GigaChat API или YandexGPT API: что выбрать для продукта

Коротко: кому что

Если задача массовая и простая, например разметка обращений, извлечение полей из писем, короткие ответы по шаблону, считайте на лёгких моделях: GigaChat Lite или Alice AI LLM Flash. Разница в цене между ними в разы, а не в проценты, поэтому сначала проверьте качество на своих примерах, а потом смотрите на тариф.

Если нужен длинный контекст, то есть договоры, регламенты, переписка целиком, у Яндекса на базовом инстансе это Alice AI LLM со 128 тысячами токенов. У YandexGPT Pro 5.1 контекст 32 тысячи. У GigaChat размер контекста зависит от модели и площадки: на cloud.ru у GigaChat-2-Max указано 131 тысяча токенов.

Если у вас агент с вызовом инструментов и несколькими шагами, стоимость определяется числом шагов, а не ценой за миллион. Здесь работает связка: лёгкая модель на извлечение и форматирование, старшая только на шаг рассуждения. Посчитать месячный бюджет под свой объём можно в нашем калькуляторе, ссылка внизу статьи.

Тарифы на 29 октября 2026

Цены ниже взяты со страниц тарифов провайдеров, пересчитаны за миллион токенов и указаны в рублях с НДС, синхронный режим. GigaChat не разделяет входящие и исходящие токены, Яндекс для части моделей разделяет. Полная таблица с датой проверки лежит в калькуляторе стоимости LLM.

Что меняется в линейках прямо сейчас

Это главный раздел статьи, потому что любая таблица тарифов устаревает за квартал, а сдвиги ниже меняют сам расчёт.

• GigaChat переезжает на cloud.ru. На странице тарифов для юрлиц, обновлённой 7 октября 2026, сказано: с 1 сентября 2026 новые клиенты и клиенты, ранее не покупавшие пакеты, оплачивают работу с моделями на платформе cloud.ru. В каталоге cloud.ru на 29 октября GigaChat-2-Max стоит 569 ₽ за миллион токенов, а GigaChat-2 Lite и Pro в нём не найдены; зато есть GigaChat 3 Pro по 73 ₽ за вход и 176 ₽ за выход и 73 открытые модели. Если вы начинаете проект сейчас, считайте по каталогу cloud.ru, а не по старой странице Сбера.
• YandexGPT Lite 5 отключается 15 ноября 2026. Это указано на странице моделей AI Studio. Для массовых дешёвых задач у Яндекса остаётся Alice AI LLM Flash, у которой другая цена на выход и другой контекст. Если у вас Lite в проде, миграцию нужно заложить до середины ноября.
• Яндекс сделал ставку на Alice AI LLM как модель для агентов. В релиз-нотах AI Studio от 25 ноября 2025 она названа моделью выбора для AI-агентов, а в платформе появились Responses API, Vector Store API и MCP Hub, совместимые с OpenAI. Для команды, у которой код уже написан под OpenAI SDK, это сокращает переезд до смены адреса и ключа.
• Модели первого поколения GigaChat отключены. Запросы к GigaChat, GigaChat-Pro и GigaChat-Max перенаправляются на модели второго поколения. Если в коде зашиты старые идентификаторы, он продолжает работать, но поведение модели уже другое, и это нужно перепроверить на своём наборе примеров.

Доступ, данные и ответственность

Оба провайдера принимают оплату в рублях по договору с российским юрлицом, и данные обрабатываются в России. Это снимает вопрос с оплатой зарубежных API из России, который ищут чаще, чем кажется, и упрощает разговор с юристами про персональные данные.

Упрощает, но не закрывает. Передача персональных данных во внешнюю модель остаётся обработкой по 152-ФЗ со всеми вытекающими: основание, договор с обработчиком, минимизация. Провайдер даёт площадку, а ответственность за законность обработки и за то, что именно уходит в запрос, лежит на владельце продукта. Мы проектируем так, чтобы в модель уходил минимум: обезличенные поля вместо карточки клиента целиком, и журнал того, что отправлено.

Про размещение модели в своём контуре. У Яндекса есть выделенные инстансы с посекундной тарификацией, у cloud.ru открытые модели, а запуск открытой модели на собственном сервере считается отдельно: GPU, загрузка, сопровождение. В калькуляторе мы этот вариант цифрами не оцениваем, потому что он зависит от вашего железа и объёма, а не от прайс-листа.

Как выбирать: один набор примеров, обе модели

Тарифы отвечают на вопрос «сколько», но не на вопрос «справится ли». Поэтому выбор провайдера у нас выглядит как эксперимент, а не как обсуждение.

• Собрать 30 реальных примеров задачи с известным правильным ответом. В нашем safety-слое для одного из продуктов это 12 сценариев, где модель обязана сработать, 8, где обязана промолчать, и 10 пограничных.
• Прогнать каждый пример пять раз на каждой модели-кандидате: 150 вызовов на модель. Один прогон ничего не доказывает, потому что модель отвечает по-разному.
• Зафиксировать критерии до прогона: доля пропусков, точность, валидность формата ответа, время ответа по p50 и p95, цена за тысячу вызовов. У нас это 0 пропусков, точность не ниже 0,92, валидный JSON 150 из 150, p50 до 2 секунд, p95 до 3,5 секунд.
• Сравнивать по порядку важности, а не по сумме баллов. Для нас порядок такой: полнота, валидность схемы, точность, p95, цена. Модель, которая дешевле вдвое, но пропускает один случай из тридцати, проигрывает.
• Оставить набор примеров в проекте и прогонять его при каждой смене модели или тарифа. Провайдеры меняют линейки, как показано выше, и без набора вы узнаете об изменении поведения от пользователей.

Типичные ошибки расчёта

Три ошибки встречаются почти в каждом первом расчёте, который к нам приносят.

• Считать по символам, а не по токенам. Русский текст токенизируется дороже английского, и у разных провайдеров по-разному. Проверяйте на своих текстах через токенизатор провайдера: у обоих есть отдельный метод подсчёта токенов.
• Забывать системный промпт и историю. В чате по документам каждый запрос несёт инструкцию, найденные фрагменты и предыдущие реплики. Входящих токенов обычно в 10-30 раз больше, чем исходящих, поэтому у Alice AI LLM с дешёвым входом и дорогим выходом счёт может оказаться ниже, чем у модели с одинаковой ценой в обе стороны.
• Не закладывать повторы. Тайм-ауты, повторные вызовы при невалидном ответе, циклы агента «подумал, вызвал, подумал». В расчёт закладываем коэффициент повторов и лимит шагов на задачу, иначе бюджет расходится с реальностью в первую же неделю.