Дешёвые API нейросетей в 2026 году: OpenAI, Anthropic, Google, DeepSeek, Mistral, xAI и Groq

Если сравнивать дешёвые API нейросетей на трёх задачах из этой статьи, без кэширования меньше всего стоит OpenAI GPT OSS 20B у Groq: от $0.075 за миллион входных токенов и $0.30 за миллион выходных. Но самый выгодный LLM API меняется, если ответы становятся длиннее, большой промпт используется повторно или задачу приходится решать со второй попытки. Ministral 3 3B от Mistral может выиграть за счёт стоимости вывода, а OpenAI GPT-6 Luna и Anthropic Claude Haiku 5.5 — недорогие варианты для тех, у кого уже настроена соответствующая интеграция.

Дешёвые API нейросетей: цены проверены 20 октября 2026 года

Сразу смотрите на обе ставки: за вход и за выход. Токен — небольшая единица текста, которую обрабатывает модель. Во вход входят инструкции, документы и история переписки; в выход — оплачиваемый ответ модели и, если это предусмотрено, её рассуждения. Миллион входных и миллион выходных токенов оплачиваются отдельно.

Все цены ниже указаны в USD за 1 миллион токенов и сверены с действующими страницами провайдеров 20 октября 2026 года. Это актуальные платные бюджетные варианты семи указанных провайдеров, а не полный перечень хостингов и не рейтинг качества. Groq предоставляет доступ к модели OpenAI с открытыми весами на своей инфраструктуре; тарифы взяты у Groq. В остальных строках указан прямой API разработчика модели.

Примечания: на странице модели Groq для входа из кэша указано $0.037. В документации по кэшированию описана скидка 50%, которая при расчёте от входной ставки даёт $0.0375. В таблице сохранена точность числа со страницы модели; примеры ниже не используют эту округлённую ставку чтения из кэша. †Цены Batch для Groq и Mistral рассчитаны по заявленной ими скидке 50%. Groq Batch, Mistral Batch.

Итог зависит от условий тарифа. Ставки OpenAI из таблицы действуют до 272K входных токенов; при более длинном промпте повышенные ставки применяются ко всему запросу. У Haiku граница — 100,000 токенов промпта, включая токены из кэша; выше неё вход и выход дорожают впятеро. Более дорогой тариф Grok Build начинается с 200K токенов промпта. Все примеры ниже укладываются в эти три порога. Цены модели OpenAI, тарифы Claude для длинного контекста, цены xAI.

У DeepSeek пиковые часы — 01:00-04:00 и 06:00-10:00 UTC с понедельника по пятницу, кроме государственных праздников Китая. Всё остальное время действует внепиковый тариф. Эта скидка по расписанию не относится к Batch API. Цены DeepSeek.

Цена входа из кэша применяется только к повторному чтению, которое соответствует условиям кэширования, а не ко всем входным токенам. Запись в кэш OpenAI Luna стоит $0.125 за миллион токенов; для коротких промптов Haiku — $0.125 при хранении пять минут или $0.20 при хранении час. Google указывает стоимость хранения $1 за миллион кэшированных токенов в час. Учитывайте эти расходы отдельно от успешных чтений из кэша. Цены OpenAI, кэширование Claude, цены Gemini.

Как рассчитать стоимость LLM API: три задачи и одна формула

Сначала посчитайте полный запрос, затем умножьте на число задач. Модель с самым дешёвым входом может проиграть, если пишет длинный ответ. Описания инструментов приложения и предыдущие сообщения тоже входят в число входных токенов.

Для обычного входа без кэширования формула такая:

Стоимость запроса = (входные токены × ставка за вход + оплачиваемые выходные токены × ставка за выход) ÷ 1,000,000.

