Большие языковые модели, работающие на базе open-source, в среднем в 40 раз дешевле закрытых и коммерческих, при этом они незначительно уступают последним в характеристиках.
Стоимость использования моделей с открытой лицензией рассчитывается исходя из аренды серверов и диапазона скорости генерации текста.
Закрытые модели, напротив, принадлежат крупным ИТ-компаниям и доступны только в виде готовых сервисов через API или веб-интерфейсы.
Пользователи не могут изменять их, а оплата зависит от количества и скорости генерируемых токенов.
Для входящих и исходящих токенов цены отличаются.
Например, при минимально необходимой конфигурации сервера и его максимальной загрузке стоимость 1 млн токенов в открытых моделях варьируется от 23 (GPT OSS) до 77 рублей (Qwen).
При увеличении скорости генерации текста стоимость снижается до 17 и 51 рублей соответственно.
У закрытых зарубежных моделей стоимость миллиона входящих токенов находится в диапазоне от 140 рублей у GPT-5.2 до 400 рублей у Claude Opus 4.5.
Среди российских решений 1 млн токенов в закрытых моделях GigaChat 2 max и Yandex GPT pro 5 стоит 650 и 1200 рублей соответственно.
Однако руководитель платформы Yandex AI Studio (Yandex B2B Tech) Артур Самигуллин отмечает, что «эта оценка проводилась на неактуальном поколении модели».
При аналогичных расчетах с текущей версией Alice AI LLM стоимость 1 млн входящих токенов составит около 660 рублей.
При этом по итогам 2025 года потребление токенов через API в платформе Yandex AI Studio выросло примерно в семь раз.
Выбор же между языковыми моделями определяется не только ценой за единицу обработки информации, но и полной стоимостью владения: внедрение open-source-решений требует инвестиций в инфраструктуру и дефицитные кадры.
Крупный бизнес чаще «дообучает» открытые модели, тогда как малые компании предпочитают готовые сервисы с оплатой по факту использования.
