Какая модель реально самая выгодная, если у тебя просто макбук
Обещал в ролике — выполняю. Заставляем агента собрать таблицу цен и общий зачёт Artificial Analysis, посчитать твой месячный счёт и слепо сравнить модели на твоих задачах.
Evgenii Arsentev · PhDReviewed for accuracy by Evgenii Arsentev, PhD · 2026-10-25
Ты написал «Китай» — держи обещанное. Сейчас ты руками своего агента построишь себе персональный расчёт: таблицу по пяти моделям из рейтинга Artificial Analysis с ценой за миллион токенов и местом в общем зачёте, честный подсчёт того, сколько стоит запустить Kimi K3.1 Pro у себя локально, и твой личный месячный счёт по каждой модели. На выходе у тебя будет не чужое мнение из ролика, а цифра: сколько ты платишь в месяц и за что.
Главную мысль повторю прямо, чтобы дальше читать было легче. Открытые веса — это не «бесплатно», это «бесплатно, если у тебя есть кластер видеокарт за семьсот тысяч долларов». Kimi K3.1 Pro правда сильная, почти три триллиона параметров — именно поэтому она и не поедет на твоём ноутбуке. Выгодная модель для человека с макбуком — та, которую ты не держишь у себя: платишь за доступ, железо не покупаешь.
Что понадобится
Собери это до начала
- 1Любой ноутбук с браузером — макбук, старый ThinkPad, без разницы. Видеокарта не нужна, мы ничего не запускаем локально.
- 2Агент, который умеет ходить в интернет и складывать результат в файлы — например, Claude Code. Всё остальное он поставит себе сам.
- 3Твой платный доступ к моделям: подписка или оплата по токенам. Это единственная статья расходов в этой статье.
- 48–10 своих настоящих задач, на которых ты реально работаешь: письмо клиенту, разбор таблицы, сценарий ролика, код. Не «расскажи анекдот».
- 540–60 минут времени и готовность самому расставить оценки в слепом сравнении. Этот шаг за тебя никто не сделает.
Настраиваем по шагам
Шаг 1. Узнать свой месячный объём в токенах
Цена за миллион токенов сама по себе не значит ничего. Разница между моделью за два доллара и за пятнадцать — это разница в два чая в месяц, если ты пишешь десять писем в день, и разница в две зарплаты, если ты каждый день прогоняешь через модель сотни страниц. Поэтому начинаем не с рейтинга, а с себя: сколько ты реально потребляешь.
«Задай мне 5–7 вопросов о том, как я использую ИИ: какие задачи, какой объём текста на входе и на выходе, сколько раз в день, бывают ли длинные документы. Потом посчитай мой примерный расход за месяц в токенах — отдельно вход, отдельно выход — и покажи расчёт простой таблицей, чтобы я видел, откуда взялась каждая цифра. Если чего-то не знаешь, спрашивай меня, не придумывай. Сохрани результат в отдельный файл, он понадобится дальше.»
Должно получиться: короткая таблица с двумя итогами — сколько миллионов входных и выходных токенов в месяц. Проверь глазами одно: твой самый частый сценарий действительно в списке, и объёмы похожи на твой день, а не вдвое больше. Если агент подставил числа, которых ты ему не говорил, попроси пересчитать с твоими.
Шаг 2. Собрать таблицу из Artificial Analysis
Это тот самый независимый рейтинг, о котором я говорил в ролике: там Kimi K3.1 Pro занимает четвёртое место в общем зачёте. Нам нужна не картинка с сайта, а своя таблица: пять моделей, цена за миллион токенов и место в общем зачёте. Важно, чтобы агент приносил ссылку и дату к каждой цифре — цены на доступ меняются месяцами, а не годами.
«Открой независимый рейтинг Artificial Analysis и собери мне таблицу: пять моделей из верхней части общего зачёта — место в общем зачёте, цена за миллион входных токенов, цена за миллион выходных токенов, кто разработчик и открытые ли у модели веса. Обязательно включи в таблицу Kimi K3.1 Pro и Claude Opus. К каждой цифре поставь дату, когда ты её взял, и ссылку на страницу-источник. Если какой-то цены на сайте нет, напиши «нет данных» — не подставляй свою оценку. Ходи по сайту спокойно, с паузами, как человек, не выкачивай его целиком.»
Должно получиться: таблица из пяти строк, где у каждой цены есть ссылка и дата. Открой сайт сам и сверь две-три цифры глазами — это тридцать секунд и единственная защита от того, что агент возьмёт цену годичной давности из статьи в блоге. Если напротив половины клеток стоит «нет данных», значит страница поменялась, переходи к перепроверке вручную.