Ниже — условные нагрузки, выбранные для этого сравнения, а не измерения реальных генераций:

• Классификация обращения: 500 входных токенов и 20 оплачиваемых выходных. Результат — короткая метка отдела или объект для маршрутизации.
• Краткое изложение документа: 10,000 входных токенов и 500 оплачиваемых выходных. Результат — сводка ограниченного объёма по документу, из которого уже извлечён текст.
• Один шаг агента для работы с кодом: 20,000 входных токенов и 2,000 оплачиваемых выходных. Агент читает инструкции, нужный код и результаты инструментов, затем выдаёт следующий ответ или предлагает правку.

В бюджет выхода входят все оплачиваемые токены рассуждений. На вашей задаче рассуждающая модель может потратить больше, поэтому замените условные значения данными о фактическом расходе. Разные токенизаторы также разбивают один документ на разное число токенов. Одинаковое число токенов позволяет сравнить ставки, но не доказывает равенство качества, объёма документов или затрат на рассуждения.

Сколько стоят 1,000 задач, выполненных за один вызов

Таблица предполагает, что каждый вызов успешен. В неё не входят чтение и запись кэша, хранение, инструменты, региональные надбавки, налоги, повторные попытки и проверка человеком. Шаг агента — это один вызов модели, а не полностью выполненная задача по программированию.

Все итоги рассчитаны для этой статьи по указанным выше тарифам на дату проверки. Для 10,000 задач в месяц умножьте значения на десять. При таком объёме условный шаг агента обойдётся в $21 у Groq или в $30 у Luna. Разница — $9 в месяц до учёта неудачных попыток и инструментов. Полезный ориентир, прежде чем тратить неделю на перенос работающей функции.

Классификация обращений: ответ должен быть коротким

Для этой чётко ограниченной задачи Groq стоит первым проверить по цене. Один вызов стоит (500 × $0.075 + 20 × $0.30) ÷ 1,000,000 = $0.0000435. При 10,000 обращений в месяц получится $0.435 за инференс Standard или $0.2175 с заявленной скидкой Batch, если очередь может подождать.

Основателю, который автоматизирует разметку входящих обращений в поддержку, стоит определить допустимые метки до выбора модели. «Оплата», «техническая проблема» и «аккаунт» проверяются программно; незапрошенный абзац с объяснением выбора увеличивает выход, но не помогает маршрутизации. Неоднозначные обращения проверяйте отдельно и направляйте на разбор, вместо того чтобы вынуждать модель уверенно ставить метку.

Компромисс здесь — между скоростью ответа и обработкой по расписанию. Для распределения новых обращений результат нужен сразу. Повторная классификация старого архива поддержки может подождать Batch. Groq указывает сроки обработки от 24 часов до семи дней, поэтому обещать результат к утру стоит только после планирования доступной мощности. Документация Groq Batch.

Краткое изложение документов: платите за полезную сводку

Gemini 2.5 Flash-Lite — разумный первый кандидат, если нужны поддерживаемые ею PDF и мультимодальный вход. При заданном объёме текстовых токенов одна сводка стоит (10,000 × $0.10 + 500 × $0.40) ÷ 1,000,000 = $0.00120. Это $12 за 10,000 сводок в месяц или $6 через Batch. Аналогичный расчёт для чистого текста у Groq даёт меньшую сумму, но выбранная модель поддерживает не тот же набор входных форматов. Возможности моделей Gemini, возможности модели Groq.

Этот расчёт подходит для извлечённого текста. У сканированного PDF с изображениями страниц расход токенов может быть другим; извлечение содержимого, поиск и хранение могут оплачиваться отдельно. Проверяйте, сохраняет ли сводка решение, сроки и исключения. Гладкость текста сама по себе не делает результат полезным.

Если вы обрабатываете интервью с клиентами, запрашивайте фиксированный набор выводов со ссылками на источник. Когда сводка теряет оговорку, от которой зависит продуктовое решение, дешёвый абзац не решает задачу. Сохраните исходный документ для проверки, чтобы не платить за ещё один пространный пересказ.

