Нейросеть для бизнеса: 18 задач и какие модели брать

Нейросети заменяют дорогих исполнителей в 18 типовых задачах бизнеса: от копирайтинга и SMM до транскрибации и юридического анализа. Современная LLM — это не один сервис, а набор моделей под разные задачи, доступных через один API. Месяц работы копирайтера 80 000 ₽ закрывается генерацией текстов на Claude Sonnet 4.6 за 1500-3000 ₽; смена дизайнера на gpt-image-2 даёт экономию в 5-30 раз; поддержка первой линии на дешёвой модели обходится в 0.3-1.5 ₽ за диалог. Этот обзор — карта 18 задач, рекомендованные модели, стоимость в рублях, ROI-формулы и пошаговый онбординг для юрлица.

В нашем каталоге доступны 40+ моделей: Claude от Anthropic, GPT и gpt-image от OpenAI, Gemini и Veo от Google, DeepSeek, Qwen, GLM и другие. Цены — 1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ (71.668 ₽/$ на 2026-05-27), без наценки на токены. Оплата — на расчётный счёт российского юрлица, закрывающие документы по ЭДО. Сервисная комиссия 5% — только при пополнении баланса.

Шесть категорий бизнес-задач

Задачи бизнеса для нейросетей делятся на шесть категорий — внутри каждой работают разные модели и разная экономика. Вот сводка с топом моделей и средним счётом за месяц на типовой нагрузке малого/среднего бизнеса. Подробнее — 12 вопросов поставщику LLM API перед подписанием.

Категория 1. Контент-маркетинг (4 задачи)

Сюда входят генерация маркетинговых текстов, копирайтинг под лендинги и продукты, ведение соцсетей и email-рассылки. Это самая горячая категория для замены: один копирайтер на полной ставке стоит 60 000-120 000 ₽/мес, а нейросеть на тех же объёмах укладывается в 1500-5000 ₽ счёта по API.

Когда экономия максимальная: массовые повторяющиеся форматы — описания товаров, посты по шаблону, цепочки приветствий. Здесь LLM делает то же, что и junior-копирайтер, но в 50-100 раз дешевле и без потери качества. Когда экономия меньше: уникальные лонгриды и брендовые тексты — здесь LLM ускоряет работу автора в 2-3 раза, но не заменяет редактора.

Категория 2. Визуальный контент (4 задачи)

Генерация изображений, логотипов, ретушь фото и короткие видеоролики. До 2024 года это была закрытая зона для агентств и фрилансеров; с появлением gpt-image-2, Seedance и Veo 3 Pro визуал по API стал инструментом маркетолога, а не привилегией дизайн-отдела.

Цена картинки в gpt-image-2 — $0.04 за изображение, что по курсу 71.668 даёт 2.87 ₽. Месяц карточек товара (300-500 штук) — это 1000-1500 ₽ вместо 50 000-150 000 ₽ дизайнера. Видео сложнее: Seedance — 7.17 ₽ за секунду, Veo 3 Pro — 35.83 ₽ за секунду, что делает осмысленным 5-15-секундные ролики для рекламы и UGC, но всё ещё дорогим длинный продакшн.

Категория 3. E-commerce и поддержка клиентов (2 задачи)

Карточки товаров, FAQ-боты, первая линия поддержки. Это категория с самым быстрым ROI — нейросеть закрывает 60-80% типовых обращений, оставляя людям только эскалации.

Типовой расчёт для саппорта: средний диалог — 4-8 сообщений, около 1500-3000 токенов на диалог. На Claude Sonnet 4.6 — это 1.5-4.5 ₽ за диалог; на DeepSeek V4 Pro — 0.1-0.3 ₽. При 2000 диалогах в месяц это 200-600 ₽ на DeepSeek или 3000-9000 ₽ на Sonnet — против 80 000-150 000 ₽ оператора первой линии.

Категория 4. Аналитика и данные (2 задачи)

Анализ данных, перевод текстов. Здесь LLM не заменяет аналитика, но снимает с него рутину: сводки по таблицам, классификация записей, перевод документов и переписки.

Для аналитики критичен длинный контекст: Gemini 3.1 Pro и GPT-5.5 держат до 1.05 млн токенов на вход, что закрывает квартальный объём данных в одном запросе. Перевод — самая дешёвая задача в каталоге: на DeepSeek V4 Pro перевод страницы текста стоит доли копейки, миллион слов — около 60-100 ₽.

Категория 5. Документы и юридическое (3 задачи)

Юридический анализ договоров, создание презентаций, генерация резюме. Это категория, где LLM работает в режиме «черновик плюс проверка человеком»: модель готовит структуру и формулировки, эксперт валидирует.

