Токены стали статьёй расходов. Считаем не их, а стоимость одной ИИ-операции

Меня зовут Карим, я занимаюсь автоматизацией в NODA, и вчера в лентах появилась цифра, которую стоит перевести с языка вендоров на язык владельца бизнеса. Крупные российские компании, по сценарной оценке Orion soft, потребят в 2026 году 912,5 трлн ИИ-токенов и заплатят за них около 237 млрд рублей — почти в два с половиной раза больше прошлогоднего. Главный драйвер роста авторы называют прямо: ИИ-агенты.

Короткий ответ, что с этим делать. Токены — метрика инженера; владельцу нужна другая: стоимость одной завершённой ИИ-операции. Закрытого обращения, обработанного документа, квалифицированной заявки. Считается она просто — все расходы на операцию, включая человека, который проверяет результат, делённые на число операций, доведённых до конца. Ниже — почему счёт за токены растёт быстрее пользы, как собрать эту метрику за вечер и что в ней прячется у малого бизнеса.

Токен — это единица текста, которую модель читает или пишет. Пока нейросеть отвечала на вопрос, расход был предсказуем: вопрос плюс ответ. Агент устроен иначе: он читает документы, рассуждает, вызывает инструменты, перечитывает результат, пробует снова. Одна задача превращается в десятки обращений к модели, и счёт растёт не с числом задач, а с числом шагов внутри каждой.

Я разбирал эту механику в статье про агентов: каждый шаг стоит денег, а выгода приходит только с последнего. Оценка Orion soft показывает ту же картину в масштабе страны — потребление растёт в два с половиной раза, и это не значит, что бизнес стал в два с половиной раза эффективнее. Это значит, что задачи стали длиннее.

Авторы оценки и сами делают оговорку, которую стоит перечитать дважды: в расчёт не вошли внедрение, обучение моделей и содержание ИИ-команд. То есть 237 млрд — только топливо. Машина, водитель и ремонт — отдельно.

Вендорская формулировка «переходить от подсчёта токенов к оценке стоимости завершённой операции» — редкий случай, когда с вендором можно согласиться дословно. Разверну, как это считается.

Числитель — всё, что потрачено на операцию. Токены, да. Но ещё подписка на платформу, доля стоимости внедрения, разнесённая на срок жизни решения, и самая недооценённая строка — время человека, который проверяет результат. В статье про стоимость ИИ-поддержки это был четвёртый блок сметы; здесь он переезжает в числитель каждой операции.

Знаменатель — только завершённые операции. Не запущенные, не «обработанные ИИ», а доведённые до результата, который принял бы человек: обращение закрыто без повторного, документ ушёл без правок, заявка квалифицирована верно. Агент, который сделал двадцать шагов и в итоге позвал оператора, — это расход без операции в знаменателе.

Разница между «стоимостью токенов на задачу» и «стоимостью завершённой задачи» и есть разница между отчётом вендора и вашей экономикой.

Три числа из систем, которые у вас уже есть.

Первое — расход на ИИ за месяц целиком: счёт за API или подписку плюс доля внедрения. Второе — часы людей на проверку и доработку результатов ИИ за тот же месяц, умноженные на ставку часа со взносами. Третье — число операций, прошедших приёмку. Первые два складываются, делятся на третье. Получается цена одной закрытой операции — её можно сравнить с ценой той же операции руками, и это единственное честное сравнение.

Отдельно посмотрите на долю незавершённых: операций, которые ИИ начал и не довёл. Если она растёт месяц к месяцу при растущем счёте — вы платите за длину задач, а не за результат, и это первый признак, что агенту дали слишком много автономии там, где хватило бы ассистента.

У крупных компаний токены действительно превращаются в статью расходов — при сотнях тысяч операций в день даже копейки складываются в миллиарды. У бизнеса с двадцатью обращениями в день картина перевёрнутая: токены в числителе — копейки, а человек на проверке — рубли. Я считал это на точке безубыточности ИИ-поддержки: при малом потоке цена ручной обработки типовых обращений около тринадцати тысяч в месяц, и никакая экономия на токенах эту арифметику не меняет.

Поэтому вывод для малого бизнеса противоположный вендорскому: не «оптимизируйте токены», а «считайте людей». Самая дорогая ИИ-операция — не та, где модель много думала, а та, которую пришлось переделать.

Источник оценки — Orion soft, компания, которая продаёт ИИ-продукты корпоративному сегменту. Сценарная оценка от заинтересованной стороны — не измерение, а прогноз с мотивом, и 912,5 трлн стоит читать как «порядок величины», а не как факт. Направление при этом не вызывает сомнений: агенты дороже ассистентов, и счёт растёт.

И второе: метрика стоимости операции бесполезна без приёмки — без определения, что считать «завершённым». У кого его нет, знаменатель нарисуется сам, и цифра выйдет красивой. Про то, как устроена приёмка и почему без неё умирает любое ИИ-внедрение, я писал в разборе про базы знаний; здесь только повторю: сначала определение «сделано», потом калькулятор.

Вопрос к тем, кто уже платит за токены: вы знаете цену одной завершённой операции у себя — не токенов, а операции, с человеком на проверке внутри? Подозреваю, что ответ «нет» будет честнее большинства дашбордов.