Один шаг агента для работы с кодом: считайте весь цикл

В существующей интеграции начните с Luna или Haiku, а Groq проверьте как более дешёвую альтернативу. Условный шаг Luna стоит (20,000 × $0.10 + 2,000 × $0.50) ÷ 1,000,000 = $0.003. Haiku с коротким промптом обойдётся в ту же сумму. Ни один из этих расчётов не доказывает, что модель справится с вашей конкретной правкой.

Агент для работы с кодом многократно отправляет контекст, получает предложенное действие, запускает инструменты и возвращает модели их результаты. Проваленный тест может вызвать новый запрос с ещё более длинной историей. Учитывайте каждый проход, оплачиваемые рассуждения и внешнюю среду выполнения. По одной таблице токенных тарифов нельзя оценить весь цикл: сначала нужно увидеть его в работе.

Для небольшой задачи по поддержке кода требуйте изменённые файлы, результат подходящего теста и ясное условие остановки. Предпочитайте точечную правку длинному рассказу о работе. Сокращение всего оплачиваемого выхода с 2,000 до 500 токенов по тарифу Luna экономит $0.00075 за шаг, или $7.50 на 10,000 шагов, если более короткий ответ по-прежнему решает задачу.

Как кэширование, Batch и длина ответа меняют самый выгодный вариант

Кэширование помогает при повторяющемся входе, Batch — когда работа может подождать, а короткий выход — при каждом успешном вызове. Это разные способы экономии. Если без разбора складывать их эффект, расчёт окажется слишком оптимистичным.

Чтение из кэша и запись в кэш оплачиваются по-разному

Допустим, на шаге работы с кодом повторно используется подходящий для кэширования префикс из 18,000 токенов, к нему добавляются 2,000 новых входных токенов, а оплачиваемый выход составляет 2,000 токенов. Префикс — неизменное начало запроса: например, инструкции и стабильные справочные материалы. При успешном попадании в кэш стоимость для Luna или Haiku с коротким промптом составит:

(18,000 × $0.01 + 2,000 × $0.10 + 2,000 × $0.50) ÷ 1,000,000 = $0.00138.

Первый запрос с записью префикса по $0.125 за миллион обойдётся в $0.00345, если меняющийся суффикс оплачивается как обычный вход. Десять вызовов с одной записью и девятью полными чтениями до истечения срока хранения стоят $0.01587 против $0.030 без кэширования: экономия 47.1%. Это сравнение полных расходов на десять вызовов. Десятикратная скидка на часть входа не сокращает весь счёт в десять раз.

Такой же шаг с успешным чтением из кэша у DeepSeek стоит $0.001554 вне пика или $0.003108 в пиковые часы. Более дешёвое чтение из кэша здесь не даёт преимущества перед Luna: новый вход и выход стоят дороже. Аналогичный расчёт только для попадания в кэш у Mistral даёт $0.00058. Цена привлекательна для задачи с чёткими рамками, но не доказывает сопоставимые способности к программированию.

Кэшируйте только то, что планируете использовать повторно. Хранение явно созданного кэша Google на 10,000 токенов в течение часа стоит $0.01. Каждое полное повторное использование по тарифу Standard экономит $0.0009 на входе. Поэтому только для покрытия хранения нужно двенадцать чтений из кэша; первичная обработка оплачивается дополнительно. Скидка на чтение сама по себе не оправдывает создание такого кэша для разовой сводки. Цены на кэширование Gemini.

У каждого провайдера свои правила скидок Batch

Batch подходит для накопившихся независимых задач, но не для следующего ответа в живом диалоге. OpenAI, Anthropic, Google, Mistral и Groq заявляют для выбранных моделей обработку с вдвое меньшей ценой входа и выхода. На странице DeepSeek вместо этого указаны временные интервалы; для Grok Build 0.1 прямо сказано, что Batch не поддерживается.

Anthropic разрешает сочетать скидки Batch и кэширования. Groq — нет: токены Batch уже получают скидку независимо от наличия кэша. У выбранной модели Google ставка чтения кэша в Batch остаётся $0.01, а не уменьшается вдвое вместе с обычной входной ставкой. Считайте расходы по соответствующим категориям токенов, вместо того чтобы применять обе процентные скидки ко всему счёту. Скидки Claude, правила кэширования Groq, цены Google Batch.

