Сбер и Яндекс резко снизили цены на ИИ, но Китай всё равно дешевле

Сбер и Яндекс резко снизили цены на ИИ, но Китай всё равно дешевле

Сбер и Яндекс резко снизили цены на ИИ, но Китай всё равно дешевле

Российские разработчики заметно снизили стоимость генеративного ИИ. По оценке платформы Nodul, с октября 2025 года по август 2026-го цена тысячи токенов GigaChat Lite упала на 67,5% — с 0,20 до 0,065 рубля. У GigaChat Pro снижение почти такое же: с 1,50 до 0,50 рубля.

Яндекс оказался скромнее. Тысяча токенов YandexGPT Pro 5.1 стоит 0,80 рубля — на 33% меньше, чем у предыдущей версии YandexGPT 5 Pro. Тариф YandexGPT Lite не изменился и остался на уровне 0,20 рубля.

Токен — минимальная единица данных, которую обрабатывает языковая модель: слово, его часть, знак препинания или пробел. Обычно выходные токены, то есть ответ нейросети, стоят в три-четыре раза дороже входных. Российские сервисы до недавнего времени чаще устанавливали для них единую цену.

Несмотря на подешевевший отечественный ИИ, сопоставимые зарубежные модели, по подсчётам Nodul, могут обходиться до десяти раз дешевле. Особенно бодро демпингуют китайские разработчики: у DeepSeek V4 Flash тысяча входных токенов стоит около 0,0375 рубля, выходных — 0,112 рубля. Для GPT-5.4 mini показатели составляют 0,064 и 0,383 рубля, для Qwen 3.8 Max — 0,17 и 0,511 рубля соответственно.

«Сбер» и Яндекс с оценками аналитиков не согласились: компании утверждают, что на деле снизили цены ещё сильнее. Заодно разработчики считают прямое сравнение российских и зарубежных тарифов не вполне корректным — модели отличаются по качеству, условиям использования и схеме расчёта. Подробности приводит РБК.

Подпишитесь на новости

В России сформулировали главную проблему ИИ — у него нет страха

Искусственному интеллекту не хватает страха перед ошибкой. Такую мысль высказал заместитель главы Минцифры России Александр Шойтов на конференции BIS Summit, посвящённой информационной безопасности бизнеса и ИТ.

«В ИИ нужно встроить систему страха, чтобы он боялся совершить ошибку, как человек», — заявил Шойтов в ходе дискуссии.

Речь, конечно, не о дрожащей нейросети, которая перед каждым ответом вспоминает ипотеку и разговор с начальником. Под страхом можно понимать встроенный механизм сомнения: способность модели оценивать последствия своих действий, признавать нехватку данных и останавливаться, если цена ошибки слишком высока.

Сейчас генеративный ИИ способен уверенно выдавать неверные ответы, придумывать факты и выполнять опасные команды без человеческого ощущения риска.

Для обычного чат-бота это заканчивается галлюцинацией, а для ИИ-агента с доступом к корпоративным системам — удалёнными файлами, утечкой данных или нарушением работы инфраструктуры.

На BIS Summit прозвучала и ещё более амбициозная идея — встроить в ИИ-модели совесть. Её озвучил Николай Лишин, заместитель руководителя ФМБА России. Если страх должен удерживать систему от ошибки, то совесть, по такой логике, должна помогать оценивать допустимость самого действия.

Получается своеобразный технический портрет идеального ИИ: достаточно умный, чтобы решить задачу, достаточно напуганный, чтобы всё перепроверить, и достаточно совестливый, чтобы вовремя отказаться. Осталось только написать для этого техническое задание.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru