Три переплаты, которые я вижу у всех, кто подключает нейросеть для контента

Последние два года я разбираю с компаниями, во что у них уходят деньги на контентные системы с нейросетями. Каждый раз вижу одну и ту же картину. Проблема не в том, что технология дорогая. Проблема в том, что платят не за работу, а за форму, в которой её преподнесли.

Самая частая ошибка: заказать разработку с нуля там, где давно есть готовое решение. Написать систему, которая генерирует и публикует тексты, с нуля стоит от полумиллиона рублей и минимум четыре месяца работы команды. При этом готовое решение с настройкой под конкретный бренд запускается за три дня.

Я понимаю логику заказчика: кажется, что своя разработка даёт контроль. На практике вы просто оплачиваете путь, который кто то уже прошёл до вас. Разница в деньгах ощутимая, но разница в сроках ощутимее: те же четыре месяца, за которые команда пишет систему, вы могли бы уже публиковать контент и получать первые результаты.

Вторая история проще, но её почему то не видят. Компании подключают API нейросети напрямую по розничному тарифу, условно 15 долларов за миллион токенов. Через посредников с объёмом та же мощность обходится в 8 долларов. На объёме в пару сотен статей в месяц разница выливается в десятки тысяч рублей ежемесячно, просто за то, что никто не сравнил тарифы.

Это не история про жадность провайдеров. Это история про то, что рынок ИИ меняется быстрее, чем успевают меняться привычки закупки. Люди по инерции покупают так, как покупали софт пять лет назад: у одного поставщика, по прайсу с сайта, не сравнивая.

Третья переплата: платить за каждую платформу как за отдельный продукт. Telegram отдельно, сайт отдельно, Дзен отдельно, ВКонтакте отдельно, и каждая интеграция продаётся как самостоятельный модуль. В нормально собранных решениях все каналы публикации входят в базовую логику системы, потому что технически это одна и та же задача: взять текст и отформатировать его под требования площадки.

Здесь переплата не в деньгах, а в восприятии. Заказчик привык думать про каждый канал как про отдельный проект, хотя для системы это одна операция с разным выводом.

Я не берусь спорить, что нейросети заменят живых авторов там, где нужен уникальный экспертный текст. Но там, где речь про регулярную публикацию, за деньги, которые компании тратят на переплаты, можно было бы просто быстрее выйти на результат.

А как у вас устроена работа с контентом? Считали, сколько реально уходит на публикации в месяц, если сложить все статьи расходов, а не смотреть на одну цифру в счёте?