 40 копеек за 1000 токенов» (новость Яндекса от 28.08.2025). Сейчас синхронный режим той же модели стоит вдвое дороже, а цена 0,41 ₽ осталась только в асинхронном. Любой расчёт на API нужно пересматривать хотя бы раз в квартал.

Что это значит для России

Три варианта доступа

У российской компании, по сути, три пути.

Подписки или токены зарубежных моделей через посредника. Это самые сильные модели на рынке, но оплатить их напрямую из России сложно, поэтому компании работают через посредников. По данным компаний, которые делились с нами параметрами закупки ИИ-инструментов, типичный бюджет — около 5 000 ₽ на сотрудника в месяц. Главное ограничение не в цене: отправлять туда персональные данные клиентов и коммерческую переписку нельзя, потому что это трансграничная передача данных без контроля над тем, где и как они хранятся. Подробно о 152-ФЗ мы поговорим в следующей статье.

Российские облачные API — GigaChat, YandexGPT, открытые модели в Yandex AI Studio. Оплата в рублях, договор с российским юрлицом, данные обрабатываются в России. Минус — оплата за каждый токен: чем активнее сотрудники пользуются ИИ, тем больше счёт, и предсказать его заранее трудно. Это ровно та проблема, о которой пишет McKinsey.

Свой сервер с открытой моделью. Модель работает в вашем контуре или на выделенном сервере в российском дата-центре. Цена фиксированная и не зависит от числа запросов, данные не покидают контур. Минусы — нужно администрирование, обновление моделей и мониторинг, а открытые модели на сложных задачах уступают лидерам.

Сколько стоит железо

Выбор железа зависит от модели: чем она больше и чем длиннее документы, которые вы в неё загружаете, тем дороже сервер. У Selectel, например, выделенный сервер с одной картой L4 на 24 ГБ стоит от 58 500 ₽ в месяц, а сервер с H200 — от 415 800 ₽.

Для корпоративного ассистента на сильной открытой модели с длинным контекстом мы ориентируемся на сервер с одной картой RTX PRO 6000 на 96 ГБ. Цены на его аренду в российских дата-центрах на 26 октября 2026 года сильно различаются:

Разброс — больше чем вдвое за одну и ту же видеокарту: цена зависит от процессора, объёма памяти и дисков, а также от того, выделенный это сервер или облачная машина с пробросом карты. Отсюда главный практический вывод: стоимость своего сервера определяется не числом сотрудников, а тем, какая модель нужна для ваших задач и где вы арендуете железо.

Сравнение в рублях

Для расчёта возьмём наши утверждённые тарифы: общий защищённый сервер ИИ Сервисов — 2 490 ₽ за сотрудника в месяц (от 5 сотрудников), свой сервер под ключ — от 175 000 ₽ в месяц за сервер на 100 сотрудников, включая аренду и администрирование. Подписки — 5 000 ₽ на сотрудника. Все наши цены — с НДС.

Из таблицы следуют две точки перелома:

• 35 сотрудников — с этого числа свой сервер окупается против подписок (175 000 / 5 000 = 35).
• 71 сотрудник — с этого числа свой сервер дешевле общего (175 000 / 2 490 ≈ 70,3). До этого выгоднее платить за места на общем сервере.

При 100 сотрудниках свой сервер обходится в 1 750 ₽ на человека — почти втрое дешевле подписок. Дальше нужен второй сервер, и цена растёт ступенькой.

А если просто платить за токены?

Российские API честно считают каждую тысячу токенов, поэтому сравнение с фиксированной ценой упирается в один вопрос: сколько токенов тратит сотрудник за месяц. Сделаем обратный расчёт — сколько токенов можно купить за те же деньги:

Если сотрудник пользуется ИИ эпизодически — пара вопросов в день, короткие письма, — API почти наверняка окажется дешевле фиксированной цены. Если он каждый день загружает в модель договоры, выгрузки из 1С и переписку на десятки страниц, расход растёт в разы, и фиксированная цена начинает выигрывать. Где проходит граница для типичного офисного сотрудника, мы и собираемся измерить.

Важная оговорка: цены российских API и наши тарифы указаны с НДС, а часть провайдеров GPU публикует цены без НДС. Сравнивая предложения, проверяйте, включён ли налог в цену.

Что ещё входит в стоимость

Цена за место или за токен — не вся стоимость. Нужно учесть:

• подключение и настройку: клиенты для сотрудников, корпоративный шлюз, политика использования (у нас — от 50 000 ₽ для общего сервера и от 300 000 ₽ для своего);
• обучение: без него ИИ пользуются единицы, и любая цена за место превращается в цену за неиспользованную лицензию;
• администрирование: кто будет обновлять модель, когда выйдет новая версия, и кто ответит, если сервер перестанет отвечать в пятницу вечером.

Наш замер

Мы измерили, сколько выдерживает рабочий сервер ИИ Сервисов, и посмотрели, сколько токенов он обрабатывает в обычный месяц.

Что за сервер

Одна видеокарта RTX 4090 с 48 ГБ памяти, открытая модель на 27 млрд параметров в 4-битной квантизации, движок vLLM. Сервер обрабатывает не больше 16 запросов одновременно. Через корпоративный шлюз он обслуживает агентов, автоматизации и личные ключи сотрудников. Логи шлюза хранят только метаданные — время, модель, число токенов, — без содержания запросов.

