OpenAI предлагает несколько поколений моделей GPT с разными возможностями – от недорогого GPT-3.5 до передового GPT-4 и его улучшенных версий. Стоимость запросов через API (т.е. цены API OpenAI) зависит от выбранной модели и числа обработанных токенов. В этой статье мы подробно разберём, сколько стоят токены GPT, как считается цена запроса, сравним тарифы всех доступных моделей (GPT-3.5, GPT-4, GPT-4o, GPT-4.5, o3, o4-mini, o4-mini-high и др.) и выясним, для каких задач лучше подходит каждая. Также рассмотрим учёт токенов для обработки изображений и сравним применение API против использования веб-интерфейса ChatGPT.
Сравнение цен API OpenAI: стоимость запросов разных моделей GPT
Стоимость API-запроса в OpenAI рассчитывается на основе количества токенов во входе (промпте пользователя) и выходе (ответе модели). Ниже приведена сравнительная таблица официальных цен для основных моделей GPT (цена указана в долларах США за 1000 токенов на вход и на выход):
Примечание: Стоимость указана на основе официального прайсинга OpenAI. Для удобства мы перевели цену в формат “за 1000 токенов” (в скобках в источниках часто приведена стоимость за 1M токенов). GPT-4o (оптимизированная версия GPT-4) значительно дешевле оригинального GPT-4 – всего $2.50 за 1M входных токенов против $30 у GPT-4. Новейший GPT-4.1 ещё немного снизил цену (до $2 за 1M входящих). А экспериментальный GPT-4.5 напротив, стоит заметно дороже – $75 за 1M входящих и $150 за 1M исходящих токенов, поэтому его использование ограничено. Модели серии o3 и o4 предназначены для сложных рассуждений и работы с данными: o3 – самая дорогая и мощная в этом семействе (дороже даже GPT-4), а o4-mini – более дешёвая и быстрая альтернатива для задач, требующих логики и математических вычислений. Вариант o4-mini-high имеет ту же цену, что и o4-mini, отличаясь лишь более вдумчивым режимом генерации ответов.
Таким образом, стоимость API-вызова определяется выбранной моделью и количеством токенов. Далее мы объясним, что такое токены в OpenAI и как по ним посчитать цену запроса на практике.
Как посчитать стоимость запроса: понятный пример
Представим: вы отправляете GPT вопрос на 500 символов, а модель отвечает вам на 1000 символов. Это довольно типичный запрос. Пример:
Запрос: "Напиши письмо клиенту, вежливо отказавшись от сотрудничества, сославшись на занятость."
Ответ: Полноценное письмо из 6–7 предложений (около 1000 символов).
В GPT токены считаются не как символы, а как кусочки слов. В среднем:
- 1 токен ≈ 3.5–4 символа для русского и английского
- 500 символов ≈ 125 токенов
- 1000 символов ≈ 250 токенов
Итого: 125 токенов входа + 250 токенов выхода = 375 токенов.
Что это значит:
- Самая дешёвая модель — o4-mini: меньше 2 копеек за весь обмен.
- GPT-3.5 и GPT-4.1 mini — универсальные и дешёвые (около 4 копеек).
- GPT-4o — более продвинутая, но тоже дёшево: 25 копеек.
Когда какую модель использовать — примеры
Что такое токены OpenAI и как рассчитывается стоимость запроса
Токены – это фрагменты текста, на которые модель разбивает входные и выходные данные. Проще говоря, токен – примерно одно слово или даже часть слова. Например, слово “openAI” может быть разбито на токены “open” + “AI”. Модель считает все входящие токены (ваш запрос, включая системные инструкции и контекст беседы) и исходящие токены (сгенерированный ответ), и стоимость запроса вычисляется исходя из их суммы.
OpenAI тарифицирует 1 000 токенов как минимальную единицу стоимости. Для каждой модели установлена своя цена за 1000 токенов входа и за 1000 токенов выхода (см. таблицу выше). Входящие токены обычно стоят дешевле, чем исходящие, поскольку генерация ответа – более ресурсоёмкая задача. Например, для GPT-3.5-turbo вход стоит $0.0015 за 1K токенов, а выход – $0.0020 за 1K. У более продвинутых моделей разрыв больше: у GPT-4.1 вход $0.0020, а выход $0.0080 за 1K токенов.
