Varto
Хочете будувати кар’єру в Data Science та AI? Vodafone Big Data Lab відкриває новий набір —>

«Токени ми не рахуємо, натомість, обираємо інструменти, де їх рахувати не потрібно. 95% колег користуються Claude»: скільки Railsware витрачає на ШІ-інструменти і як це рахує

ШІ дуже швидко перетворився з експериментального інструменту на частину щоденної роботи IT-команд. Але цікаво, скільки це реально коштує бізнесу і чи почали компанії рахувати AI-витрати так само системно, як хмарні сервіси чи софт. Про бюджети, найпопулярніші інструменти та токенну економіку всередині компанії dev.ua розпитав Анатолія Євпака, Associate Director у Railsware.

Залишити коментар
Додай у Google
«Токени ми не рахуємо, натомість, обираємо інструменти, де їх рахувати не потрібно. 95% колег користуються Claude»: скільки Railsware витрачає на ШІ-інструменти і як це рахує

ШІ дуже швидко перетворився з експериментального інструменту на частину щоденної роботи IT-команд. Але цікаво, скільки це реально коштує бізнесу і чи почали компанії рахувати AI-витрати так само системно, як хмарні сервіси чи софт. Про бюджети, найпопулярніші інструменти та токенну економіку всередині компанії dev.ua розпитав Анатолія Євпака, Associate Director у Railsware.

— Чи має ваша компанія окремий бюджет на AI-інструменти? Якщо так, яким він є у 2026 році?

Було б дивно не мати бюджету на AI-інструмент у 2026 році. Утім, він не є статичним та змінюється: зʼявляються нові сервіси, наявні — погіршуються чи покращуються, хтось переглядає цінову політику, пропонує нові плани підписок або змінює доступність окремих моделей. Станом на зараз витрати Railsware на ШІ-інструменти (якщо ми говоримо про «чисто» AI-тули, а не софт з доданими ШІ-функціями) становлять близько $15–20 тисяч на місяць.

У певні моменти, на короткий час, у нас були вищі витрати. Скажімо, виходив новий інструмент або тестували кілька водночас, щоб обрати кращий для наших задач. Зазвичай, зрештою, в командах переходять на єдиний інструмент або ж обирають один основним і тримають додатковий на базовому плані для дрібних задач.

— Скільки компанія в середньому витрачає на AI-сервіси на одного співробітника на місяць?

Середні витрати для нашої структури та моделі бізнесу не стануть показовими, адже у нас є різні ролі, низка власних продуктів, проєкти для клієнтів тощо. Приміром, для окремих фахівців це може бути $100 і менше, тоді як у інших — становити $200-300 та вище. Крім того, у нашій сервісній гілці бізнесу, де інженери активно використовують ШІ, для частини працівників інструменти оплачують клієнти.

— Які інструменти зараз є найбільш популярними у ваших командах — ChatGPT, Claude, GitHub Copilot, Cursor, Gemini, інші?

Наразі найбільш популярний Claude — ним користується 95% колег, включно з фахівцями на наших сервісних проєктах, де ліцензії покриваються клієнтами. Причина цієї популярності не дивує: це і краще співвідношення ціни/якості, і велика кількість use cases, і загальна популярність в tech-індустрії. Крім того, за розумного використання (правильного планування роботи та максимального використання лімітів підписки), це і найбільша ефективність на кожен сплачений долар. Так, на преміум-ліцензії на плані Team, яку у нас мають практично всі в Railsware, лімітів цілком достатньо, щоб у 95% випадків вони не обмежували можливості працювати повний робочий день протягом всього тижня.

ChatGPT ще використовують близько 20% фахівців — переважно, менеджери, продакти та HR-команда. Але це радше допоміжний, а не основний АІ-інструмент. Раніше ним користувалися більш активно, зараз чимало задач частково чи повністю перейшли на Claude.

GitHub Copilot, аналогічно, частіше є другорядним інструментом. Якщо ще взимку ним користувалися 15% колег, зараз їх втричі менше.

