Новость
Согласно исследованию компании Nodul, за последний год стоимость использования российских больших языковых моделей (LLM) сократилась в среднем до 67%. Впрочем, при сопоставлении с зарубежными аналогами того же класса, на которые сами российские разработчики ориентируются при позиционировании своих продуктов, отечественные модели по-прежнему могут обходиться заметно дороже.
Наиболее существенное снижение тарифов зафиксировано у линейки GigaChat. Стоимость модели GigaChat Lite сократилась с 0,20 до 0,065 рубля за 1 тыс. токенов, то есть на 67,5%. В линейке GigaChat Pro цена снизилась с 1,50 до 0,50 рубля — падение составило 66,7%.
В продуктах «Яндекса» снижение оказалось менее выраженным. Если модель YandexGPT Pro стоила 1,20 рубля за 1 тыс. токенов, то ее преемница нового поколения — YandexGPT Pro 5.1 — обходится уже в 0,80 рубля, что на 33% дешевле. При этом стоимость YandexGPT Lite осталась без изменений и по-прежнему составляет 0,20 рубля.
В 2026 году российские разработчики также пополнили свои продуктовые линейки более доступными по цене решениями. Так, модель Alice AI LLM Flash стоит 0,10 рубля за 1 тыс. входных токенов и 0,20 рубля за 1 тыс. генерируемых. В коммерческой линейке GigaChat стоимость младшей Lite-модели составляет 0,065 рубля за 1 тыс. токенов.
Снижение цен аналитики объясняют тем, что российские разработчики постепенно отказываются от прежней ценовой премии и приближают собственные тарифы к уровню мирового рынка. Косвенным подтверждением этому служит стоимость доступа к одним и тем же зарубежным моделям через отечественные облачные платформы.
Так, модель DeepSeek V4 Flash при прямом доступе стоит 0,0375 рубля за 1 тыс. входных токенов и 0,112 рубля за генерируемые. Однако через платформу Yandex AI Studio та же модель обходится уже в 0,30 и 0,50 рубля соответственно — то есть в 8 и 4,5 раза дороже.
У Cloud.ru разрыв в ценах оказался заметно меньше: модель DeepSeek V4 Pro при прямом доступе стоит 0,112 рубля за 1 тыс. входных токенов и 0,337 рубля за выходные, тогда как через Cloud.ru — 0,183 и 0,732 рубля, то есть примерно в 1,6 и 2,2 раза дороже.
Впрочем, эти цифры не позволяют напрямую оценить реальную маржинальность провайдеров: публичные тарифы не раскрывают себестоимость инфраструктуры, условия развертывания моделей и коммерческие расходы компаний. Тем не менее они наглядно демонстрируют, насколько может различаться ценовая надбавка за доступ к одной и той же модели в зависимости от выбранного поставщика инфраструктуры.
При этом само по себе снижение тарифов еще не означает, что российские языковые модели стали самыми доступными на рынке. Чтобы объективно оценить их ценовую конкурентоспособность, аналитики сравнили отечественные модели не с самыми новыми и дорогими frontier-решениями, а именно с теми зарубежными моделями, на которые сами разработчики ориентировались при выпуске своих продуктов.
Так, при запуске YandexGPT 5.1 Pro «Яндекс» сравнивал ее с моделью GPT-4.1. На сегодняшний день YandexGPT 5.1 Pro стоит 0,80 рубля за 1 тыс. как входных, так и генерируемых токенов, тогда как GPT-4.1 обходится примерно в 0,17 рубля за входные токены и 0,68 рубля — за генерируемые. В результате YandexGPT 5.1 Pro оказывается примерно в 4,7 раза дороже GPT-4.1 по стоимости входных токенов и примерно на 17% дороже — по выходным.
Еще более заметная разница в цене наблюдается у модели Alice AI LLM, которую разработчик сопоставляет с DeepSeek V3.1. Alice AI LLM стоит 0,50 рубля за 1 тыс. входных токенов и 1,20 рубля за 1 тыс. генерируемых, тогда как DeepSeek V3.1 по официальному тарифу обходится примерно в 0,048 и 0,143 рубля соответственно. Таким образом, российская модель дороже примерно в 10,5 раза по входным токенам и в 8,4 раза — по выходным.
