Nodul: российские LLM подешевели до 67%, но зарубежные модели сопоставимого класса стоят до 10 раз дешевле

Стоимость российских языковых моделей за последний год снизилась до 67%, согласно исследованию Nodul. Однако если сравнивать их с зарубежными решениями того класса, с которыми российские разработчики сами сопоставляют свои LLM, российские модели по-прежнему могут стоить существенно дороже.

Российские разработчики заметно снизили стоимость использования языковых моделей по сравнению с октябрем 2025 года.

Наиболее сильное снижение произошло у GigaChat. Стоимость GigaChat Lite снизилась с 0,20 до 0,065 рубля за 1 тыс. токенов — на 67,5%. В линейке GigaChat Pro цена сократилась с 1,50 до 0,50 рубля — на 66,7%.

В линейке Яндекса снижение было меньше. YandexGPT Pro стоила 1,20 рубля за 1 тыс. токенов, модель старшего поколения YandexGPT Pro 5.1 — 0,80 рубля, то есть на 33% меньше. Стоимость YandexGPT Lite не изменилась и составляет 0,20 рубля.

В 2026 году российские разработчики также расширили линейки более доступными моделями. Alice AI LLM Flash стоит 0,10 рубля за 1 тыс. входных и 0,20 рубля за 1 тыс. генерируемых токенов. В коммерческой линейке GigaChat стоимость Lite-модели составляет 0,065 рубля за 1 тыс. токенов.

Снижение цен можно объяснить тем, что российские разработчики постепенно сокращают прежнюю ценовую премию и приближают тарифы к мировому рынку. На это косвенно указывает стоимость доступа к одним и тем же зарубежным моделям через российские облачные платформы.

Так, DeepSeek V4 Flash напрямую стоит 0,0375 рубля за 1 тыс. входных и 0,112 рубля за 1 тыс. генерируемых токенов. Через Yandex AI Studio — 0,30 и 0,50 рубля соответственно, то есть в 8 и 4,5 раза дороже.

У Cloud.ru разрыв меньше: DeepSeek V4 Pro стоит напрямую 0,112 рубля за 1 тыс. входных и 0,337 рубля за выходные токены, через Cloud.ru — 0,183 и 0,732 рубля, или примерно в 1,6 и 2,2 раза дороже.

Эти показатели не позволяют рассчитать реальную маржинальность провайдеров. Публичные тарифы не раскрывают себестоимость инфраструктуры, условия развертывания моделей и коммерческие расходы. Однако они показывают, насколько различается ценовая премия за доступ к одной и той же модели через разных поставщиков инфраструктуры.

Снижение тарифов само по себе не означает, что российские LLM стали самыми доступными. Для оценки их ценовой конкурентоспособности российские модели сравнили не с наиболее новыми и дорогими frontier-решениями, а с зарубежными моделями, которые сами разработчики выбирали в качестве ориентиров для своих релизов.

При запуске YandexGPT 5.1 Pro Яндекс сравнивал ее с GPT-4.1. Сейчас YandexGPT 5.1 Pro стоит 0,80 рубля за 1 тыс. входных и генерируемых токенов, тогда как GPT-4.1 — около 0,17 рубля за входные и 0,68 рубля за генерируемые.

В результате YandexGPT 5.1 Pro обходится примерно в 4,7 раза дороже GPT-4.1 по входным токенам и примерно на 17% дороже по выходным.

Еще заметнее разница у Alice AI LLM, которую разработчик сопоставляет с DeepSeek V3.1. Alice AI LLM стоит 0,50 рубля за 1 тыс. входных и 1,20 рубля за 1 тыс. генерируемых токенов. DeepSeek V3.1 по официальному тарифу стоила около 0,048 и 0,143 рубля соответственно. Таким образом, российская модель обходится примерно в 10,5 раза дороже по входным и в 8,4 раза — по исходным токенам.

Alice AI LLM Flash позволяет провести еще одно такое сравнение. Яндекс сопоставляет ее с GPT-5.4 mini. Alice AI LLM Flash стоит 0,10 рубля за 1 тыс. входных и 0,20 рубля за генерируемые токены, GPT-5.4 mini — около 0,064 и 0,383 рубля соответственно.

То есть Alice AI LLM Flash примерно в 1,6 раза дороже по входным токенам, но почти в два раза дешевле по выходным. Это показывает, что конечная экономика зависит не только от модели, но и от структуры конкретной задачи — соотношения объема входного контекста и генерации.

Сравнение актуальных тарифов показывает, что наиболее низкую цену на мировом рынке по-прежнему в значительной степени задают китайские модели.

DeepSeek V4 Flash стоит около 0,0375 рубля за 1 тыс. входных и 0,112 рубля за выходные токены, DeepSeek V4 Pro — 0,112 и 0,337 рубля соответственно. GLM-5 стоит 0,08 и 0,27 рубля, Qwen 3.8 Max — 0,17 и 0,511 рубля.

В этом же нижнем ценовом диапазоне находятся европейский Mistral Large 3 — 0,04 рубля за входные и 0,13 рубля за выходные токены, а также GPT-5.4 mini — около 0,064 и 0,383 рубля.

Из российских решений ближе всего к нижней части диапазона находятся GigaChat Lite с ценой 0,065 рубля за 1 тыс. токенов и Alice AI LLM Flash с тарифами 0,10 рубля за вход и 0,20 рубля за выход.

Старшие российские модели стоят заметно дороже: GigaChat Pro — 0,50 рубля за 1 тыс. токенов, GigaChat 2 Max — 0,65 рубля, YandexGPT Pro 5.1 — 0,80 рубля. Alice AI LLM стоит 0,50 рубля за входные и 1,20 рубля за выходные токены.

Высокая стоимость больше не является обязательным признаком frontier-модели.

В верхней части диапазона остаются Claude Fable 5 с ценой около 0,80 рубля за 1 тыс. входных и 4 рубля за генерируемые токены, а также GPT-5.6 Terra — около 0,34 и 1,53 рубля соответственно.

Однако на рынке США появляются более дешевые альтернативы сопоставимого высокого класса. Один из показательных примеров Grok с заметно более низкой стоимостью, чем у ряда решений OpenAI и Anthropic.

Ценовое давление на наиболее дорогие LLM идет уже не только со стороны китайских разработчиков. Конкуренция усиливается и внутри американского сегмента. Новые игроки предлагают сопоставимый уровень возможностей в сложных логических задачах, программировании и агентных сценариях при более низкой стоимости инференса.