В 2026 году компании перестали воспринимать ИИ как эксперимент. Это операционный инструмент: снижает нагрузку на поддержку, ускоряет обработку лидов, структурирует входящий хаос. Проблема — входной порог. Коробочные SaaS не заходят в процессы, а кастомная разработка часто раздувается до года и миллионов.
\n\nПакет «AI Базовый» за 600 000 ₽ закрывает эту щель. Это фиксированный скоуп: один полноценный ИИ-сценарий, готовый к бою за 3–4 недели. Ниже — детализация, за которую мы отвечаем договором.
\n\nЧто входит в 600 000 ₽: фиксированный состав
\n\nЦена не плавает. В чек входят только работы, необходимые для запуска MVP. Никаких «разведочных полетов» за отдельный счет.
\n\n| Этап | Что делаем | Результат |
|---|---|---|
| Аудит и ТЗ (3–5 дн.) | Анализ текущего процесса, данные для обучения, точки интеграции, метрики успеха | Подписанное ТЗ, прототип промпта, план тестов |
| Подготовка данных (5–7 дн.) | Разметка 500–2000 примеров, очистка, баланс классов, RAG-индексация базы знаний | Готовый датасет, векторное хранилище, baseline метрик |
| Разработка ядра (10–14 дн.) | Настройка LLM (fine-tuning / RAG / function calling), оркестрация, fallback-логика, логгирование | API-эндпоинт со SLA < 2 сек, обработка ошибок, ретраи |
| Интеграция (5–7 дн.) | Вебхуки в CRM (AmoCRM, Bitrix24, собственная), виджет на сайте/в телеграм, передача контекста | Работающий сценарий в боевой среде, UAT чек-лист |
| Пilot и передача (3–5 дн.) | Запуск на 10–20% трафика, мониторинг качества, дообучение на реальных логах, документация | Принято-акт, инструкция для операторов, доступ к дашборду |
Итого: 26–38 календарных дней. Срок фиксируется в договоре. Сдвигается только если клиент не дает доступы или данные вовремя.
\n\nСтек 2026: почему это не «обертка над ChatGPT»
\n\nМы не проксируем запросы в OpenAI напрямую. Архитектура заточена под предсказуемость стоимости и приватность:
\n- \n
- Модели: Llama 3.1 70B / Qwen 2.5 72B (self-hosted) для классификации и извлечения; GPT-4o / Claude 3.5 Sonnet — только для генерации ответов клиенту, где важна эмпатия. \n
- Оркестрация: LangGraph (stateful agents) — гарантирует детерминированные цепочки вызовов функций. \n
- RAG: Qdrant + реранкер (bge-reranker-v2-m3). Чанкинг по семантике, не по символам. \n
- Наблюдаемость: Langfuse — трекинг токенов, latency, quality score (LLM-as-judge), алерты на деградацию. \n
- Инфраструктура: Kubernetes в Yandex Cloud / Selectel. GPU A100/H100 по споту — стоимость инференса 3–5× ниже API-провайдеров. \n
Это дает два критичных преимущества: данные не уходят к третьим лицам, а стоимость 10к запросов в день — ~15 000 ₽/мес, а не 150 000 ₽.
\n\nГарантии: за что отвечаем контрактом
\n- \n
- SLA API 99.5% (исключая плановые окна). \n
- Метрика качества: F1 ≥ 0.85 на тестовой выборке (для
Нужна оценка проекта? Напишите в Telegram или оставьте заявку на сайте — подготовим ТЗ и прототип.