💡 Почему дешёвая нейросеть обходится дороже дорогой
💡 Почему дешёвая нейросеть обходится дороже дорогой В апреле одна финтех-команда подключила ИИ-агента (автономного помощника) к рутине, которую все ненавидели: разбору падающих тестов. Взяли топовую модель — «пусть работает лучшее». Через три недели бухгалтерия прислала выписку: годовая проекция перекрывала зарплату ещё одного разработчика. Перешли на модель подешевле. Счёт упал на треть, а вот закрытых задач упало больше — каждая стала дороже прежней. Парадокс? Только на первый взгляд. Почему так выходит Агент — это не один запрос, а десятки шагов: прочитал файл, запустил тесты, получил лог — и каждый шаг оплачивается заново. Дешёвая модель чаще ошибается, ходит по кругу, и каждый круг — деньги. А ещё за каждым прогоном стоит человек: ждёт, читает, решает. Как посчитали авторы: пока за агентом никто не следит, дешёвой модели хватает закрывать 27% задач, чтобы выиграть по деньгам. Стоит добавить в формулу десять минут времени инженера — порог прыгает до 76%. Это как дешёвый мастер: берёт втрое меньше, но трижды переделывает, а ты каждый раз отпрашиваешься с работы. В итоге — дороже дорогого. Вывод Считать надо не цену запроса, а цену закрытой задачи — включая своё время. Дёшево — это не тариф, это результат. А вы выбираете нейросети по прайсу или по реальным задачам? #ИИ #нейросети #экономия