Российский бизнес переплачивает за нейросети до девяти раз — гарантий конфиденциальности данных при этом нет
Аналитики изучили тарифы и условия обработки информации у 15 поставщиков ИИ-моделей
2 минуты
Российские компании платят за доступ к зарубежным нейросетям через отечественные платформы в 1,6–9 раз больше международных тарифов, сообщили Russian Business аналитики платформы Nodul, специализирующейся на создании ИИ-агентов. При этом, несмотря на высокие цены, российские провайдеры не гарантируют в публичных договорах, что запросы и ответы пользователей не будут сохраняться после обработки.
Доступ к зарубежным нейросетям обходится значительно дороже
Из-за ограничений на прямой доступ к зарубежным нейросетям российские компании вынуждены обращаться к отечественным облачным платформам, которые позволяют работать с иностранными ИИ-моделями, но по значительно более высоким тарифам.
Аналитики Nodul сравнили стоимость обработки 10 млн входящих и 2 млн исходящих токенов и выяснили, что использование DeepSeek V4.1 Flash через Yandex AI Studio обходится в 4 тыс. рублей против 443 рублей у зарубежных агрегаторов — в девять раз дороже.
Для Claude Opus 5.5 разница меньше: 14,2 тыс. против 6,6 тыс. рублей. Доступ к Claude Sonnet 5.5 и GPT-6.1 Sol через российские платформы обходится в 7,1 тыс. рублей за каждую модель, тогда как по международным тарифам плата составляет 3,3 тыс. рублей.
Российские провайдеры не закрепляют гарантии несохранения данных
По данным Nodul, ни один из трёх изученных российских сервисов — Yandex AI Studio, GigaChat API и Cloud.ru — не закрепляет полноценный режим (ZDR) в публичных договорах.
В то же время зарубежные поставщики предлагают ZDR на разных условиях: OpenAI и Anthropic — по согласованию, некоторые агрегаторы — через настройки или по умолчанию. Российские сервисы также используют механизмы защиты информации, но они не равнозначны полноценному ZDR.
Наличие гарантий особенно важно при работе ИИ-агентов с корпоративным кодом, который может передаваться внешним сервисам, отмечают эксперты.
По словам гендиректора Nodul Александра Данилова, компании могут сокращать расходы на ИИ, выбирая более дешёвые модели для простых задач и более мощные — для сложных. При работе с корпоративными данными при этом важно использовать сервисы с необходимыми гарантиями конфиденциальности.