Похожее сравнение можно провести и для модели Alice AI LLM Flash, которую «Яндекс» сопоставляет с GPT-5.4 mini. Alice AI LLM Flash стоит 0,10 рубля за 1 тыс. входных токенов и 0,20 рубля за генерируемые, тогда как GPT-5.4 mini обходится примерно в 0,064 и 0,383 рубля соответственно. Получается, что Alice AI LLM Flash примерно в 1,6 раза дороже по входным токенам, однако почти вдвое дешевле по выходным. Это наглядно показывает, что итоговая экономика использования модели зависит не только от самого продукта, но и от структуры конкретной задачи — соотношения объема входного контекста и генерируемого текста.
Сравнение актуальных тарифов на рынке демонстрирует, что наиболее низкую цену по-прежнему в значительной степени задают китайские разработчики. Так, модель DeepSeek V4 Flash стоит около 0,0375 рубля за 1 тыс. входных токенов и 0,112 рубля за выходные, DeepSeek V4 Pro — 0,112 и 0,337 рубля соответственно. Модель GLM-5 обходится в 0,08 и 0,27 рубля, а Qwen 3.8 Max — в 0,17 и 0,511 рубля.
В том же нижнем ценовом сегменте находятся европейская модель Mistral Large 3 — 0,04 рубля за входные и 0,13 рубля за выходные токены, а также GPT-5.4 mini — около 0,064 и 0,383 рубля соответственно.
Среди российских решений ближе всего к нижней границе ценового диапазона находятся GigaChat Lite стоимостью 0,065 рубля за 1 тыс. токенов и Alice AI LLM Flash с тарифами 0,10 рубля за входные и 0,20 рубля за выходные токены.
Старшие модели российских разработчиков стоят заметно дороже: GigaChat Pro обходится в 0,50 рубля за 1 тыс. токенов, GigaChat 2 Max — в 0,65 рубля, YandexGPT Pro 5.1 — в 0,80 рубля. Модель Alice AI LLM стоит 0,50 рубля за входные и 1,20 рубля за выходные токены.
При этом высокая цена больше не является обязательным атрибутом по-настоящему передовой frontier-модели. В верхнем ценовом сегменте по-прежнему остаются модель Claude Fable 5 с тарифом около 0,80 рубля за 1 тыс. входных токенов и 4 рубля за генерируемые, а также GPT-5.6 Terra — примерно 0,34 и 1,53 рубля соответственно.
Вместе с тем на американском рынке появляются и более доступные альтернативы сопоставимого высокого класса. Показательным примером служит модель Grok, стоимость которой заметно ниже, чем у ряда решений OpenAI и Anthropic.
Таким образом, ценовое давление на наиболее дорогие языковые модели сегодня исходит уже не только со стороны китайских разработчиков — конкуренция усиливается и внутри самого американского рынка. Новые игроки предлагают сопоставимый уровень возможностей в решении сложных логических задач, программировании и агентных сценариях, но при этом за существенно меньшую стоимость инференса.
В рамках исследования сравнивались публичные API-тарифы российских и зарубежных языковых моделей по состоянию на август 2026 года. Все цены приведены к стоимости 1 тыс. входных и генерируемых токенов в рублях. Для оценки динамики изменения стоимости российских моделей использовались тарифы октября 2025 года, а при сопоставлении отечественных LLM с зарубежными аналогами учитывались именно те модели, с которыми российские разработчики сами сравнивали свои продукты.
Отдельно в исследовании была изучена итоговая стоимость доступа к зарубежным языковым моделям через российские инфраструктурные платформы. При этом разница в тарифах использовалась исключительно как показатель ценовой премии конкретного провайдера и не может рассматриваться как оценка его реальной маржинальности или себестоимости услуг.