Как посчитать стоимость конкретного запроса? Надо подсчитать количество токенов в тексте запроса и ответа и умножить на тариф. Инструменты OpenAI автоматически возвращают счётчик токенов, либо можно воспользоваться библиотеками для подсчёта перед отправкой запроса.
Примеры расчёта стоимости: короткий vs длинный запрос
Допустим, вы используете GPT-4o и пишете короткий вопрос из ~20 токенов, получая ответ ~60 токенов. Итого модель обработала ~80 токенов (20 входящих + 60 исходящих). Цена GPT-4o – примерно $0.0025 за 1000 вход. и $0.01 за 1000 выход. Значит, стоимость запроса:
- Вход: 20 токенов ≈ $0.00005 (то есть 20/1000 × $0.0025)
- Выход: 60 токенов ≈ $0.00060 (то есть 60/1000 × $0.01)
В сумме получается ~$0.00065 – это менее одной десятой цента, практически бесплатно.
Теперь возьмём длинный запрос: например, вы отправили большой текст на ~5000 токенов и получили развернутый ответ на ~10000 токенов (такое возможно при использовании моделей с большим контекстом, например GPT-4o с поддержкой до ~128k токенов контекста). Общий объём – 15 000 токенов. Для той же модели GPT-4o расчет:
- Вход: 5000 токенов × $0.0025/1000 = $0.0125 (1.25 цента)
- Выход: 10000 токенов × $0.01/1000 = $0.10 (10 центов)
Итого примерно $0.1125 – около 11 центов за большой объём работы. Как видим, даже внушительный запрос обходится недорого с точки зрения токенов, особенно на оптимизированных моделях вроде GPT-4o.
Конечно, если тот же запрос выполнить на GPT-4 (старом), цена была бы на порядок выше. Для сравнения: GPT-4 (8K) стоил $0.03 за 1K входящих и $0.06 за 1K выходящих токенов. Тогда за 5000+10000 токенов вышло бы примерно $0.03×5 + $0.06×10 = $0.15 + $0.60 = $0.75 – около 75 центов. Разница очевидна. Поэтому вопрос “сколько стоят токены GPT” напрямую связан с выбором модели.
Вывод: чтобы рассчитать стоимость запроса, нужно подсчитать токены и умножить на тариф модели. Для небольших запросов разница между моделями несущественна (доли цента), но на больших объёмах выбор модели критически влияет на стоимость. Далее рассмотрим отдельный случай – токены изображений OpenAI и как считается цена за обработку картинок.
Токены изображений OpenAI: как считаются и сколько это стоит
Новые модели OpenAI способны не только работать с текстом, но и принимать на вход изображения (а некоторые даже генерировать картинки в ответ). Однако картинки тоже “весят” токены – для их обработки модель конвертирует изображение во внутреннее представление. Стоимость при этом примерно пропорциональна размерам и детализации изображения.
OpenAI реализует разбиение изображения на фрагменты (так называемые tiles размером 512×512 пикселей). Каждый такой фрагмент прибавляет около 170 токенов к подсчёту. Помимо этого, с каждого изображения берётся базовый “миниатюрный” представления – около 85 токенов на изображение. Таким образом, небольшое изображение низкой детализации может быть представлено ~85 токенами (если модель использует только уменьшенную копию). Более детальное изображение разбивается на несколько тайлов: например, картинка ~512×512 px в высоком качестве будет ~85 + 170 = 255 токенов, а 1024×1024 px – уже ~85 + 4×170 = 765 токенов. Чем выше детализация (режим medium или high), тем больше тайлов и токенов.
OpenAI на своём сайте указывает ориентировочные цены для вывода изображений через API: $0.01 – $0.04 – $0.17 за изображение низкого, среднего и высокого качества (для квадратных изображений). Эти цифры соответствуют приведённой выше токенизации. Например, ~765 токенов (высокая детализация) при тарифе GPT-image-1 ($10 за 1M вход., $40 за 1M вых.) обходятся примерно в $0.0076, что порядка $0.01 – достаточно близко. А максимальные большие картинки могут достичь ~$0.17.
Важно понимать, что вход изображения тарифицируется как входящие токены по ставке модели. Например, в модели GPT-4o изображение ~300×500 px обойдётся всего в ~$0.00064 (то есть менее десятой цента), потому что оно покрывается одним тайлом (170 ток.) + thumbnail (85 ток.) = ~255 токенов, а цена GPT-4o низкая. Таким образом, обработка изображений через API вполне бюджетна, если не использовать экстремально высокое разрешение.
