Сделал небольшой анализ своих затрат на проекты, связанные с ИИ, включая сценарии в Make, n8n + OpenAI API, chatGPT, Gemini, Claude, Grok

Сделал небольшой анализ своих затрат на проекты, связанные с ИИ, включая сценарии в Make, n8n + OpenAI API, chatGPT, Gemini, Claude, Grok + MJ/Kling/ElevenLab - итого около 300$/месяц. Можно оптимизировать, так как было много тестов:

1. Для разных кейсов нужно вызывать разные модели. Иногда дорогая модель избыточна и не привносит доп. ценности.

2. Распределять нагрузку между make, n8n, кодом на сервере. В перспективе нужно попробовать selh-hosted n8n. Это может существенно снизить цену.

3. Расширить список более узких моделек под специфические задачи - это, очевидна на hugging face или Fal.

4. Я еще мало тестил генерацию арта/ видео через API, и пока не тестил API Deep Research. Очевидно ко всему добавится скоро фронт и норм. сервак. + replit.

Ценник подобрался к цене за ActiveCompaign/ Get Responce/Zapier. А еще увеличение трафика привело к тому что на Vimeo приходится переходить на энтерпрайзный тариф - что-то около 3800/Kгод.

Т.е. инфраструктура уже приближается под 3К$/месяц. Для компании это ничто, для нашей независимой лаборатории исследования реальности немало. Затраты на использование ИИ будут расти, и все равно в конечном итоге он окупает себя тем, что можно много задач делегировать, не нанимать людей, 100% контролировать процесс.

Впрочем, я уверен, рано или поздно эти затраты будут оптимизированы. Когда вникаешь, много тестов, много избыточности, перегруженные сценарии и т.п.

Ну и самое главное - когда построил сервис, под капотом которого сидит Агент, то его можно преобразовать в SaaS. Разумеется, маркетинг никто не отменял, но перспективы огромные.