Cursor був напрочуд популярний на початку року — тоді були нормальні ліміти та «швидкі» запити, у нас ним користувався кожен четвертий. Постійна зміна цінової політики підштовхує переходити на інші інструменти. Зараз у Railsware ним користується один з десяти колег, половина з них — менеджери, яким він потрібен як інструмент аналізу кодової бази, а інші — інженери. Коли ми бачимо, що інженери переважно використовують в роботі моделі Anthropic, переводимо їх на преміальний Claude — це в рази дешевше за аналогічних результатів. Cursor, натомість, може бути невиправдано дорогим за активного використання. Скажімо, один запит ціною в $10-20 — не рідкість.

Gemini (разом із Antigravity з підпискою Google AI Ultra для невеликої частини активних користувачів + стандартний корпоративний план для решти) був популярним, поки Google пропонував знижки та майже безлімітне користування. Утім, лише 5% працівників були справді активними (переважно менеджери, які працюють із великою кількістю текстів) і використовували його разом із Antigravity. Після підвищення цін Google та впровадження жорстких лімітів інструмент втратив сенс. Зараз практично ніхто його не використовує. Те, що пропонується «з коробки» в корпоративному пакеті, має дуже малі ліміти, які роблять його непридатним для практичного використання.

— Чи бачите ви пряму економію від використання ШІ? Наприклад, якщо раніше певну задачу виконували два дні, а тепер — кілька годин. Наведіть конкретні приклади

Економія — в плані зробленої роботи за кожен витрачений на ШІ долар — точно є, але дуже сильно відрізняється від ролі, проєкту, робочих процесів, тощо. Найкраще АІ показує себе у розробці прототипів застосунків. Те, що раніше потребувало залучення цілої команди інженерів із дизайнером та продактом та 2-3 місяців роботи, тепер можна зробити за тиждень силами не дуже технічного продакта.

Робота інженерів теж значно пришвидшилась, інколи в рази, залежно від проєкту та процесів. Тепер все впирається не в написання, а в перевірку коду, що все одно набагато швидше, ніж його писати без ШІ.

Загалом, впровадження ШІ вплинуло на практично будь-яку роль у компанії. Майже у всіх є задачі, які раніше забирали години або дні, а тепер можуть бути зроблені якісніше за хвилини, а ще й зекономити час та нерви. Навіть продакт-менеджерам тепер набагато простіше розбиратися в технічних питаннях, якщо вони можуть просто поговорити з ШІ про те, що їх цікавить, зокрема, коли є доступ до кодової бази. Це покращує розуміння проєкту, спрощує або частково автоматизує роботу над плануванням та описом скоупа для інженерів тощо. Дизайнери можуть робити клікабельні прототипи вже не у Figma і не витрачати на це страшні гроші та купу часу, а складати їх із готових компонентів одразу за допомогою ШІ.

— Чи скоротила компанія завдяки ШІ витрати на найм, розробку або підтримку продуктів?

Витрати на ці статті залишилися приблизно на попередньому рівні. Але, водночас, все стало відбуватися швидше, а також збільшилася інтенсивність роботи, як і її кількість. Тим не менш, наймати стало складніше через появу ШІ: багато спаму, шахрайства, згенерованих заявок на позиції тощо. Ми продовжуємо експериментувати, зокрема, почали використовувати ШІ-рекрутера, який проводить первинні інтервʼю з кандидатом, а також запровадили критерії «ШІ-грамотності»: певні рівні володіння АІ-інструментами, які ми вважаємо необхідними для тієї чи іншої позиції. Тут важливо зауважити, що принциповою позицією Railsware залишається те, що всі важливі рішення мають приймати люди, а будь-який аутпут від ШІ потребує перегляду та критичної оцінки.

— Як ви визначаєте ROI від використання ШІ — економія часу, кількість написаного коду, швидкість релізів, скорочення команди чи інші метрики?

Формально ROI ми ще не почали рахувати. Утім, є купа метрик, які ми вже збираємо та аналізуємо. Усі вони вказують на більшу продуктивність усіх ролей без винятку, що відчувається в результатах роботи.

— Чи є у компанії внутрішні правила щодо того, що можна і що не можна відправляти в AI-сервіси?

У Railsware працюють загальні правила використання ШІ-сервісів та правила інформаційної та кібербезпеки, зокрема, не ділитись зі ШІ паролями, приватними даними, даними клієнтів тощо. Крім того, усі ШІ-сервіси у нас — корпоративні, а отже, у них вимкнена можливість навчання на наших даних.

