Коротко: кому что подходит
Готовый сервис (подписка на SaaS с ИИ или API публичной модели) выигрывает, когда задача типовая, данные нечувствительные, а срок — «вчера». Своя разработка выигрывает, когда важны контроль данных, глубокие интеграции с 1С/CRM/СЭД и уникальный сценарий. Большинство зрелых компаний приходит к гибриду: типовые операции на сервисах, чувствительные процессы — в своём контуре.
Сравнение по критериям
| Критерий | Готовый сервис | Своя разработка |
|---|---|---|
| Срок запуска | дни | прототип 1–2 недели; пилот 4–6 недель |
| Стартовая цена | подписка/тариф провайдера | прототип от 90 000 ₽; пилот от 480 000 ₽ |
| Данные | уходят провайдеру (проверяйте договор и страну обработки) | остаются в вашем контуре, включая on-premise |
| Сценарии | шаблонные, «как у всех» | любые, включая RAG по вашим регламентам |
| Интеграции | из коробки только популярные | 1С, CRM, СЭД, телефония — глубоко |
| Зависимость | смена тарифов/санкции провайдера = ваш риск | код и права у вас (фиксируется в договоре) |
| Стоимость владения | растёт с числом пользователей/запросов | поддержка от 50 000 ₽/мес, предсказуемо |
Когда достаточно готового сервиса
- Внутренние задачи без чувствительных данных: генерация черновиков писем, мозговые штурмы, перевод.
- Массовые типовые операции, где отличия от конкурентов не создают ценности.
- Нужна быстрая проверка спроса до выделения бюджета на разработку.
Для работы с российскими данными допустимы отечественные API (например, GigaChat) при наличии договора обработки данных оператором; для менее чувствительных задач это рабочий компромисс между скоростью и контролем.
Когда нужна своя разработка
- Обрабатываются персональные данные, коммерческая тайна или данные, подпадающие под требования локализации, — нужен изолированный контур: on-premise LLM, пилот от 480 000 ₽.
- Система для госсектора или КИИ: закрытый контур, аттестация, требования импортозамещения.
- Конкурентное преимущество — в самом сценарии: ассистент, обученный вашим процессам, с интеграциями в 1С и CRM, не копируется подпиской.
Гибридная схема
Практичный вариант: RAG-контур разворачивается у вас, а модель вызывается через API до момента, когда экономика потребует собственный inference. Плюс — сохранение контроля над базой знаний и логами. Риски публичных сервисов и штрафы за утечки разбираем в материалах утечки через ИИ-сервисы и штрафы и утечки через ChatGPT.
Что такое изолированный контур — on-premise LLM в словаре и on-premise LLM для госорганизаций; миграция с зарубежных сервисов — импортозамещение и миграция; разработка интеграций — LLM-интеграции и RAG.
Совокупная стоимость владения
Сравнивайте не стартовые цены, а стоимость за 1–2 года. Подписка масштабируется линейно: каждый новый пользователь и поток запросов увеличивает счёт, а смена тарифа провайдера не в вашей власти. Свой контур предсказуем: разовые инвестиции (прототип от 90 000 ₽, пилот от 480 000 ₽, контур 0,9–1,2 млн ₽) плюс поддержка от 50 000 ₽/мес, не зависящая от числа обращений. При активном использовании точка перелома обычно наступает в первый-второй год; при эпизодическом использовании сервис остаётся дешевле. Мы честно говорим, какой вариант выгоднее вам, — даже когда это подписка, а не наша разработка.