Сколько стоит LLM в 2026: GigaChat, YandexGPT и DeepSeek в рублях

В 2026 году российский бизнес использует несколько моделей одновременно. По исследованию Яков и Партнёры и Яндекса, 80% компаний работают более чем с одним AI-инструментом. Поэтому вопрос «сколько стоит LLM» почти всегда означает «сколько стоит набор моделей под разные задачи».

Формула, которая работает для любого провайдера

Стоимость запроса считается по двум потокам токенов: входным и выходным. Если тариф задан за 1000 токенов, умножьте его на 1000, чтобы получить цену за миллион.

Для моделей с единым тарифом цена входа и выхода совпадает. Для DeepSeek и некоторых open-source маршрутов выход дороже входа, иногда в три-четыре раза. Это важно: длинные ответы генератора стоят заметно больше, чем длинный контекст на входе.

Открытые тарифы на 27.10.2026

Цены GigaChat: официальные тарифы для юрлиц, синхронный режим, с НДС. YandexGPT: ориентир по публичному анонсу, проверяйте тариф в консоли. DeepSeek: каталог ProxyAPI, цены с НДС. Тарифы меняются, перед расчётом сверяйтесь с провайдером.

Пример: диалог на 1 млн входных и 250 тыс. выходных токенов

Возьмём типичный сценарий поддержки: большой контекст из инструкций и истории, короткий ответ модели. Считаем по формуле.

Разница между Lite и Max в этом примере десятикратная. Если 70% запросов поддержки можно закрыть Lite, а Max оставить для сложных случаев, экономия появляется не за счёт «дешёвой модели», а за счёт маршрутизации.

Что ещё влияет на счёт

• Кэш контекста. Повторяющиеся инструкции и база знаний могут кэшироваться. Это снижает входную стоимость, но требует одинакового префикса запроса.
• Ретраи и фолбэки. Если модель вернула ошибку и запрос ушёл в второго провайдера, токены могли потратиться дважды.
• Длина ответа. Ограничение max_tokens дисциплинирует генератор и бюджет.
• Скрытые наценки. Сравнивайте не только цену провайдера, но и комиссию шлюза, минимальный платёж и стоимость вывода.

Вывод для продукта

Считать бюджет по одной модели бессмысленно, если в продукте их несколько. Нужна точка, где видно расход по каждой модели, проекту и команде, и где можно переключать маршрут без релиза. Именно эту задачу решает LLM-роутер.