Когда длина выхода делает Mistral дешевле Groq

Ministral 3 3B становится дешевле Groq GPT OSS 20B, когда на каждые восемь входных токенов приходится больше одного выходного, при одинаковом числе токенов без кэша в Standard и успешном результате. У Mistral дороже вход, но дешевле выход; равенство двух счетов даёт порог отношения выхода ко входу 0.125.

При 20,000 входных и 4,000 выходных токенов вызов Mistral стоит $0.0024, а Groq — $0.0027. В трёх базовых задачах выход короче, поэтому в этих строках выигрывает Groq. У функции, которая генерирует длинные описания, перерабатывает тексты или пишет отчёты, порядок может поменяться.

Не сокращайте выход только ради более дешёвой строки в таблице. Задайте минимальный полезный результат: метку, извлечённые данные, патч или сводку ограниченного объёма. Затем проверьте, способна ли более дешёвая модель выдавать его стабильно.

Сравнение цен API ИИ: какой бюджетный вариант выбрать

Эти семь вариантов задают порядок проверки, а не места в рейтинге бенчмарков. У каждого свои практические ограничения. Указаны действующие начальные ставки Standard за вход и выход; полную тарифную сетку смотрите на страницах провайдеров.

1. Groq: первый кандидат по цене для коротких, проверяемых ответов

Groq — провайдер инференса, у которого размещена OpenAI GPT OSS 20B: текстовая модель с поддержкой инструментов, рассуждений и структурированного вывода. Она лидирует в трёх расчётах без кэша, потому что дешёвый вход выгоден при коротком ответе на большой промпт. Для разметки обращений или очереди текстовых документов начните с неё, если готовы сравнить долю приемлемых результатов с текущим решением. Главное ограничение — результат, а не заявленная скорость генерации: недопустимая метка или дополнительный проход рассуждений могут съесть экономию. Подробнее о модели.

Лучше всего подходит: короткие ответы с проверкой и очереди независимых текстовых задач
Главное преимущество: минимальная стоимость без кэша при трёх заданных бюджетах токенов
Цены: от $0.075 за вход и $0.30 за выход на миллион токенов
Бесплатная проба: промокредиты в этом сравнении не учитываются

В обзоре тарифов Groq разобраны и другие аспекты выбора. Для этого списка используйте строку GPT OSS с открыто опубликованной ценой. В текущем каталоге Groq стоимость Llama 3.1 8B предоставляется по запросу в отдел продаж, поэтому строить бюджет на старом публичном тарифе нельзя. Текущий каталог моделей для продакшена.

Как провести первое сравнение

1. 1

   Выберите одну задачу с чёткими границами

   Возьмите классификацию обращений, а не всего помощника поддержки. Опишите допустимые метки и условия, при которых нужна отдельная проверка.

2. 2

   Сравните на репрезентативных запросах

   Для первичного отбора используйте 100 репрезентативных примеров, должным образом очищенных от чувствительных данных. Включите неоднозначные, некорректно оформленные и необычно длинные обращения. Проверьте текущее решение и кандидата по одним критериям приёмки.

3. 3

   Зафиксируйте полный результат

   Записывайте, принят или отклонён ответ, сколько входных и выходных токенов оплачено, полное время выполнения и все повторные попытки или передачи резервной модели. Отделяйте чтение кэша от обычного входа.

4. 4

   Перенесите только тот класс задач, который прошёл проверку

   Направляйте проверенные задачи классификации более дешёвой модели. Сохраните резервный вариант для отклонённых результатов и продолжайте наблюдение после первой выборки.

2. Mistral: кандидат для задач с большим объёмом вывода

Mistral предлагает Ministral 3 3B — компактную модель со структурированным выводом, вызовом функций и ответами на вопросы по документам. Одинаковая цена входа и выхода делает её привлекательной для преобразований с чёткими требованиями, где короткий промпт должен дать достаточно объёмный результат. Основателю, который генерирует описания товаров по шаблону, стоит проверить её, прежде чем платить за более дорогой выход у другого провайдера. Ограничение — сложность задачи: дешёвый выход полезен лишь тогда, когда небольшая модель сохраняет нужные детали и соблюдает условия. Возможности Ministral.