Шаг 3. Отделить отдельные тесты от общего зачёта
Вот здесь и живёт обман техноблогеров. Kimi часть тестов действительно выигрывает — и ролик про «обходит Claude и GPT по всем бенчмаркам» собирают именно из этих отдельных графиков. А в общем зачёте Claude Opus впереди. Пусть агент разложит тебе это по полочкам и честно скажет, какие тесты к твоей работе вообще не относятся.
«По тому же рейтингу Artificial Analysis покажи раздельно: в каких отдельных тестах Kimi K3.1 Pro выше Claude Opus, а каким получается общий зачёт. Объясни простыми словами, что меряет каждый тест, и отметь те, которые к моим задачам из первого файла вообще не относятся. В конце ответь одной фразой: меняет ли победа Kimi в этих отдельных тестах выбор модели под мои задачи, и почему.»
Должно получиться: список тестов с пометками «про мои задачи» и «не про мои задачи» и один внятный вывод. Проверь глазами, что агент не сложил отдельные тесты в свой собственный «общий зачёт» — нам нужен тот, что опубликован в рейтинге, а не самодельная средняя.
Шаг 4. Посчитать, сколько стоит запустить её у себя
В ролике я назвал порядок цифры: железо под такую модель — около семисот тысяч долларов. Теперь не верь мне на слово, пусть агент посчитает сам, под твою ситуацию. Почти три триллиона параметров нужно куда-то положить, и ноутбук без видеокарты для этого не подходит ни в какой конфигурации. Самое полезное в этом шаге — пересчитать стоимость кластера в месяцы платного доступа лично для тебя.
«Посчитай, что нужно, чтобы запустить Kimi K3.1 Pro с открытыми весами локально: сколько у неё параметров, сколько памяти видеокарт требуется, какое железо и сколько оно стоит на сегодня. Отдельно и прямо напиши, можно ли это запустить на ноутбуке без видеокарты. Потом возьми мой месячный расход токенов из первого файла и цены из таблицы и скажи: на сколько месяцев платного доступа к топовой модели хватило бы этих денег. Все цифры — со ссылками и датой.»
Должно получиться: одна строка вроде «железо под локальный запуск ≈ столько-то лет твоего платного доступа». Проверь глазами, что агент считал память всех видеокарт вместе, а не одной, и что он не предложил тебе «уменьшенную версию» как замену — это другая модель, и в рейтинге у неё другое место.
Шаг 5. Превратить цены в твой месячный счёт
Теперь соединяем шаг 1 и шаг 2 — и получаем то, за чем ты пришёл. Не «цена за миллион токенов», а «я заплачу столько-то в месяц». В этот момент обычно выясняется, что разрыв между первым и четвёртым местом в деньгах оказывается меньше, чем ты думал, потому что твой объём — это не объём компании с сотней сотрудников.
«Возьми мой месячный объём токенов и таблицу цен и посчитай для каждой из пяти моделей, сколько я заплачу за месяц. Выведи столбиком от дешёвой к дорогой, рядом поставь место в общем зачёте, добавь столбец «в год». Отдельно покажи, насколько в деньгах отличается первое место от четвёртого при моём объёме. Если по модели цены нет, так и напиши, не подставляй среднюю.»
Должно получиться: пять строк с суммой в месяц и в год. Проверь глазами, что входные и выходные токены считались по разным ценам — выходные почти всегда дороже, и если агент умножил всё на одну цифру, счёт у тебя занижен.
Шаг 6. Слепое сравнение на твоих задачах
Рейтинг отвечает на вопрос «какая модель лучше в среднем по миру». Тебе нужен ответ на вопрос «какая лучше в моей работе». Это единственный шаг, где человек обязателен: оценки ставишь ты, вслепую, не зная, где какая модель — иначе ты просто подтвердишь то, во что уже веришь.
«Я дам тебе 8 моих настоящих рабочих задач. Прогони каждую через три модели из таблицы — обязательно включи Kimi K3.1 Pro и Claude Opus. Сложи ответы в один файл-сравнение так, чтобы не было видно, где какая модель: только вариант А, Б, В, и порядок каждый раз меняй. Я сам поставлю оценки от 1 до 5 в этом файле. После того как я закончу, раскрой, какая модель где была, посчитай средний балл по каждой и скажи, на каких типах задач разрыв заметнее всего.»
Должно получиться: файл с тремя вариантами на каждую задачу без подписей, а после твоих оценок — средний балл по моделям. Проверь глазами, что варианты правда обезличены: если в тексте остались фразы вроде «как языковая модель от такого-то разработчика», сравнение уже не слепое, попроси перегенерировать.
Шаг 7. Собрать схему: основная модель плюс дешёвая на рутину
Самая выгодная модель — редко одна. Обычно выгодно так: дорогая и сильная там, где результат идёт людям и деньгам, дешёвая — на черновую работу, где ошибку видно сразу и переделать не больно. Пусть агент посчитает такую смешанную схему на твоих цифрах и честно скажет, где дешёвая модель тебя подведёт.
