Направления

AI-решения

Ассистенты, поиск по своим данным и автоматизация рутины на LLM.

Осмысленное применение языковых моделей начинается там, где есть повторяющаяся операция с текстом: поддержка отвечает на одни и те же вопросы, менеджер вручную разбирает входящие заявки, знания компании разложены по сотням документов, и найти в них ничего нельзя. Такая задача решается связкой из поиска по вашим данным и модели, которой разрешено отвечать только на основании найденного. Проект, где ценность сформулирована как «нам нужен ИИ», без названной операции, которую он заменяет, — это дорогая демонстрация, и я скажу об этом на первом созвоне.

Что входит

Ассистент по вашей базе знаний: индексация документов, поиск, ответ со ссылкой на источник (RAG)
Интеграция модели в существующий продукт: классификация обращений, извлечение полей из писем и документов, черновики ответов
Автоматизация цепочки целиком: заявка → разбор → задача в CRM → уведомление ответственному
Оценка качества: набор тестовых вопросов с эталонными ответами, чтобы смену модели или промпта можно было проверить, а не почувствовать
Контур данных: что уходит провайдеру модели, что не уходит никогда, где хранятся логи запросов и сколько живут
Честная альтернатива без модели, если та же задача дешевле решается правилами и полнотекстовым поиском

Кому подходит

Подходит: есть объём однотипных текстовых операций и конкретный человек, который сегодня делает их руками
Подходит: есть собственные данные — документы, база, переписка — и на них можно опереться
Подходит: вы принимаете, что модель ошибается, и в процессе есть место для проверки человеком
Не подходит: нужна гарантированная точность ответа. Модель даёт вероятностный результат; там, где цена ошибки — деньги, здоровье или закон, нужен другой инструмент или обязательный контроль
Не подходит: данные нельзя передавать наружу, а бюджета на локальную модель и железо под неё нет
Не подходит: цель — возможность сказать инвестору или на конференции, что в продукте есть ИИ

Стек

Python
FastAPI
PostgreSQL
pgvector
TypeScript
OpenAI-compatible API

Что влияет на стоимость

Состояние данных: чистая база или архив PDF и сканов, который сперва нужно распознать и нормализовать
Объём корпуса и частота его изменений: переиндексация раз в квартал и поток правок каждый день стоят по-разному
Требования к приватности: внешний API, российский провайдер или модель, развёрнутая на вашем железе
Сколько интеграций вокруг модели: одна форма на сайте или цепочка через CRM, почту и мессенджер
Нужна ли формальная оценка качества и её поддержка после запуска — это отдельная, постоянная работа
Кто платит за токены: эксплуатация модели не входит в стоимость разработки. Счёт у поставщика открывается на вас, платите вы напрямую — так расход виден вам в реальном времени и не проходит через студию с наценкой

Что остаётся у вас

Исходники, промпты и конфигурация индексации — в вашем репозитории; промпт не хранится «в голове» подрядчика
Набор тестовых вопросов и результат последнего прогона, чтобы было с чем сравнивать после любой правки
Описание контура данных: что уходит провайдеру, что остаётся у вас, где логи и через сколько они удаляются
Инструкция по смене модели или провайдера — чтобы решение не было заперто в одном поставщике
Ключи и биллинг на ваших аккаунтах

Пакеты

Oracle

AI-интеграция: ассистент по вашим данным или конвейер обработки.

от 500 000 ₽

Срок: 4–8 недель
Оплата по этапам: 40 / 40 / 20

Что входит

Ассистент по вашей базе знаний со ссылкой на источник в каждом ответе
Конвейер обработки документов и данных
Явные границы того, к чему модель имеет доступ, и журнал обращений
Оценка качества ответов на вашем наборе примеров, а не на демонстрации
Смена поставщика модели без переписывания приложения

Что не входит

Обучение и дообучение собственных моделей
Оплата токенов и подписок поставщиков моделей — на аккаунтах и за счёт заказчика
Гарантия фактической точности ответов генеративной модели
Передача персональных данных зарубежным поставщикам без правового основания

Обсудить пакет

Retainer

Сопровождение

Сопровождение: запас часов каждый месяц и зафиксированное окно реакции.

от 80 000 ₽/мес

Срок: минимум 3 месяца

Что входит

Двадцать часов на правки и развитие каждый месяц
Реакция на инцидент — два часа в рабочее время: по будням с 10:00 до 19:00 МСК
Обновление зависимостей и разбор новых уязвимостей
Контроль резервных копий и проверка восстановления
Ежемесячный отчёт: что сделано и куда ушли часы

Что не входит

Перенос неиспользованных часов на следующий месяц: оплачивается зарезервированное время, а не пакет часов — для разовых задач есть Hour
Круглосуточное дежурство
Новый продукт с нуля — это отдельный проект
Стоимость хостинга, лицензий и внешних сервисов

Обсудить пакет

Hour

Сопровождение

Почасовая работа: точечная задача, консультация, разбор чужого кода.

6 000 ₽/час

Срок: минимальный блок 4 часа

Что входит

Минимальный блок — четыре часа
Отчёт по времени с описанием того, на что оно ушло
Разбор существующего кода и инфраструктуры с письменным заключением
Консультация по архитектуре, стеку или чужому коммерческому предложению

Что не входит

Проект целиком — от нескольких дней работы пакет выходит дешевле
Дежурство по расписанию — это Retainer
Гарантия доступности в конкретный день без предварительной брони
Работа без описанной задачи

Обсудить пакет

Обсудить задачу Все направления