Лучше всего подходит: переработка текстов, описания и извлечение данных с чёткими рамками и программной проверкой результата
Главное преимущество: одинаковая ставка Standard за вход и выход
Цены: от $0.10 за вход и $0.10 за выход на миллион токенов
Бесплатная проба: тестовые кредиты не учитываются; указана цена платного инференса

Чтобы воспроизвести проверку этого кандидата, используйте ministral-3b-2512. «Small», «Mini» и «3B» — не взаимозаменяемые названия продуктов. Если проверка покажет, что нужна более крупная модель Mistral, пересчитайте расходы по её тарифу. Нельзя переносить цену маленькой модели на другой класс возможностей.

3. Google: практичный вариант для документов и прототипов

Google Gemini предоставляет Gemini 2.5 Flash-Lite — доступную в текущем каталоге стабильную модель для несложной работы с текстом, изображениями, видео, аудио и PDF. Это полезный первый кандидат, если сервис сводок обрабатывает не только извлечённый текст или вы хотите собрать прототип на опубликованном бесплатном тарифе. Стоимость платной обработки текста достаточно близка к самым дешёвым вариантам, чтобы выбор интеграции определялся поддержкой входных форматов. Главное ограничение — разница между условным бюджетом текстовых токенов и реальным запросом со смешанными типами данных. Подробнее о моделях Gemini.

Лучше всего подходит: несложная обработка документов и прототипы на данных без чувствительной информации
Главное преимущество: широкий набор входных форматов и опубликованный бесплатный тариф
Цены: платный Standard — от $0.10 за текстовый вход и $0.40 за выход на миллион токенов
Бесплатная проба: есть бесплатный тариф с отдельными лимитами и условиями

На странице цен Google различаются условия использования содержимого запросов на бесплатном и платном тарифах. Для бесплатного прототипа берите подходящие данные, очищенные от чувствительной информации, а перед обработкой материалов клиентов изучите платные условия. В обзоре тарифов Gemini отдельно разобраны подписки и API; здесь сравнивается только Developer API.

4. OpenAI: как снизить расходы в уже работающей интеграции

OpenAI предлагает GPT-6 Luna для большого потока узких задач, со структурированным выводом и регулируемыми затратами на рассуждения. Если приложение уже использует OpenAI, эту бюджетную модель стоит проверить до смены провайдера. Готовые валидаторы и механизмы резервной обработки имеют ценность, особенно когда базовая экономия от переезда составляет лишь несколько долларов в месяц. Ограничение — бесконтрольные рассуждения и повторяющиеся циклы вызова инструментов: низкая ставка не ограничивает число оплачиваемых токенов. Документация модели Luna.

Лучше всего подходит: задачи с чёткими рамками в существующем приложении на OpenAI
Главное преимущество: недорогой кандидат без перестройки процессов под другого провайдера
Цены: от $0.10 за вход и $0.50 за выход на миллион токенов в тарифе для короткого контекста
Бесплатная проба: промокредиты из приведённых расходов не вычитаются

Для работы с инструментами страница модели рекомендует Responses; в Chat Completions для вызова функций параметр reasoning_effort должен иметь значение none. Сохраняйте эндпоинт и настройки в отчёте о проверке. «Та же модель» с другими настройками рассуждений или инструментов — уже другой эксперимент с точки зрения эксплуатации.

Для короткой классификации начните с минимальных рассуждений, при которых результат проходит проверку. Для предложенной правки кода увеличивайте их только тогда, когда доля принятых результатов растёт достаточно, чтобы оправдать дополнительные токены. Это должны показать ваши тестовые примеры; страница тарифов такого ответа не даёт.

