Какие есть нейросети сегодня, я слышу почти на каждой встрече с клиентом: за пару лет список моделей вырос от одного GPT до десятков инструментов под разные задачи. Работаю с нейросетями каждый день: собираю RAG-чат-ботов на Claude API для интернет-магазинов, генерирую иллюстрации для лендингов на Tilda, использую Claude Code и Cursor в собственных проектах. В статье раскладываю модели по типам, показываю разницу в архитектуре, доступе и стоимости и объясняю, какую нейросеть ставить под конкретную задачу для сайта или бизнеса.
По теме статьи
Готовое решение
AI-чатбот для сайта на Claude - отвечает как ваш менеджер, работает 24/7
Подключу к вашему сайту чат-бота на Claude API. Бот отвечает на вопросы клиентов голосом вашего бренда, знает каталог и условия доставки, забирает лиды в CRM или Telegram.
от25 000 ₽
AI / Claude API
Искусственный интеллект для бизнеса
AI-чатбот на сайт с базой знаний, автообработка заявок, генерация контента, умный парсинг. Claude API, OpenAI, RAG.
от50 000 ₽
Текстовые нейросети: GPT, Claude, Gemini и другие языковые модели
Языковые модели - самая большая группа, потому что от них зависит и чат-бот, и генерация текста для сайта, и разбор документов. Отличаются они по трём параметрам: сколько текста держат в памяти за один запрос (контекстное окно), насколько точно следуют длинной инструкции и сколько стоит запрос к API.
| Модель | Разработчик | Контекст | Особенность |
|---|---|---|---|
| GPT‑5 | OpenAI | до 400 тыс. токенов | сильный ассистент общего назначения, широкая экосистема плагинов и инструментов |
| Claude Opus / Sonnet 5 | Anthropic | до 1 млн токенов | точнее держит длинный системный промпт, хорошо работает с кодом и агентными сценариями |
| Gemini 3 | до 1 млн токенов | встроена в Google Workspace, сильна в работе с видео и большими документами | |
| Llama 4 | Meta | до 128 тыс. токенов (есть версии до 10 млн) | открытые веса, можно развернуть на своём сервере |
| DeepSeek | DeepSeek | до 128 тыс. токенов | открытая модель, недорогой API, сильна в математике и коде |
| YandexGPT / GigaChat | Яндекс / Сбер | до 32-128 тыс. токенов | обучены на русском языке, серверы и хранение данных в РФ |
Для RAG-чат-ботов, которые отвечают по базе знаний магазина, я обычно беру Claude: он реже придумывает факты и лучше держит длинные инструкции по тону и ограничениям в системном промпте. Для черновиков текста или быстрых ответов в поддержке хватает моделей подешевле - младших версий OpenAI или Claude Haiku. В библиотеке у меня есть готовый ИИ-чатбот на Claude, я адаптирую его под каталог и тон конкретного бизнеса вместо разработки с нуля.Отдельно стоят reasoning-модели: GPT‑5 в режиме thinking, Claude в extended thinking и o3. Они перед ответом строят несколько шагов рассуждения и заметно точнее решают многоступенчатые задачи вроде расчёта скидки по нескольким условиям или разбора документа. Плата за это - скорость ответа: обычный запрос занимает секунды, reasoning-режим иногда 20-40 секунд, поэтому в чат-бот для быстрых ответов клиентам я его не ставлю, а использую только там, где нужен точный расчёт или разбор длинного текста без спешки.
Нейросети для генерации изображений: Midjourney, Stable Diffusion, GPT Image и Flux
Модели для картинок отличаются не только качеством, но и лицензией на коммерческое использование результата и тем, работают они только через веб-интерфейс или отдают доступ по API.
