Google предлагает «безлимитный» AI за 20$ в месяц. Microsoft даёт Copilot бесплатно. OpenAI раздаёт GPT-5 за подписку на ChatGPT. Звучит щедро. Но я — разработчик, который считает реальные счета. И вот что я вижу.

Иллюзия дешёвого AI

Все три компании продают один и тот же нарратив: «AI стал доступным». Правда в том, что базовый слой — действительно дёшев. Но настоящие деньги начинаются на уровне enterprise-фич: fine-tuning, RAG, приватные инстансы, SLA 99.99%.

Мой клиент-студия разработки платила Google Cloud 4 000$ в месяц за «безлимитный» AI. Когда они попытались перейти на Gemini API для своего SaaS-продукта, оказалось: лимиты на токены, rate limiting, отсутствие гарантий latency. Переплата за «удобство» — 3 200$ ежемесячно по сравнению с direct API.

Microsoft делает ещё хитрее. Copilot бесплатен — но только в экосистеме M365. А M365 Business Premium стоит 22$ за пользователя в месяц. Вы платите не за AI, вы платите за вход в экосистему. Добавьте Azure AD, Power Platform, Dataverse — и счёт вырастает втрое незаметно для бухгалтерии.

OpenAI — монополия, маскирующаяся под стартап

OpenAI держит рынок через простую механику: лучшая модель — только у них. GPT-5 настолько впереди open-source альтернатив, что бизнесы готовы платить любую цену. И OpenAI эту цену назначает.

Я работала с клиентом, который построил document intelligence на GPT-4o. Всё работало прекрасно, пока OpenAI не поднял цену за токен на 30% без предупреждения. Бизнес-модель клиента сломалась за ночь. Альтернативы? Claude 3.5 Sonnet — хороший, но не identical. LLaMA 3.1 — open source, но требует инфраструктуры и ML-компетенций, которых у SMB нет.

Это не рынок. Это олигополия с goodwill-дисконтом.

Что делать вместо этого

Я пришла к простой формуле для малого бизнеса и стартапов: open-source модели для in-house задач, проприетарные — только для customer-facing фич.

LLaMA 3.1 70B на собственном сервере (арендованном, не облаке Google!) обходится в 800–1200$ в месяц за infra. Для сравнения: та же задача на GPT-4o стоит 3 000–5 000$ при сопоставимом качестве.

Для customer-facing AI-фич — да, имеет смысл платить за GPT-4o или Claude 3.5. Пользователь не ждёт от вас on-premise AI. Но для внутренней автоматизации, аналитики, обработки документов — считайте дважды.

Главный вывод: облака Big Tech — это как ипотека от застройщика. Кажется дешевле, чем своё жильё, пока не начнёшь считать доплаты.