5. Anthropic: недорогие шаги Claude в пределах короткого промпта

Anthropic позиционирует Claude Haiku 5.5 для классификации, маршрутизации, извлечения данных и задач субагентов. В существующем приложении на Claude её стоит проверять одной из первых: ставки для короткого промпта совпадают с Luna. Сохраняйте интеграцию, если обе модели справляются, а переход не даёт эксплуатационных преимуществ. Главное ограничение — порог в 100,000 токенов промпта, куда входят как чтения из кэша, так и новый материал. Обзор Haiku, правила тарификации.

Лучше всего подходит: классификация и извлечение данных в существующем процессе на Claude
Главное преимущество: равенство с Luna по цене короткого промпта и возможность сочетать скидки Batch и кэширования
Цены: от $0.10 за вход и $0.50 за выход на миллион токенов при промпте до 100,000 токенов
Бесплатная проба: в документации указан небольшой тестовый кредит без фиксированной суммы

Короткий классификатор и диалог агента с накопленной историей работы над кодом могут начинаться на одной модели, а в итоге оплачиваться по разным тарифам. Записывайте длину промпта для каждого запроса, а не только среднее за месяц. Низкое среднее может скрывать небольшую долю дорогих вызовов с длинным контекстом.

В обзоре цен Claude API рассмотрена более широкая тарифная сетка. Здесь задача уже: проверить Haiku на конкретном ограниченном шаге и сохранить более сильную резервную модель, если того требуют критерии приёмки. Максимальное контекстное окно модели и диапазон её самого дешёвого тарифа — разные вещи.

6. DeepSeek: повторяющийся контекст и задачи по расписанию

DeepSeek сейчас предоставляет через deepseek-flash модель DeepSeek V4.1 Flash-1017 с JSON-выводом, инструментами и большим контекстным окном. Её стоит проверить для задач с повторяющимся контекстом, которые можно выполнять вне пика, особенно если существующий промпт для DeepSeek уже проходит проверку. В расчётах без кэша выше она не выигрывает, а очень дешёвое чтение из кэша не компенсирует любой запрос с большим выходом. Ограничение складывается из времени суток, промахов кэша и длины ответа. Текущая модель и цены.

Лучше всего подходит: повторяющийся контекст и очереди с гибким расписанием
Главное преимущество: дешёвый вход при попадании в кэш и явно заданные внепиковые часы
Цены: от $0.15 за вход и $0.60 за выход на миллион токенов вне пика
Бесплатная проба: постоянный бесплатный лимит в сравнении не предполагается

В обзоре тарифов DeepSeek разобраны более широкие вопросы аккаунта и использования. При обработке по расписанию фиксируйте тарифный интервал запроса и реальное число токенов, прочитанных из кэша. Основатель может перенести обработку архива документов на внепиковые часы; живой диалог приходится вести тогда, когда приходит клиент.

Сохраняйте deepseek-flash и фактически обслуживающую его версию в учёте расходов. По официальной странице старые псевдонимы Flash теперь ведут на текущую модель с текущими ставками. Строка модели в старом конфиге не фиксирует цену.

7. xAI: выбирайте за результат в коде, а не за репутацию дешёвых токенов

В текущей публичной таблице xAI самая дешёвая текстовая модель — Grok Build 0.1. Она ориентирована на программирование и поддерживает вызов функций, структурированный вывод и рассуждения. Добавляйте её к кандидатам, если соответствие вашему рабочему процессу может оправдать более дорогой вызов, а затем проверяйте это на своих задачах. Ограничение для нашего сравнения простое: она дороже остальных выбранных вариантов, а на странице модели указано, что Batch не поддерживается. Модель Grok Build, актуальные цены xAI.

Лучше всего подходит: работа с кодом, где доказано преимущество по принятым результатам
Главное преимущество: специализированный кандидат для программирования с документированной поддержкой инструментов
Цены: от $1.00 за вход и $2.00 за выход на миллион токенов при промпте меньше 200K токенов
Бесплатная проба: кредиты подписки и пробные лимиты не учитываются

Не переносите запомнившуюся цену старой модели Grok Fast в эту строку. Рекомендация основана на действующей официальной таблице. Если вашему аккаунту доступны другие модели или индивидуальные условия, сначала отдельно посчитайте их стоимость.