Для юридических задач берут только флагманы: Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 — у них минимальные галлюцинации, аккуратная работа с длинными формулировками и цитатами. Дешёвые модели здесь экономически не оправданы: цена ошибки в договоре кратно выше экономии на токенах. См. также легально ли использовать AI API для юрлиц — компании часто беспокоит compliance в правовых задачах.

Категория 6. Медиа: аудио и видео (3 задачи)

Транскрибация записей, генерация музыки и озвучка. Категория сейчас активно растёт — раньше это была работа узких специалистов с дорогим софтом, сейчас всё доступно по API за копейки.

Транскрибация часовой записи на Gemini 3.1 Pro обходится в 5-15 ₽ против 800-2000 ₽ ручной расшифровки или подписки на профильный SaaS. Озвучка одного маркетингового ролика длиной минуту — 30-80 ₽ вместо 3000-8000 ₽ за диктора и студию.

Сводная матрица: 18 задач → модель → счёт в месяц

Все 18 задач в одной таблице с дефолтной моделью, экономичной альтернативой и средним счётом в месяц при типовой нагрузке (малый и средний бизнес).

Эти счета — реалистичные диапазоны на типовой нагрузке малого и среднего бизнеса. На больших объёмах удельная стоимость падает за счёт пакетирования запросов и переключения на дешёвые модели. На сложных нишах счёт растёт из-за длинных контекстов и флагманских моделей. Точные тарифы — на странице pricing.

Базовые модели каталога: цены в рублях

Чтобы оценить юнит-экономику любой задачи, держите в голове базовый прайс-лист моделей. Все цены — за 1 миллион токенов (вход / выход), курс ЦБ 71.668 ₽/$ на 2026-05-27, без наценки на токены.

Внутри одного аккаунта Promptra доступны все эти модели через Claude API, Gemini API, ChatGPT API и общий OpenAI-совместимый endpoint. Переключение между нейросетями — это смена одной строки model в коде запроса.

Как считать ROI: было — стало

ROI нейросети в бизнесе считается просто: берёте текущую стоимость задачи (человек или агентство), измеряете объём в типовых единицах (символах, диалогах, картинках, минутах) и сравниваете с API-счётом по той же нагрузке. Три типовых сценария.

Пример 1. Копирайтер vs Claude Sonnet 4.6

Было. Копирайтер на ставке 80 000 ₽/мес выдаёт 40-60 текстов: посты, описания товаров, рассылки. Средний текст — 2000-3000 знаков. Без учёта налогов и накладных расходов.

Стало. Тот же объём через Claude Sonnet 4.6 в режиме «маркетолог пишет промпт, нейросеть выдаёт черновик, редактор правит за 10-15 минут». Один текст — ~500 входных токенов промпта плюс ~1500 выходных токенов ответа = 0.1 ₽ вход + 1.6 ₽ выход ≈ 1.7 ₽ за текст. 60 текстов в месяц — около 102 ₽ за API. С учётом 30% выходных токенов запас на итерации (промпт-инжиниринг и переделки) — 130-150 ₽/мес.

Экономия: 80 000 ₽ — 150 ₽ = 79 850 ₽/мес, или 533× окупаемость. Реальная картина обычно сложнее: копирайтер не уходит совсем, но снижает нагрузку и переключается на стратегические задачи (бренд, лонгриды, креатив). Чистая экономия — 40 000-60 000 ₽/мес, плюс рост объёма контента в 3-5 раз.

Пример 2. Дизайнер vs gpt-image-2

Было. Junior-дизайнер на ставке 60 000 ₽/мес или фрилансер с прайсом 1500-3000 ₽ за карточку товара. На 100 карточек — 60 000-150 000 ₽ за пакет.

Стало. Те же 100 карточек через gpt-image-2: 100 картинок × 2.87 ₽ = 287 ₽. С запасом на 2-3 итерации промпта и отбраковку — 600-900 ₽.

Экономия: 60 000 ₽ — 900 ₽ = 59 100 ₽/мес, или 65× окупаемость на типовом объёме. Картинки от gpt-image-2 не заменяют дизайнера на брендовых проектах, но закрывают карточки, баннеры в соцсетях, иллюстрации к статьям и черновики креативов. На массовых задачах разница в 50-100 раз — это уже не оптимизация, а изменение модели работы.

Пример 3. Оператор саппорта vs DeepSeek V4 Pro

Было. Оператор первой линии на ставке 60 000 ₽/мес держит 1000-1500 диалогов: типовые вопросы по доставке, статусу заказа, возвратам.

