Почему модели на «передовой» стали дорогими и как это бьёт по организациям
Сейчас в мире появились очень мощные ИИ-модели (например, GPT новых версий, Qwen3.8-Max или Kimi K3), которые умеют делать сложные задачи гораздо лучше прежних нейросетей. Но их использование стоит значительно дороже — иногда в 2–4 раза дороже за одну обработанную единицу текста (token). Кроме того, компании стали запускать на этих моделях гораздо более длинные и ресурсоёмкие запросы, что увеличивает расходы на ИИ в десятки раз по сравнению с прошлыми годами.
Такой резкий рост цен — серьёзная проблема для больших организаций, которые пытаются внедрять ИИ-помощников или чат-ботов для сотен и тысяч сотрудников. Если не контролировать, то даже за сотни или тысячи пользователей придётся платить стоимость, сравнимую с миллионами долларов.
Что такое модельный маршрутизатор (model routing) и как он помогает сэкономить
Model routing — это способ на лету выбирать, какую именно нейросеть использовать для решения каждой конкретной задачи. Вместо того, чтобы всегда запускать самую дорогую и мощную модель, система определяет, нужна ли именно она, или можно применить более простое ИИ или даже обойтись обычным алгоритмом или калькулятором.
Например, если сотрудник запрашивает просто сложение двух чисел, зачем запускать дорогой генеративный ИИ? Лучше использовать базовый калькулятор.
Таким образом модельный маршрутизатор помогает:
- Снизить затраты на ИИ
- Увеличить скорость обработки
- Поддерживать качество там, где это действительно важно
Как Glean реализует модельный маршрутизатор для бизнеса
Glean — компания, которая создает ИИ-инструменты для крупных организаций. Она позволяет сотрудникам и администраторам выбирать, какую модель использовать, или доверять системе автоматического выбора модели под задачу. В этой автоматической схеме Glean динамически выбирает:
- Использовать ли вообще ИИ для задачи
- Если да, то какую модель — от наиболее дешёвых до самых продвинутых
Главное преимущество — экономия. По словам руководителей Glean, их система в 4 раза эффективнее конкурирующих по стоимости за задачу.
Кроме управления моделями по цене, Glean старается помочь сотруднику с конкретными задачами, “будто это личный мощный помощник”. Для этого они объединяют возможности нескольких больших моделей (ChatGPT, Claude, Gemini и др.) в одном интерфейсе, выбирая для каждого запроса оптимальный вариант.
Обратная связь от пользователей улучшает маршрутизацию и качество
Glean установлена у тысяч сотрудников в таких компаниях, как Zillow и Booking.com. Это позволяет собирать реальные данные — кто, когда и какую модель выбирает, какие задачи бывают, как сотрудники взаимодействуют с ИИ.
Такой масштабный «человеческий обратный цикл» улучшает способность маршрутизатора подбирать оптимальные модели и делает систему лучше.
Как это можно применить вам прямо сейчас
Если вы управляете ИИ-инфраструктурой в компании или хотите внедрять ИИ-решения для сотрудников, подумайте о модельном маршрутизаторе:
- Определите типы задач, где можно обойтись простыми и дешевыми инструментами, а где действительно нужна мощная модель.
- Настройте автоматический выбор моделей для разных сценариев — так уменьшите излишние траты.
- Используйте обратную связь от пользователей, чтобы понять, что работает лучше всего.
Даже если ваша компания не сможет развернуть сразу Glean или подобные системы, подобный подход поможет контролировать бюджеты и повысить эффективность ИИ.
Кому модельный маршрутизатор актуален сейчас и кто может пока не переживать
Если у вас небольшой проект и вы платите $20–$100 за пользование ИИ для себя лично, заботиться о маршрутизации пока не нужно. Это слишком сложный уровень для одиночного пользователя.
Но если вы руководите ИИ-системами в компании со множеством сотрудников, или работаете с большими объёмами запросов, то модельный маршрутизатор — способ сэкономить и получить лучший результат.
По мере роста цен на ИИ и появления новых моделей с разной стоимостью и задачами, такого рода системы станут стандартом. Лучше разобраться в них заранее.
Сейчас вы можете узнать больше об автоматизации и интеграции ИИ в компании на нашем портале. В частности, советуем гайд по OpenClaw — платформе, которая помогает управлять разными ИИ-сервисами из одного места.
Источник: статья «Frontier Model Cost and Open-Weights Popularity is Driving Demand for Model Routing» на latent.space, автор Richard MacManus, 18 августа 2026 года.