«По моим оценкам из слепого сравнения и по месячному счёту предложи рабочую схему: какая модель будет у меня основной, а какую дешёвую поставить на черновую рутину — расшифровки, первые черновики, сортировку и разметку. Посчитай смешанный счёт за месяц против варианта «только основная модель». И отдельным абзацем честно напиши, на каких моих задачах дешёвая модель просядет так, что мне придётся переделывать руками — там экономии нет.»
Должно получиться: короткое решение на одну страницу — основная модель, модель для рутины, два месячных счёта и список задач, которые дешёвой модели не отдаём. Проверь глазами, что в списке «не отдавать» есть всё, что уходит наружу клиенту: такие тексты за дёшево обходятся дороже всего.
Шаг 8. Пересобирать это раз в месяц
Цены на доступ падают, новые модели выходят каждые несколько недель, место в общем зачёте меняется. Расчёт, который ты сделал сегодня, через три месяца будет наполовину неверным — и тебя снова начнут ловить роликами про «китайцы порвали всех». Поэтому последним шагом превращаем разбор в повторяемый отчёт.
«Сохрани весь этот разбор как мой постоянный отчёт по выбору модели и напоминай мне раз в месяц пересобрать его заново: снять свежие цены и общий зачёт с Artificial Analysis, пересчитать мой месячный счёт, сравнить с прошлыми цифрами и показать, что изменилось и нужно ли менять основную модель. Если страница рейтинга изменилась и нужных цифр ты не нашёл — не угадывай и не бери их из новостей, напиши, что не нашёл, и дай мне ссылку, чтобы я посмотрел сам.»
Должно получиться: файл отчёта с датой и напоминание в твоём календаре или задачнике. Проверь глазами на следующем прогоне: в отчёте появилась вторая колонка с новыми цифрами, а старые остались на месте. Если старые цифры исчезли, ты потерял возможность видеть динамику — попроси дописывать, а не перезаписывать.
Рейтинг меняет вид страниц — после редизайна агент принесёт «нет данных» или, хуже, подставит цифры из старых статей. Любую цену перед решением сверяй глазами на сайте. Если агент куда-то заходит под логином, это должны быть только твои учётки, никаких чужих и купленных; чужие площадки за автоматический вход и выкачивание блокируют аккаунт, а не предупреждают. Темп держи человеческий: спокойный обход нескольких страниц с паузами, а не сотни запросов в минуту — за это сайты банят по адресу, и ты останешься без источника данных. Деньги тратятся на шаге 6: прогон восьми задач через три модели — это реальные оплаченные токены, доступ к моделям платный в любом случае. И не путай «открытые веса» с «бесплатно»: запуск Kimi K3.1 Pro у себя означает покупку кластера видеокарт, а не отсутствие расходов.
Кому подходит
Подходит, если ты работаешь с макбука или обычного ноутбука и платишь за доступ: ты получишь честную цифру месячного расхода и перестанешь дёргаться на каждый ролик про новую китайскую модель. Не подходит, если ты ищешь способ «запустить топовую модель бесплатно у себя» — такого способа нет, физика памяти видеокарт не обсуждается. Локальный запуск оправдан компании, которой нужна приватность и которая готова держать свой кластер; если это ты, считай не цену токенов, а стоимость железа, электричества и человека, который это обслуживает. И помни: оценки в шаге 6 ставит человек, агент только собирает и считает — доверять ему выбор «что из этого лучше написано» нельзя.
Про долгую игру скажу из своего. Свою контент-фабрику ИИ-роликов мы строили год, прежде чем пошли лиды с органики. За такой срок переплата в несколько раз на токенах съедает бюджет раньше, чем ты дойдёшь до результата, — поэтому выигрывает предсказуемый расход, а не модель, которая вчера выиграла один график в чьём-то ролике.
Таблица пяти моделей с ценой за миллион токенов и местом в общем зачёте, расчёт стоимости локального запуска в месяцах твоего доступа, твой месячный и годовой счёт по каждой модели, слепое сравнение на твоих задачах с твоими оценками и схема «основная плюс дешёвая на рутину» — пересобираемая раз в месяц одной фразой. Это и есть ответ на вопрос, какая модель действительно самая выгодная: не та, что в заголовках, а та, которая при твоём объёме и твоих задачах даёт нужное качество за предсказуемые деньги.
Free course
Stop reading about AI — start building with it
The free Claude Code course: your first site, tool or game — no coding. No upsells, no cross-sells — nothing to buy here.
Start free →Author
Evgenii Arsentev
PhD · Chief Executive Officer, digital health
Reading is a good start
Want to actually build this?
Guides explain. The free course transforms — personalized, gamified, and built to get you shipping fast.
Start the free course →