Если же модель генерирует изображение в ответ (например, функция DALL·E через GPT), то оплата идёт за исходящие токены-изображения. В этом случае стоимость зависит от разрешения выдаваемой картинки. Как отмечалось, ~0.01$ для низкого разрешения и до ~$0.17 за высокое. Эти цены уже встроены в токенизацию ответа (модель “как бы пишет” картинку, тратя токены). Поэтому при генерации изображений надо учитывать, что один сгенерированный рисунок может стоить как десятки тысяч токенов текста.
Итого: изображения в API GPT пересчитываются в токены (85 базовых + 170 за каждый 512px-фрагмент). “Токены изображений OpenAI” – это внутренняя мера объёма графических данных, влияющая на стоимость запроса. Для одного изображения расходы невелики (цент или меньше), но если отправлять/получать десятки картинок или работать с очень высокими разрешениями, стоимость суммируется пропорционально токенам.
Области применения: какая модель GPT лучше для каких задач
Разнообразие моделей позволяет подобрать оптимальный баланс между качеством ответа, скоростью и ценой под конкретную задачу. Рассмотрим, какая модель лучше подходит для каких случаев, и сравним их по ключевым характеристикам – точность, стоимость, скорость, умение работать с изображениями и т.д.
GPT-3.5 Turbo – быстрый и экономичный помощник
GPT-3.5 Turbo – это модель, лежащая в основе бесплатного ChatGPT. Она очень дешёвая и быстрая, отлично справляется с повседневными заданиями: генерация текстов, упрощённое объяснение, несложный анализ данных, написание кода базового уровня. GPT-3.5 обладает контекстом 4K токенов (в расширенной версии – 16K) и обучена на данных до 2021 года. Её плюсы – скорость и низкая цена: запросы обходятся в считанные тысячиных доллара. Минусы – она уступает серии GPT-4 в точности и глубине ответов. Для простых задач (написать письмо, ответить на вопрос, сгенерировать идею) GPT-3.5 зачастую “достаточно хороша” и выгоднее, чем GPT-4. Однако на сложных логических цепочках или творческих заданиях ответы могут быть поверхностными.
Когда бюджет или скорость критичны – GPT-3.5 Turbo вне конкуренции. Она же рекомендуется для обучения работе с API, прототипирования ботов и т.п. Благодаря дешевизне GPT-3.5 подходит для массовых автоматизированных задач (например, обработка тысяч запросов пользователей в чате поддержки) практически без затрат.
GPT-4 / GPT-4.1 – максимальная точность и креативность
GPT-4 – флагманская модель OpenAI, известная своей высокой точностью, глубиной и креативностью. Она значительно лучше понимает контекст, справляется со сложными заданиями, может анализировать изображения и тонко следовать стилю запроса. GPT-4 использовался в платной версии ChatGPT и считается эталоном качества. Его недостатки – медлительность и высокая цена по сравнению с GPT-3.5. Поэтому GPT-4 разумно применять там, где нужна максимальная проработка: сложные вопросы, творческое письмо, программирование нестандартных задач, глубокий анализ текста.
В 2024–2025 гг. OpenAI представила GPT-4.1 – обновление GPT-4 с улучшениями и сниженной стоимостью. GPT-4.1 обучен на более свежих данных (до середины 2024) и поддерживает огромный контекст (по некоторым данным, до 128k или даже 1M токенов). При этом цена API стала гораздо ниже старого GPT-4: $2/млн vs $30/млн на входе. GPT-4.1 по умолчанию рекомендуется как «умнейшая модель для сложных задач». Если нужно академическое исследование, составление подробного плана, написание длинного связного текста или помощь эксперта, GPT-4.1 – лучший выбор по качеству ответов. Он также мультимодален (умеет анализировать изображения), как и GPT-4.
Использовать GPT-4.1 стоит в тех случаях, когда качество важнее стоимости. Для единичных запросов (например, генерация статьи или проверка кода) переплата будет незначительной, зато результат заметно точнее. В то же время, для огромного потока простых задач GPT-4.1 избыточен – лучше взять более простую модель.