| Модель | Доступ | Особенность |
|---|---|---|
| Midjourney | подписка, интерфейс в Discord и на сайте | лучшая детализация и стиль, коммерческая лицензия действует только пока активна подписка |
| GPT Image | встроена в ChatGPT Plus и доступна через API (пришла на смену DALL·E, отключённому в API 12 мая 2026 года) | удобна для быстрых правок картинки прямо в диалоге текстом |
| Stable Diffusion / Flux | открытые веса, можно запустить локально или через API | полный контроль над стилем и дообучением, нет лимита на количество генераций |
| Adobe Firefly | подписка Adobe | лицензия без юридических рисков для коммерции, встроена в Photoshop |
Для баннеров и обложек на Tilda-лендингах я генерирую в Midjourney и дорабатываю в Figma - у неё есть открытый REST API с полной OpenAPI-спецификацией (api.figma.com), так что базовые операции вроде выгрузки готовых экранов в n8n автоматизировать можно. Ручная работа остаётся там, где нужно менять сам макет внутри Figma, а не просто забирать готовый результат. Flux и Stable Diffusion, наоборот, отдают API и подходят, если нужно массово генерировать карточки товаров или превью по единому шаблону.Для карточек товаров важна не только картинка, а повторяемость: чтобы фон и ракурс совпадали у сотни позиций каталога. Midjourney с этим справляется хуже - каждая генерация немного отличается по стилю, даже с одинаковым промптом. Flux и Stable Diffusion с зафиксированным seed и обученной LoRA под конкретный бренд дают более стабильный результат, поэтому для интернет-магазина на WooCommerce я обычно предлагаю именно эту связку, а не Midjourney.
Бесплатный материал
🎁 Полезный скрипт в подарок
Подпишитесь на Telegram - пришлю готовый скрипт по этой теме.
Без спама. Отписка в 1 клик.
Нейросети для видео и звука: Runway, Kling, ElevenLabs, Suno
Runway Gen‑4 и Kling генерируют ролики по тексту или референсу, но пока ограничены по длительности - 5-10 секунд на клип, дальше ролики приходится склеивать между собой. ElevenLabs озвучивает текст голосом, близким к живому, я использую его, чтобы telegram-бот отвечал пользователю голосовым сообщением вместо текста. Suno собирает музыку по описанию жанра и настроения, для фонового трека в рекламном ролике хватает бесплатного тарифа.Для видео с говорящим аватаром - озвучка каталога или обучающий ролик для сотрудников - использую HeyGen: загружаю фото и текст, на выходе готовый ролик с синхронизацией губ под русскую речь. Это дешевле съёмки с оператором, но подходит только для формата «человек на экране читает текст», для полноценного рекламного ролика с постановкой нейросети пока проигрывают обычной съёмке.
Нейросети для кода: Claude Code, GitHub Copilot, Cursor
Здесь отличие не в качестве текста, а в том, насколько глубоко модель встроена в процесс разработки. Copilot подсказывает строку или функцию по контексту открытого файла. Cursor - отдельный редактор поверх VS Code с чатом, который видит весь проект и может править сразу несколько файлов. Claude Code, которым пользуюсь каждый день, работает из терминала и сам запускает тесты, читает логи и коммитит изменения - для рефакторинга крупного модуля это быстрее построчных подсказок.Кроме автодополнения, у агентных инструментов вроде Claude Code и Cursor Agent появилась работа с браузером и терминалом: модель сама открывает страницу, проверяет, что вёрстка не съехала, читает ошибку в консоли и правит код. На практике это ускоряет рутинные задачи - обновление зависимостей, массовую замену устаревшего API, но критичную логику вроде расчёта эквайринга я всё равно проверяю руками перед деплоем.
Мультимодальные модели и голосовые ассистенты
GPT‑5 и Gemini 3 принимают на входе текст, картинку, аудио и видео одновременно, без переключения между отдельными моделями под каждый тип данных. Для агентных сценариев это удобно: бот получает скриншот с ошибкой от пользователя, читает текст на картинке и отвечает голосом. Для aiogram-ботов в Telegram я собираю похожий сценарий проще - через n8n ставлю триггер на голосовое сообщение, транскрибирую через Whisper и передаю текст в Claude API для ответа.Отдельная ветка - голосовые агенты реального времени: OpenAI Realtime API и аналог у Gemini держат разговор без задержки на распознавание и синтез отдельными шагами, из-за этого голосовой бот на телефоне звучит как обычный разговор, а не по шаблону «вопрос, пауза, ответ». Для консультации по каталогу или записи на приём это ближе к живому оператору, чем классическая связка Whisper плюс TTS с паузой между репликами.