Разумная причина выбрать xAI — меньше неудачных или повторных шагов на ваших задачах с кодом. Здесь это преимущество не проверялось. Без него приведённые токенные ставки не дают оснований выбирать модель по умолчанию для разметки обращений или простых сводок.

Какой API выбрать под свою задачу

Выбирайте самый дешёвый вариант, который проходит проверку, и продолжайте считать успешно выполненные задачи. Начальная рекомендация зависит от ограничений самой задачи.

Для классификатора обращений сначала проверьте Groq по цене, а Mistral добавьте как ещё одного кандидата для ответа с чёткими рамками. Требуйте допустимую метку и надёжный путь передачи на проверку. Если OpenAI или Claude уже работает, сопоставьте небольшую возможную экономию с трудозатратами на переход.

Для краткого изложения документов попробуйте Gemini, когда поддержка PDF или смешанных типов данных избавляет от отдельного этапа подготовки. Если документы уже представлены чистым текстом, попробуйте Groq. Сначала оценивайте полноту фактов и сохранение исключений, затем стиль. Независимые накопившиеся задачи отправляйте в Batch, когда позволяют сроки.

Для шага агента по работе с кодом начните с Luna или Haiku в той интеграции, которую уже поддерживаете. Добавьте Groq как кандидата по цене, DeepSeek — для повторяющегося контекста или работы по расписанию, а Grok Build — когда есть основания проверить его пригодность для программирования. Более низкая цена входа не определяет, сколько циклов работы с инструментами потребует задача.

Когда дешёвый первый вызов перестаёт быть выгодным

Откажитесь от дешёвого первого вызова, если его неудачи делают весь путь дороже. Возьмём явно условный процесс работы с кодом: дешёвый вызов стоит $0.0021, а передача резервной модели — ещё $0.003. Если передавать приходится 40% задач и резервная модель каждый раз справляется, средняя стоимость токенов на выполненную задачу будет $0.0021 + 0.40 × $0.003 = $0.0033.

Это больше $0.003 при прямом обращении к резервной модели с теми же условными объёмами токенов. Равенство затрат достигается при доле передач 30%. Это расчёт маршрутизации, а не измеренная частота ошибок Groq, Luna или какой-либо другой модели. Более длинные промпты при повторах и ручные исправления могут снизить этот порог.

Прежде чем считать успехи, определите, что считать успехом. Для классификации это правильная допустимая метка. Для сводки — сохранение нужных фактов. Для кода — требуемая правка, прошедшая согласованные проверки. Сам факт получения ответа ещё не означает, что задача выполнена.

Если сравниваете варианты через шлюз, учитывайте его отдельные коммерческие условия. Этот способ покупки разобран в обзоре тарифов OpenRouter. В таблицах провайдеров этой статьи не используются цены OpenRouter или других посредников.

Как отбирались модели и считались расходы

Это сравнение цен на указанную дату и авторский расчёт затрат, а не практический тест качества. При подготовке оригинальной статьи были изучены официальные страницы тарифов и возможностей. Ни одна модель не запускалась на трёх описанных задачах, и ни одна рекомендация не заявляет измеренного превосходства по точности или задержке.

В список вошли семь провайдеров в рамках сравнения: у каждого выбрана доступная сейчас бюджетная текстовая модель общего назначения, а у xAI — модель для программирования, занимающая текущую самую дешёвую текстовую строку. Исключены устаревшие семейства, цены только по запросу, специализированные классификаторы безопасности, генерация изображений, речь и эмбеддинги. Из-за различий в возможностях или единицах оплаты их включение исказило бы сравнение самых дешёвых текстовых API.