Совет: если нужна мощь GPT-4.1, но хочется сэкономить, рассмотрите его «урезанные» версии – GPT-4.1 Mini и GPT-4.1 Nano. Mini работает примерно в 2 раза быстрее и дешевле, сохраняя большую часть возможностей GPT-4.1, а Nano – ещё более лёгкая модель (самая дешёвая из серии) для простых быстрых операций. Их точность и способность к рассуждению ниже флагмана, но для многих рутинных задач они дают достаточно хороший результат при минимальных затратах.
GPT-4o – оптимизированная модель с мультимодальностью и эффективностью
GPT-4o (OpenAI optimized GPT-4) – это оптимизированная версия GPT-4, представленная примерно в середине 2024 года как более быстрый и дешевый преемник. Главное достоинство GPT-4o – эффективность: она почти не уступает оригинальному GPT-4 по интеллекту, зато в 10–12 раз дешевле в API и примерно в 2 раза быстрее в генерации ответов. Кроме того, GPT-4o изначально мультимодальна: умеет работать не только с текстом, но и с изображениями, аудио и даже видео на входе. Её обученная база знаний также обновлена (данные примерно до октября 2023).
Для каких задач подходит GPT-4o? Практически для любых, где раньше использовали GPT-4, – от творческого написания до анализа данных. Благодаря поддержке изображений и звука, GPT-4o хороша для мультимедийных задач: можно, к примеру, отправить ей скриншот с графиком и получить текстовый анализ. В тестах отмечают, что GPT-4o превосходно справляется с мультиязычными запросами и задачами компьютерного зрения. По скорости и стоимости GPT-4o близка к GPT-3.5, но по интеллекту и возможностям ближе к GPT-4. Поэтому GPT-4o стала универсальным выбором для разработчиков: 90% экономии бюджета при почти GPT-4-качестве – очень привлекательный компромисс.
Резюмируя, GPT-4o – отличный вариант для производственных решений, где требуется мощь GPT-4, но надо контролировать затраты. Например, в боте-помощнике, обрабатывающем сотни запросов в сутки, переход с GPT-4 на GPT-4o снизит расходы на порядок без ощутимой потери качества. Для мультимодальных сценариев (анализ изображений, аудио) GPT-4o вообще незаменима, так как младшие модели таких возможностей не имеют.
GPT-4.5 – продвинутые диалоги с эмоциональным интеллектом (но высокая цена)
GPT-4.5 – экспериментальная модель (пока в режиме research preview), анонсированная в начале 2025 года. Её целью было улучшить навыки ведения диалога, эмоциональный интеллект и стиль ответов. Проще говоря, GPT-4.5 – это как “очень человечный собеседник”: он лучше улавливает тон, способен к эмпатии, генерирует более естественные и связные продолжительные диалоги. Например, 4.5 великолепно подходит для задач маркетинга, общения с клиентами, генерации контента в определённом tone of voice (брендовый стиль, дружелюбный тон и пр.). Он рекомендуем для написания писем пользователям, постов в соцсети, креативных рекламных слоганов – везде, где важна стилистика и эмоция в тексте.
Однако плата за эти улучшения – очень высокая стоимость и меньшая доступность. Как видно из таблицы, GPT-4.5 самый дорогой среди линеек: один запрос может стоить в десятки раз больше, чем на GPT-4.1. По данным OpenAI, цена установлена около $75 за 1M токенов входа и $150 за 1M выхода, что примерно в 30 раз дороже GPT-4o. Потому 4.5 предоставляется только ограниченно (например, в ChatGPT Plus давали несколько пробных сообщений в месяц).
Вывод: GPT-4.5 имеет узкую область применения – когда требуется наивысшее качество разговора, тонкая настройка под эмоции и стиль. В прикладных продуктах его применение сейчас затруднено из-за цены. Логичнее отладить задачу на GPT-4.1 или GPT-4o, и лишь если нужна максимальная человечность ответов, попробовать GPT-4.5 точечно (например, для генерации финальной версии важного текста от имени компании). Для повседневных же задач по диалогу GPT-4o или GPT-4.1 справятся достаточно хорошо без астрономических затрат.
