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 LLM за год подешевели до 67%
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.
Зарубежные модели сопоставимого класса стоят до 10 раз дешевле
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.
Китайские модели задают нижнюю границу стоимости
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.
Даже внутри американского frontier-сегмента усиливается ценовая конкуренция
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.
Методология
В исследовании сравнивались публичные API-тарифы российских и зарубежных языковых моделей на август 2026 года. Цены приведены к стоимости 1 тыс. входных и генерируемых токенов в рублях.
Для оценки динамики российских моделей использовались тарифы октября 2025 года. При сравнении российских LLM с зарубежными решениями отдельно учитывались модели, с которыми российские разработчики сами сопоставляли свои продукты.
Отдельно исследовалась конечная стоимость доступа к зарубежным LLM через российские инфраструктурные платформы. Разница в тарифах используется как показатель ценовой премии для провайдера и не является оценкой его маржинальности или себестоимости.