Обычный месяц

С 26 сентября по 25 октября 2026 года сервер обработал 460 424 запроса: 1,65 млрд входящих и 0,11 млрд исходящих токенов, всего 1,76 млрд. Типичный запрос — около 2 000 токенов на входе и 170 на выходе, у каждого десятого — около 8 900 и 410. Из кэша vLLM берёт около 19% входящих токенов, остальное модель обрабатывает заново.

Себестоимость считаем по цене тарифа «Свой сервер» — 175 000 ₽ в месяц. При таком объёме миллион токенов обходится примерно в 99 ₽. Это в 5 раз дешевле GigaChat Pro (500 ₽), в 6,5 раза дешевле GigaChat Max (650 ₽) и в 8 раз дешевле YandexGPT Pro 5.1 (800 ₽). У фиксированной цены есть обратная сторона: при нагрузке в 5 раз меньше миллион токенов стоил бы столько же, сколько в GigaChat Pro. Свой сервер выгоден, когда им действительно пользуются.

Нагрузочный тест

26 октября мы подали на сервер поток запросов с профилем сотрудника. Профиль взят из логов шлюза: письма, сводки документов, отчёты по таблицам и разбор договоров в пропорции 35/35/20/10%. На входе от 600 до 8 700 токенов, на выходе от 200 до 450. Частота росла ступенями по 6 минут. Тест шёл поверх обычной нагрузки агентов — её мы записывали отдельно. Порог комфорта: 90% ответов быстрее 20 секунд, первый токен у 90% ответов — быстрее 5 секунд.

Ошибок не было ни на одной ступени: все 119 тестовых запросов получили ответ. Около 13 запросов в минуту сервер обрабатывает с запасом. На 19–20 запросах в минуту ответы замедлились почти вдвое и вышли за порог, поэтому на этой ступени мы тест остановили. Итог: комфортная пропускная способность — около 13 запросов в минуту, то есть около 780 в час.

Сколько это сотрудников

Сколько запросов делает сотрудник в самый загруженный час, этот тест не показывает: на сервере работают в основном агенты. Поэтому пересчёт в людей — это сценарии, а не измерение:

Наша оценка «до 100 сотрудников на сервер» выполняется, если в пиковый час сотрудник в среднем отправляет не больше 7–8 запросов. Если команда работает с ИИ плотно и много загружает документы, сервер выдержит 40–80 человек одновременно. Замер оценку пока не подтверждает и не опровергает.

Что измерим дальше

Пилот с реальными сотрудниками на 2–3 недели с отдельными ключами: запросов и токенов на человека в пиковый час и за день. Это даст точную цифру вместо сценариев.

Методика, скрипт теста и результаты — в нашем репозитории; результаты пилота добавим в эту статью.

Вывод

1. Сначала посчитайте людей, а не токены. До 5–10 сотрудников, которые пользуются ИИ эпизодически, проще и дешевле российский API с оплатой по факту. С 35 активных пользователей свой сервер окупается против подписок, с 71 — дешевле и общего сервера.
2. Решите, какие данные пойдут в ИИ. Если сотрудники будут работать с перепиской, договорами и данными клиентов, вариант с зарубежными моделями через посредника отпадает сразу, независимо от цены.
3. Выбирайте модель под задачи, а сервер — под модель. Открытые модели того же уровня стоят в разы дешевле закрытых, но разница в железе между небольшой и большой моделью — тоже в разы. И сравните хотя бы три предложения по аренде: за одну и ту же видеокарту просят от 96 до 225 тысяч рублей в месяц.
4. Фиксируйте цену, если хотите, чтобы ИИ пользовались. Оплата за токен честна, но заставляет экономить на каждом запросе. Каждая пятая компания в опросе McKinsey уже говорит, что расходы ограничивают использование ИИ.
5. Проверьте нагрузку до покупки. По нашему замеру сервер комфортно обрабатывает около 13 запросов в минуту. Сколько это людей, зависит от того, как плотно они работают с ИИ: от 20 до 150 человек в пиковый час.
6. Пересматривайте расчёт раз в квартал. Цены российских API за год менялись вдвое, а новые открытые модели выходят каждые несколько месяцев.

Что дальше

Посчитать вариант для вашей компании можно в калькуляторе на странице тарифов: укажите число сотрудников, и он покажет стоимость подписок, общего сервера и своего сервера. Если нужна помощь с выбором модели и конфигурации, запишитесь на бесплатную 30-минутную диагностику — разберём ваши задачи и данные и предложим вариант, который окупится.

Источники

Все ссылки проверены 26 октября 2026 года.

• McKinsey, The state of AI in 2026 — доля компаний, у которых расходы ограничивают использование ИИ, и вклад ИИ в EBIT; параметры выборки — по разбору BIP Capital.
• Artificial Analysis, Intelligence Index v4.3 — стоимость задачи у открытых и закрытых моделей, веса категорий индекса.
• Artificial Analysis, лидерборд моделей — баллы и стоимость задачи.
• Тарифы GigaChat API для юрлиц — цены за миллион токенов, с НДС.
• Цены Yandex AI Studio — YandexGPT и открытые модели, с НДС.
• Яндекс, анонс YandexGPT 5.1 Pro для бизнеса — цена на старте в августе 2025 года.
• Аренда GPU-серверов: Selectel, Cloud4U, mClouds, HOSTKEY, агрегатор gpuindex.ru.
• Бюджет на подписки около 5 000 ₽ на сотрудника — собственные данные ИИ Сервисов: параметры закупки, которые озвучивали компании.
• Объём обработки и нагрузочный тест — собственный замер ИИ Сервисов на рабочем сервере, 26 октября 2026 года.