Большинство идей приложений искусственного интеллекта выглядят дешевыми в демо-версии и становятся дорогими в масштабе. Прототип со 100 пользователями может стоить почти ничего. Один и тот же продукт с 10 000 активных пользователей, длинной историей чата, большими подсказками и дорогими моделями может стать серьезным ежемесячным счетом. Этот калькулятор оценивает реальную стоимость LLM. до вы создаете — пользователи, звонки, токены, выбор модели и простые оптимизации, такие как кэширование или пакетная обработка.
Самые дешевые модели для этой нагрузки
Использование одинаковое, все модели ранжированы по ежемесячной стоимости — длина полосы показывает относительную стоимость.
| Модель | Стоимость / месяц | За пользователя |
|---|
Быстро создайте свое приложение искусственного интеллекта с помощью v0 →
Реферальная ссылка — v0 от Vercel превращает приглашение в работающий пользовательский интерфейс приложения. Затем оцените его эксплуатационные расходы выше.
Как это прочитать
Ваш счет за ИИ в основном пользователи × звонки × токены × цена. Самые большие рычаги по порядку: какая модель (маленькие по сравнению с пограничными часто в 20–50 раз дешевле), длина вывода (выходные затраты в 3–5 раз превышают затраты — ограничьте их), и входная длина (обрезать системные подсказки и полученный контекст). Кэширование повторяющегося контекста и пакетная обработка несрочных задач сокращают затраты.
Выбираете модель? Сравните их лицом к лицу на Калькулятор стоимости AI APIили прочитать GPT против Клода против Близнецов. Building RAG or a chatbot? Those have their own cost drivers (embeddings, vector DB, retrieval size) — guides coming. If your app is an agent loop rather than independent calls, read how agent context accumulation works — resending growing history each step changes the math this estimator doesn't model. For the pricing mechanics behind the numbers, see как работает ценообразование LLM API.
Часто задаваемые вопросы
Why does my AI app cost estimate change so much with output length?
Output tokens are billed 3-5x higher than input tokens on almost every model, and the model has to generate every output token one at a time, so a chatty model with long replies can cost more than a terse one even with identical input. Capping max output length is one of the cheapest ways to cut an AI app bill.
Is the model my app uses in testing the one I should budget for at scale?
Not necessarily. Many teams prototype on a frontier model for quality, then swap to a cheaper model (or route easy requests to a small model and hard ones to a large one) once usage grows, because the cost gap between frontier and budget models is often 20-50x for similar quality on routine tasks.
What is the single biggest cost lever for an AI app?
Model choice, in most cases — switching from a frontier model to a right-sized smaller model typically cuts cost far more than any prompt optimisation. After that, output length and trimming the context you resend on every call (system prompt, retrieved documents, chat history) matter most.
Does this estimator account for context that grows over a conversation?
No — it uses a fixed average input/output per call, which is a reasonable approximation for independent requests (like a classifier or one-shot assistant) but understates cost for multi-turn chat or agent loops, where each step resends the growing history. For that pattern, see how agent context accumulation works.