Оценка опирается на пять практических критериев: обычную стоимость входа и выхода, правила кэширования и Batch, нужные входные форматы, пороги длины промпта и объём работы до принятого результата. Во второй таблице число токенов одинаково для всех моделей, чтобы расчёт можно было повторить. Для прогноза расходов в продакшене эти значения нужно заменить фактическим расходом каждой модели.

Статья дополняет более широкое сравнение самых дешёвых API ИИ таблицей прямых тарифов провайдеров и бюджетами трёх задач. Цены трекеров, агрегаторов и посредников исключены. Публичные тарифы — отправная точка; индивидуальный договор или ограничения моделей для конкретного аккаунта требуют отдельного сравнения.

Какие решения приводят к неверному бюджету

Избегайте неподходящего способа использования, а не провайдера целиком. Следующие решения превращают привлекательную цену в ошибочный прогноз.

• Groq Llama 3.1 8B по старому публичному тарифу: в текущем каталоге цена предоставляется по запросу в отдел продаж. Получите предложение или используйте строку GPT OSS с опубликованной ценой.
• Grok Build для простого классификатора без измеренного преимущества: здесь у него самая высокая базовая стоимость. Ориентация на программирование сама по себе не помогает маршрутизации с тремя метками.
• Тариф Haiku для короткого промпта в длинной переписке: история из кэша тоже учитывается в пороге промпта. Определяйте тариф для каждого запроса.
• Бюджет DeepSeek в предположении, что всегда действует внепиковая цена: живые запросы могут приходить в дорогие часы. Считайте расходы по расписанию, которое создают ваши клиенты.
• Явное кэширование Gemini для документа, который прочитают один раз: хранение и первичная обработка могут стоить больше экономии от повторного чтения, которого не случится.
• Ministral как автономный программист без предварительной проверки: дешёвый выход — повод проверить ограниченную задачу, а не доказательство правильности каждой предложенной правки.
• Обработка Standard для очереди, подходящей под Batch: если время позволяет, сравните документированные условия Batch до смены модели или провайдера.

Бесплатный API нейросетей и сравнение цен: частые вопросы

Как сравнить цены LLM API?

Для конкретной модели сопоставьте вход, оплачиваемый выход, чтение из кэша, создание или хранение кэша, Batch и тарифы по длине промпта. В трёх примерах без кэша здесь лидирует Groq; при большем выходе может выиграть Mistral. Счёт вашего приложения зависит от реально принятых результатов, токенизации и повторных попыток.

Есть ли бесплатный LLM API для разработчиков?

Google указывает бесплатный тариф для Gemini 2.5 Flash-Lite. Его лимиты и условия использования содержимого отличаются от платного тарифа. Для проверки берите подходящие данные без чувствительной информации и заранее рассчитайте платный вариант, прежде чем обслуживать клиентские запросы за счёт бесплатного лимита.

Есть ли бесплатный LLM API без лимитов?

Ни один из приведённых источников о ценах не подтверждает наличие бесплатного безлимитного сервиса для продакшена. Рассматривайте бесплатный доступ как возможность проверки со своими условиями. Платная ставка за токены и измеренный объём запросов дают более полезный бюджет, чем ничем не подтверждённое обещание безлимита.

С чего начать в понедельник

В понедельник измерьте одну функцию, прежде чем менять весь стек. Возьмите репрезентативную выборку запросов, посчитайте фактический вход и оплачиваемый выход, затем сравните текущий вариант с самым дешёвым подходящим кандидатом. Сохраните одинаковые критерии приёмки и записывайте повторы, записи в кэш, попадания в кэш и расходы на инструменты.

Для классификатора требуйте допустимые метки. Для сводки проверяйте факты и исключения. Для шага работы с кодом — патч и результат подходящего теста. Переносите только тот класс задач, который прошёл проверку, сохраняйте резервную модель и записывайте дату тарифов вместе с расчётом. Тогда бюджет можно будет обновить без повторения всей проверки.

Используйте чек-лист аудита бизнес-процессов с ИИ, чтобы описать входные данные, критерии приёмки и резервный вариант для одной функции до смены модели.