Стало. Бот первой линии на DeepSeek V4 Pro закрывает 60-70% диалогов автоматически, оставляя оператору только эскалации. Средний автоматический диалог — ~2000 токенов = 0.06 ₽ вход + 0.12 ₽ выход = 0.18 ₽ за диалог. 1000 автоматических диалогов в месяц — 180 ₽.

Экономия: оператор всё ещё нужен на сложные случаи, но один оператор закрывает в 3-5 раз больше уникальных тикетов. Прямая экономия фонда оплаты труда — 30 000-40 000 ₽/мес на каждые 1000 диалогов в дополнение к ускорению ответов.

Универсальная формула ROI: ROI = (стоимость_исполнителя − стоимость_API − стоимость_редактора) / стоимость_API. Если ROI выше 5-10× и качество устраивает — переход экономически оправдан. Если ROI 1-3× — стоит подумать, точно ли LLM закрывает задачу полностью, или нужен ещё один человеческий контроль.

Как подключить за 30 минут: пять шагов

Базовый онбординг для юрлица — пять шагов от регистрации до первого боевого запроса. Реалистичный тайминг — 30-60 минут плюс время на банковский перевод (1-2 рабочих дня).

Шаг 1. Регистрация и заключение договора

Создаёте аккаунт, заполняете реквизиты компании (ИНН, КПП, расчётный счёт, юридический адрес). Договор и приложения формируются автоматически из шаблона и подписываются по ЭДО — Контур.Диадок, СБИС, Такском поддерживаются. Если ЭДО у вас нет — пакет подписывается на бумаге курьером. Обычно занимает 1-2 рабочих дня с момента отправки реквизитов.

Шаг 2. Получение API-ключа

После активации аккаунта в личном кабинете нажимаете «Создать ключ» — получаете строку формата sk-promptra-.... Это бирер-токен, который подкладывается в заголовок Authorization каждого запроса. Ключ можно хранить в переменной окружения проекта (PROMPTRA_API_KEY или OPENAI_API_KEY — у нас OpenAI-совместимый формат). Подробный разбор всех настроек ключа — в материале как получить API-ключ.

Шаг 3. Пополнение баланса

Минимальный депозит — 1000 ₽, рекомендуем стартовать с 3000-5000 ₽ для пилота. Деньги переводятся с расчётного счёта компании на расчётный счёт российское юр.лицо (реквизиты в счёте). Зачисление — в течение рабочего дня после поступления. Сервисная комиссия 5% удерживается с суммы пополнения; на токены наценки нет.

Шаг 4. Первый запрос в коде

Минимальный пример на Python с официальным SDK OpenAI:

from openai import OpenAI

client = OpenAI(
    api_key="sk-promptra-...",
    base_url="https://api.promptra.ru/v1",
)

response = client.chat.completions.create(
    model="claude-sonnet-4-6",
    messages=[
        {"role": "system", "content": "Ты копирайтер. Пиши кратко и по делу."},
        {"role": "user", "content": "Напиши описание товара: умная колонка."},
    ],
)
print(response.choices[0].message.content)

Меняете идентификатор модели — переключаетесь между Claude, GPT, Gemini, DeepSeek и другими. Это работает потому, что наш API совместим с OpenAI протоколом — никакой собственный клиент писать не нужно. Те же два параметра (base_url и model) — это всё, что отличает нас от OpenAI в коде.

Шаг 5. Мониторинг и оптимизация

В личном кабинете видны логи запросов, потраченные токены, средняя стоимость одного запроса и остаток баланса. После первой недели пилота — анализируете, какая доля запросов даёт качественный результат, какая модель дешевле под вашу задачу, где можно сжать промпт без потери качества. Типовая оптимизация снижает счёт в 2-3 раза.

Документы для бухгалтерии

Каждое пополнение баланса автоматически закрывается полным пакетом первичных документов: договор-оферта (один раз при подключении), счёт на оплату, акт выполненных работ, счёт-фактура и УПД. Документы формируются в момент зачисления денег и приходят по ЭДО — Контур.Диадок, СБИС, Такском поддерживаются. Все документы проходят стандартную налоговую проверку при выездных и камеральных проверках — это стандартный B2B-сервис на территории РФ. Подробный разбор пакета документов и интеграции с 1С — в материале закрывающие документы за AI API.

Promptra — Russian LLM API aggregator. One OpenAI-compatible endpoint to all flagship models: OpenAI (GPT-5.5, GPT-5.4), Anthropic (Claude Opus 4.7, Sonnet 4.6), Google (Gemini 3.1 Pro, 3.5 Flash), DeepSeek V4 Pro, Qwen 3.6 Plus.

Provider prices 1-to-1 at CBR rate — no markup on tokens. Ruble billing per contract, full closing documents through EDI. No VPN — legal B2B service in Russia.

Try: promptra.ru · model catalog · docs