Российский рынок ИИ: Сбер и Яндекс резко снизили стоимость генерации текста

Просмотров: 4 Лайков: 0
Российский рынок ИИ: Сбер и Яндекс резко снизили стоимость генерации текста
Источник: РБК Фото: Артем Щипицин

Согласно исследованию платформы Nodul, ведущие российские технологические гиганты Сбер и Яндекс провели масштабное снижение тарифов на использование нейросетевых токенов, что делает внедрение искусственного интеллекта более доступным для бизнеса, несмотря на сохраняющийся ценовой разрыв с зарубежными аналогами.

Российский рынок технологий искусственного интеллекта демонстрирует стремительную трансформацию стоимости вычислительных мощностей. Ведущие игроки, такие как Сбер и Яндекс, существенно снизили тарифы на генерацию контента за последний год. Основным инструментом оптимизации стало изменение стоимости токенов, которые являются базовой единицей обработки данных нейросетями.

Согласно данным аналитического исследования Nodul, динамика цен на продукты Сбера оказалась наиболее впечатляющей. В линейке GigaChat Lite стоимость тысячи токенов упала на 67,5%, достигнув отметки 0,065 руб. Аналогичное снижение более чем в два раза зафиксировано и в профессиональной версии GigaChat Pro, где цена снизилась с 1,50 до 0,50 руб. за тысячу единиц.

Компания Яндекс также представила более доступную версию своей модели YandexGPT Pro 5.1. Стоимость обработки данных в этой версии уменьшилась на 33% по сравнению с предыдущим релизом, составив 0,80 руб. При этом базовый тариф YandexGPT Lite остался на прежнем уровне в 0,20 руб., обеспечивая стабильный входной порог для массового пользователя.

«Представители Сбера и Яндекса настаивают, что реальное снижение стоимости их моделей произошло гораздо масштабнее, чем показали расчеты аналитиков Nodul»,
отмечается в материале РБК.

Несмотря на позитивную динамику внутри страны, российские разработчики все еще сталкиваются с серьезной конкуренцией на глобальном уровне. Исследование подчеркивает, что зарубежные модели сопоставимого класса обходятся пользователям до 10 раз дешевле. Особенно критический разрыв наблюдается в сравнении с китайскими разработчиками, чьи тарифы на входные и выходные токены значительно ниже.

Такая ценовая разница обусловлена различиями в инфраструктуре, стоимости обучения моделей и стратегиях выхода на рынок. Российские компании делают ставку на локализацию и специфику языка, что требует иных затрат на поддержку. В то же время глобальные игроки, такие как DeepSeek или Qwen, используют эффект масштаба для достижения сверхнизких цен.

Для конечного потребителя и бизнеса это означает, что использование нейросетей становится всё более выгодным инструментом автоматизации. Снижение цен на токены позволяет интегрировать ИИ в сложные бизнес-процессы без колоссальных затрат. Однако для достижения полной конкурентоспособности отечественным сервисам необходимо продолжать работу над эффективностью своих алгоритмов.
Ссылка скопирована!

Комментарии (0)

Пока нет комментариев. Будьте первым!

Похожие новости

← Назад к новостям