OpenAI o4-mini и o4-mini-high – быстрые технические эксперты для логики и кода
Отдельно от основной GPT-линейки OpenAI развивает семейство моделей o-series (от слова “openAI” или “omnivore”). o4-mini – это компактная модель для рассуждений, выпущенная в 2024 году как преемник o3-mini. Она специально оптимизирована под технические и научные задачи: хорошо решает математические примеры, пишет и отлаживает код, анализирует данные. По сути, o4-mini – это быстрый и недорогой STEM-ассистент. Он не будет растекаться длинными рассуждениями, а постарается кратко и чётко дать ответ или совет по техническому вопросу. Например, удобно попросить o4-mini быстро найти ошибку в коде, объяснить алгоритм, помочь с формулой – модель выдаст ёмкий ответ без лишней “болтовни”.
Главные преимущества o4-mini: скорость, низкая задержка и низкая цена при достаточно высоком интеллекте в узкой сфере. Согласно тестам, o4-mini по ряду задач сравним с более крупной o3, но при этом почти в 10 раз дешевле её. Цена API (~$1.1 за 1M входных токенов) делает её привлекательной для массового использования. Поэтому o4-mini советуют для приложений, где нужно множество быстрых логических операций – проверка данных, генерация небольших скриптов, ответы на короткие вопросы по науке и технике и т.д. Этот движок также поддерживает Vision-возможности: может анализировать изображения (графики, диаграммы) как часть задачи, что полезно для технических расследований.
o4-mini-high – это специальный режим/вариант o4-mini, при котором модель работает более “вдумчиво” и подробно. Если o4-mini обычный стремится к краткости, то high-версия может дать развёрнутое объяснение, пройтись по шагам решения задачи, повысить точность результата. По сути, o4-mini-high “думает дольше”, добавляя больше внутреннего анализа, что полезно для более сложных задач – например, решить уравнение с подробным пошаговым выводом или проанализировать длинный код на предмет архитектуры. В то же время, скорость у high-режима чуть ниже, и ответ выйдет длиннее. Стоимость же token-тарификации та же, что у o4-mini (модель одна и та же по ресурсам), так что можно смело использовать high, когда нужна дополнительная точность без боязни потратить больше денег. Просто учтите, что high-вариант может генерировать чуть больше токенов ответа за счёт пояснений.
Вывод: o4-mini – незаменим для быстрого решения технических вопросов. Это как «младший программист/аналитик» под рукой: быстро, дёшево, по делу. o4-mini-high – тот же специалист, но который готов объяснить всё подробно и проверить дважды. Обе модели отлично подходят для встроенных помощников в IDE, аналитических ботов, учебных приложений по математике, где важна оперативность и правильность решения рутинных задач.
OpenAI o3 – мощное рассуждение для сложнейших аналитических задач
OpenAI o3 – вершина линейки “reasoning models” (моделей рассуждений). Это самая мощная и медленная модель, созданная для действительно сложных многоэтапных задач: громоздкие вычисления, многовариантный анализ данных, решение проблем, требующих цепочки логических выводов. По возможностям o3 превосходит даже GPT-4 в узких областях: математика высокого уровня, научные исследования, комплексный анализ нескольких документов. Например, o3 способен провести SWOT-анализ бизнеса по куче разрозненных данных, либо решить нетривиальную задачу из высшей алгебры, пошагово обосновывая каждый шаг. Он как бы “думает дольше и глубже” – отсюда и более медленная скорость ответа.
Особенность o3 – он может комбинировать различные источники информации и даже инструменты. Эта модель разрабатывалась с учётом интеграции с инструментами (код, веб-поиск и др.), что позволяет ей разбивать огромные задачи на подзадачи. В примерах от OpenAI модель o3 успешно решала сложные уравнения, требующие перебора гипотез, и писала развернутые отчёты, синтезируя данные из таблиц, текста и изображений. Проще говоря, если задача требует “мозгового штурма” и анализа как от эксперта-аналитика, o3 справится лучше всех.
Минус, как уже отмечалось, – цена и скорость. Тариф o3 самый высокий: ~10 долларов за миллион входных токенов (это в 25 раз дороже GPT-4.1 на входе). Использовать его имеет смысл, только когда действительно необходим такой уровень рассуждений. Как правило, в реальных продуктах вместо o3 стараются применять o4-mini или GPT-4, если они могут решить задачу – из экономии. Тем не менее, для научных целей или разовых тяжёлых расчётов o3 может быть оправдан. Например, если нужно один раз автоматически проанализировать большой набор данных и получить отчет со всеми выкладками, стоимость в несколько долларов может быть приемлема ради уникального результата.
