Автор статьи на Хабре начал с простого: открыл настройки ChatGPT Plus, Claude Pro и Google AI Pro — все по $20 — и попробовал найти, сколько токенов в месяц входит в каждую. Нашёл пятичасовые окна, недельные квоты и тарифы «5x» и «20x», у которых не написано, от чего пять и от чего двадцать. Цифры «N токенов в месяц» нет ни у кого.
Я раньше считал, что вендоры её прячут. Теперь думаю иначе: её нет, потому что подписка — не мешок токенов. Это право занимать модель с какой-то интенсивностью, а сколько токенов при этом набежит, зависит от того, кто сидит за клавиатурой и что делает. Отсюда растёт всё остальное, включая разницу в 12 раз между двумя замерами за одни и те же деньги.
118 миллионов токенов за день, из них 97% — чтение одного и того же
В пользовательском логе Codex, который автор приводит, один запрос развернулся в 11 вызовов модели и 447 699 токенов. За день набежало 118,16 млн токенов и 71% недельной квоты Plus. Но 97,3% входных токенов пришлись на кэш: агент не прочитал 118 миллионов нового текста, он сто раз перечитал один и тот же репозиторий и свои же прошлые шаги.
Отсюда и разнобой в замерах. По подсчёту sites.diy, квота Codex за $20 в пересчёте на четыре недели стоила бы по API $536, квота Claude — $152. Best Value AI намерил 190 млн токенов в неделю у Plus с GPT-5.4 и 15,6 млн у Claude Pro с Opus 4.7 — 2,6 цента за миллион против 32 центов. Модели и нагрузки разные, цифры не сходятся — и оба замера измеряют не подписку, а поведение конкретного человека на ней.
Юристу с одним договором кэш помогает, аналитику с десятью выгрузками — нет
Кэш — это когда модель не перечитывает знакомый контекст по полной цене. Один документ и двадцать вопросов к нему подряд — каждый следующий дешевеет. Агент в репозитории держит в контексте инструкции, код и прошлые шаги — попаданий много. А десять разных выгрузок по очереди — каждый раз новый текст, переиспользовать нечего. Microsoft на данных Copilot даёт около 90% попаданий внутри одного шага агента и 55% между шагами: появились паузы — выгода тает.
В деньгах на примере из статьи: документ в 100 тысяч токенов, повторный вопрос к нему у Fable вдвое дешевле, чем у Astra, при одинаковой цене обычного входа — только за счёт ставки чтения кэша, $0,25 против $1 за миллион. Gemini дешевле обоих и с кэшем, и без; у Astra кэш живёт 30 минут, у Claude — 5.
Перенесу в контору на сто человек (иллюстрация, не кейс). Юрист, который загрузил договор поставки и задаёт к нему двадцать вопросов подряд, — самый дешёвый пользователь: один документ, много обращений, кэш работает на него. Аналитик, который по очереди разбирает десять актов сверки из 1С, — каждый документ новый, кэша нет, но и объём скромный. РОП с тремя письмами в день не упирается ни во что. Единственный, кто реально бьётся о недельный лимит, — разработчик с агентом в коде. OpenAI даёт ориентир: 5–45 сообщений Codex за пять часов на Plus против 100–900 на Pro 20x. У автора на Pro 20x за $200 одна сложная задача на Astra high съела почти всю недельную квоту. На Plus за $20 такой человек, по моим прикидкам, упрётся в стену за день.
И оговорка для тех, кто думает «купим Pro и подключим к Битриксу»: Anthropic прямо запрещает обслуживать пользователей своего приложения через персональную подписку. Дешёвый доступ есть, встроить его в сервис нельзя — это API и другие деньги. Оплата из России — отдельный разговор.
Gemini за $20 решил столько же задач, сколько Fable за $200, только втрое дольше
Из всего собранного автор больше всего доверяет Electricity Bench, и я с ним согласен. Там не считают токены, а дают агенту набор реальных задач и смотрят, сколько решено, за какое время и сколько лимита ушло. На наборе real-world issues v3 из 15 задач Gemini 3.8 Flash на подписке за $20 закрыл столько же, сколько Fable 5.1 за $200, но медианное время почти втрое больше. Astra близок к Fable по скорости, решил меньше.
«Сначала подбираю модель по качеству под задачу, и уже среди тех, что показывают хорошее качество, выбираю по скорости, расходу лимита и цене», — пишет автор.
Я бы добавил один вопрос: ждёт ли человек ответа. Для ночного разбора входящих заявок «втрое дольше» не стоит ничего. Для менеджера, который смотрит на крутящийся курсор, это минуты его зарплаты, помноженные на число запросов в день. У клиентов в дистрибуции и логистике я чаще вижу первый тип — пакетную обработку, где медленная модель за $20 выигрывает у быстрой за $200. Сам эти бенчи не гонял, цифры — из источника.
Вендоры уже щупают, что из подписки за $20 вынести в доплату
По данным за 2025 год, на доллар выручки OpenAI тратила $2,60, Anthropic — $2,16. Ars Technica описывала эксперимент, где Claude Code убирали из Pro для 2% новых регистраций, потом вернули. Fable на Pro оплачивается отдельными кредитами, на Max входит, но не больше 50% недельной квоты. Прогноз автора: базовые тарифы останутся, дорогие агентные сценарии переедут на кредиты и API. Для собственника это значит, что процесс, который держится на «$20 покрывают неограниченного агента», через год может стоить в разы дороже — и что прямо сейчас самый дешёвый момент понять, какая подписка кому нужна.
Шаг на неделю: список всех, кому компания платит или собирается платить за ИИ, и напротив каждого одна строка — работает он над одним документом или проектом или каждый раз над новым, и ждёт ли ответа в реальном времени. Тем, у кого агент в коде, поручите запустить npx ccusage@latest и принести две цифры: токены за неделю и сколько это стоило бы по API. Через неделю у вас карта: кому $20 с запасом, кому $100–200, а кому не подписка, а API.
Илья Потоцкий — внедряю ИИ и автоматизацию в российских компаниях. Что делаю — об авторе и Floxio.
Первоисточник: Когда отменят ИИ-подписки? Считаем, сколько нам достаётся за $20. Перевод и адаптация для российского рынка — с собственными комментариями.
Есть похожая задача в вашей компании? Напишите — разберу, стоит ли её вообще автоматизировать.
Написать в Telegram