Чем нейросети отличаются друг от друга на практике
| Критерий | Что значит | Пример |
|---|---|---|
| Открытость весов | модель можно скачать и запустить у себя или только вызывать через API разработчика | Llama и Stable Diffusion открытые, GPT и Claude только через API |
| Контекст | сколько текста модель держит в памяти за один запрос | от 32 тыс. токенов у GigaChat до 1 млн у Gemini |
| Специализация | заточена под текст, картинку, код или сразу под несколько типов данных | DeepSeek Coder - только код, Gemini - мультимодальна |
| Хранение данных | где физически лежат серверы и логи запросов | YandexGPT и GigaChat хранят данные в РФ, зарубежные API - нет |
Если бот работает с персональными данными клиентов - именами, телефонами, адресами доставки, я не подключаю зарубежные модели напрямую к базе с этими данными и не храню переписку в иностранных таблицах вроде Google Sheets: по 152-ФЗ персональные данные россиян должны храниться на серверах в РФ. Для интеграции с T‑Bank или СДЭК запросы обычно проксирую через свой сервер в России и передаю в нейросеть только обезличенный текст вопроса, без имени и номера заказа.
Как выбрать нейросеть для сайта или бота
- Для чат-бота с базой знаний магазина - Claude или GPT через RAG-схему поверх каталога и FAQ
- Для массовой генерации карточек товаров - Flux или Stable Diffusion по API
- Для голосового ответа в Telegram-боте - связка Whisper для распознавания и ElevenLabs для озвучки
- Для автозаполнения описаний на Tilda - модель подешевле, младшую версию OpenAI, если объём текста большой
Если нужен чат-бот с базой знаний, я беру за такой проект от 50 000 ₽. Отдельно оцениваю сценарии автоматизации в n8n, которые связывают нейросеть с CRM, эквайрингом или службой доставки, от 25 000 ₽. Telegram-бот с нейросетью внутри, без завязки на n8n, обхожусь от 30 000 ₽. Для лендинга на Next.js с формой заявки нейросеть обычно не нужна вообще, хватает валидации и вебхука в CRM, а вот интернет-магазин с большим каталогом и частыми вопросами по доставке уже оправдывает чат-бота с базой знаний.
Частые вопросы
Какая нейросеть лучше для текста на русском языке?
GigaChat и YandexGPT обучены преимущественно на русскоязычных данных и лучше держат разговорный стиль и отраслевые термины без переключения на английский. Для сложных задач - анализа документов, рассуждений с несколькими шагами - я всё равно беру Claude или GPT, они точнее в логике, хотя иногда проще формулировать промпт на английском языке. Разговорные боты для маркетплейсов вроде Ozon или Wildberries я тоже чаще собираю на GigaChat, там меньше расхождений в терминологии карточек товаров.
Можно ли использовать Midjourney и Stable Diffusion в коммерческих проектах?
Права на сгенерированные картинки у Midjourney сохраняются даже после отмены или понижения подписки - в этом смысле лицензия бессрочная. Единственное реальное ограничение: компании с выручкой от 1 млн долларов в год обязаны иметь подписку уровня Pro или Mega, чтобы владеть правами на созданные ассеты, а не только пользоваться сервисом. У Stable Diffusion и Flux лицензия зависит от конкретной версии весов: часть распространяется свободно, часть только для некоммерческого использования, это стоит проверять перед стартом проекта. У Adobe Firefly риска нет изначально: лицензия покрывает коммерческое использование сразу, без разбора версии весов, поэтому я предлагаю её клиентам, которым важна юридическая чистота, а не максимальное качество.
Чем открытые нейросети отличаются от закрытых?
Открытые модели вроде Llama или Stable Diffusion можно скачать и развернуть на своём сервере, дообучить под задачу и не зависеть от лимитов чужого API. Закрытые модели вроде GPT и Claude доступны только через API разработчика, зато не требуют своего железа и обычно быстрее получают обновления. На практике для сайта или бота это означает разный подход к масштабированию: с открытой моделью я слежу за своим сервером и обновлениями сам, с закрытой полагаюсь на доступность API у разработчика.
Сколько стоит подключить нейросеть к сайту или боту?
Простая интеграция вроде подсказок по каталогу через API и чат-бот с базой знаний оцениваются от 50 000 ₽. Автоматизация сценария в n8n без своей логики на бэкенде стоит от 25 000 ₽, а полноценный Telegram-бот с нейросетью внутри - от 30 000 ₽. Итоговая цена зависит от того, нужен ли отдельный бэкенд под интеграцию или достаточно готового сценария в n8n.