Вывод: модель o3 – это своего рода «профессор математики и аналитики». Она предназначена для редких случаев, когда ни одна другая модель не даёт нужной глубины. В ежедневной разработке к ней обращаются редко, но важно знать, что такой “режим максимального мыслительного усилия” у OpenAI есть, и при неограниченном бюджете он способен на удивительные вещи.
API vs веб-интерфейс GPT: когда что использовать
Наконец, рассмотрим API vs веб-интерфейс GPT – то есть использование моделей через программный интерфейс или через готовое приложение (например, сайт ChatGPT). Обе опции имеют свои плюсы, и выбор зависит от ваших целей.
Когда лучше использовать API OpenAI GPT:
- Автоматизация и интеграция. Если вы создаёте бота, веб-сервис или приложение, которое должно само обращаться к модели – однозначно нужен API. Он позволяет програмmatically отправлять запросы и получать ответы, встраивать ИИ в любые процессы. Примеры: чат-бот на сайте поддержки, автоматизированный переводчик, система анализа обращений пользователей и пр.
- Масштаб и контроль затрат. Через API вы платите “по использованию” – за токены. Это выгодно, когда запросов много или они систематические. Можно точно рассчитать стоимость и оптимизировать её (выбрать модель подешевле, ограничить длину ответов и т.п.). В веб-интерфейсе (ChatGPT Plus) вы ограничены фиксированной платой и политиками (например, лимит сообщений в час).
- Гибкость настроек. API даёт больше возможностей тонкой настройки: можно задать системные инструкции, temperature, топ-p и другие параметры генерации, подключать файн-тюн модели под свои данные, использовать функции (function calling) и новые фичи (например, встроенные инструменты типа кода или веб-поиска через Assistants API). Через веб-интерфейс доступен ограниченный набор настроек (в основном стилевых).
- Batch-запросы и автоматическая обработка. В API можно отправлять задачи пачками, асинхронно обрабатывать данные. Например, взять тысячи комментариев и резюмировать их все через GPT – это удобно сделать API-вызовами. В интерфейсе вручную стольких не обработать.
Когда удобнее веб-интерфейс (ChatGPT):
- Личное использование и творчество. Если вам нужно “просто поговорить” с ИИ, написать текст, получить совет – проще открыть ChatGPT. Веб-интерфейс имеет готовый диалоговый UI, сохраняет историю переписки, поддерживает загрузку изображений (для GPT-4 Vision) и т.д. Это идеальный вариант для единичных сессий, не требующих автоматизации.
- Отсутствие необходимости программировать. Использовать ChatGPT может любой без навыков кода. API же требует хотя бы минимально написать скрипт или использовать сторонний инструмент. Для многих пользователей, особенно не технарей, веб-версия гораздо доступнее.
- Фиксированная стоимость (для Plus). Если вы активно пользуетесь GPT для творчества или обучения, месячная подписка ChatGPT Plus ($20) может быть выгодной: она предоставляет неограниченное (условно) число сообщений к GPT-4, доступ к новейшим моделям (как GPT-4.5) без отдельной оплаты за каждый токен. В API за эквивалентный объём общения с GPT-4 пришлось бы заплатить больше. Поэтому для личных творческих проектов (написание книги, изучение языка с GPT и т.п.) подписка выгоднее.
- Интерфейсные функции. ChatGPT имеет удобные функции: выбор модели в один клик, режим просмотра изображений (в GPT-4 Vision можно загружать картинки прямо в чат), кодовый интерпретатор (интерактивное выполнение кода), веб-браузинг (в отдельных режимах). В API тоже всё это есть, но надо самому подключать и реализовывать. В вебе – “включил и работает”.
Вывод: используйте API OpenAI для продуктов, ботов и автоматизации, когда нужна интеграция ИИ в ваши системы и контроль над токенами. Выбирайте веб-интерфейс GPT (ChatGPT) для персонального использования, творчества, обучения и любых единичных взаимодействий, где удобство важнее гибкости.
В совокупности, зная тарифы на токены и возможности разных моделей, вы можете оптимально строить свои решения на базе OpenAI. Выбирайте модель по задаче: для простого – хватит дешёвой GPT-3.5, для сложного – GPT-4.1 или специализированные o-модели; а затем решайте, удобнее ли вам общаться через готовый интерфейс или напрямую по API. В любом случае, понимание цен и токенов поможет избежать неожиданных затрат и добиться максимальной эффективности от использования GPT.