Ориентировочные часы (ставки — открытая таблица на /price/; ключевая роль — AI-инженер, от 3 500 ₽/ч):

Проверка арифметики: минимальные часы каждой строки по ставкам /price/ дают ≈ 300 тыс., ≈ 695 тыс. и ≈ 1,5 млн ₽. В «от» это округлено до утверждённых вилок.

Уровни — не три отдельных проекта, а одна лестница: продукты обычно стартуют с уровня 2 и наращивают агентные сценарии итерациями поверх работающей системы. Sigma.AI тоже рос итерациями — от сценарных подборок до продакшена с локальной моделью.

Данные — на сентябрь 2026 года. Под словами «AI-ассистент» рынок продаёт очень разные вещи, поэтому разброс — в сотни раз.

• Боты на конструкторе. Автор блога об автоматизации на vc.ru (март 2026) называет 15–45 тыс. ₽ за простой Telegram-бот с AI, 80–150 тыс. ₽ и 1–2 месяца за ассистента на данных компании, 300–500 тыс. ₽ и 3–5 месяцев за агента с интеграциями.
• Корпоративный RAG. AI Rate (май 2026, по 30+ проектам) оценивает пилот в 0,5–1,5 млн ₽ за 1,5–3 месяца, а production с правами доступа и интеграциями — в 3–10 млн ₽ за 6–9 месяцев.

Наши уровни — посередине, и разница в составе. Бот за десятки тысяч рублей — шаблон на конструкторе, который живёт рядом с продуктом. Наш уровень 1 встраивается в продукт: маршрутизация, интеграция с вашими данными, тестирование сценариев. Корпоративный RAG за миллионы — другой класс задач: несколько систем, архивы документов и многоуровневые права доступа крупной компании.

Разработка — разовая трата; токены — ежемесячная. Российские модели тарифицируются так (сентябрь 2026, с НДС):

• GigaChat — новые клиенты с 1 сентября 2026 года подключаются через платформу cloud.ru: GigaChat 3 Pro — 0,073 ₽ за 1 000 входящих и 0,176 ₽ за 1 000 исходящих токенов, GigaChat 3.5 Reasoning — 0,096 ₽ и 0,289 ₽, GigaChat 2 Max — 0,57 ₽.
• Alice AI LLM в Yandex AI Studio — 0,5 ₽ за 1 000 входящих и 1,2 ₽ за 1 000 исходящих токенов.

Посчитаем на примере. Если запрос к RAG-ассистенту занимает около 3 000 токенов на входе (вопрос плюс найденные фрагменты базы) и 500 на выходе, один ответ на Alice AI LLM стоит около 2 ₽, на GigaChat 3 Pro — около 0,3 ₽. 10 000 таких диалогов — около 21 тыс. и около 3 тыс. ₽ в месяц соответственно. AI Rate называет для корпоративных объёмов 30–80 тыс. ₽ в месяц. Главное здесь — порядок цифр: счёт растёт вместе с трафиком, если каждый запрос идёт в модель.

Архитектура этот счёт снижает. В Sigma.AI детерминированные сценарии отвечают до 6 секунд и не тратят ни одного токена, популярные рецепты отдаются из кэша примерно за 4 секунды, и только новые нетиповые запросы уходят на генерацию — 15–20 секунд на локальной модели. Весь AI-контур после оптимизации уместился в сервер 4 CPU / 8 ГБ. Вывод для бюджета: счёт за LLM — следствие архитектуры, поэтому экономить стоит на токенах, а не на проектировании.

Кроме токенов есть поддержка: обновление базы знаний, новые сценарии, мониторинг качества ответов. На рынке это от десятков тысяч рублей в месяц за небольшого ассистента до 150–250 тыс. ₽ в месяц за корпоративный RAG (AI Rate, 2026).

Sigma.AI — AI-ассистент маркетплейса Sigma.Market: собирает корзину из товаров, которые есть на складе. Начали со сценарных подборок по каталогу; локальная модель, голосовой ввод (на iOS — системное распознавание на устройстве, на Android — Whisper) и интеграция в приложения добавлялись итерациями к работающему ассистенту.

Сейчас он в продакшене на iOS и Android: на запрос покупателя отвечает 3–5 блюдами с ингредиентами в наличии, в корзину — одним тапом. Подробнее — в кейсе Sigma.AI.