— Яка середня витрата AI-токенів/кредитів на одного розробника?

Токени ми не рахуємо, натомість, обираємо інструменти, де їх рахувати не потрібно. Більше того, різні моделі та їхні токени часто мають різницю в ціні у десятки та сотні разів. Також ми коригуємо процеси (чи скіли), які дозволяють зменшувати використання токенів та отримувати той самий результат (наприклад, вказувати моделі НЕ робити певних речей, які є дуже витратними).

— Чи є різниця між витратами junior, middle та senior-фахівців?

З нашого досвіду, різниця спостерігається радше за ролями, а не за рівнями сініорності. Усі з топ-менеджменту чи лідери команд зазвичай користуються ШІ набагато інтенсивніше через специфіку роботи.

— Хто в компанії використовує ШІ найдорожче — розробники, дизайнери, маркетологи, аналітики чи менеджери?

Це залежить від конкретного проєкту. Найчастіше це менеджери та інженери, але нерідко серед найактивніших користувачів ШІ є дизайнери.

— Чи встановлюєте ви ліміти на використання AI-сервісів або кількість токенів? Якщо так, які саме? Що відбувається, коли співробітник їх перевищує?

Замість оплати «on demand» за цінами публічного API, ми купуємо підписки. Якщо, наприклад, використовувати на 90%+ ліміти Premium-підписки на Claude, а потім зробити аналогічний обʼєм роботи через Cursor (а фактично на великих обсягах понад ліміти підписки — це ціна публічного API), то вартість може вийти у 20–30 разів більшою.

Фактично за місяць, за умови дуже активного використання Cursor, можна спалити суму, яка відповідатиме 1–2 рокам преміальної підписки на Claude (з використанням ідентичних моделей Anthropic). Окрім того, ми дозволяємо колегам використовувати залишкові ліміти для приватних проєктів (бо вони все одно «згорять»).

— Чи вважаєте витрати на ШІ виправданими?

100% однозначно так.

«ШІ — одна з найкращих інвестицій які можна зробити зараз». Скільки EPAM витрачає на ШІ - старший директор з AI-інженерії та впровадження EPAM Ukraine про бюджети токени та ROI
«ШІ — одна з найкращих інвестицій, які можна зробити зараз». Скільки EPAM витрачає на ШІ — старший директор з AI-інженерії та впровадження EPAM Ukraine про бюджети, токени та ROI
По темi
«ШІ — одна з найкращих інвестицій, які можна зробити зараз». Скільки EPAM витрачає на ШІ — старший директор з AI-інженерії та впровадження EPAM Ukraine про бюджети, токени та ROI
«Люди які заперечують загрозу ШІ маргіналізуються як ті що заперечували коронавірус». Чи дійсно штучний інтелект загрожує людству?
«Люди, які заперечують загрозу ШІ, маргіналізуються, як ті, що заперечували коронавірус». Чи дійсно штучний інтелект загрожує людству?
По темi
«Люди, які заперечують загрозу ШІ, маргіналізуються, як ті, що заперечували коронавірус». Чи дійсно штучний інтелект загрожує людству?
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
По темi
Читайте головні IT-новини країни в нашому Telegram
Читайте також
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
Штучний інтелект DALL-E навчився домальовувати картини. Як це виглядає
2 коментарі
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
Штучний інтелект почав озвучувати фільми на MEGOGO
6 коментарів
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
Штучний інтелект навчився реставрувати старі фотографії, перетворюючи їх на якісні зображення: відео
2 коментарі
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
«Чи є у мене талант, якщо комп’ютер може імітувати мене?». Штучний інтелект пише книги авторам Amazon Kindle. The Verge поспілкувався з авторами та виявив багато цікавого
Письменники-романісти використовують штучний інтелект для створення своїх творів. Видання про технології The Verge поспілкувалося з письменницею Дженніфер Лепп, яка випускає нову книгу кожні дев’ять тижнів, й дізналося про те, як працює штучний інтелект для написання романів. Наводимо адаптований переклад статті. 

Хочете повідомити важливу новину? Пишіть у Telegram-бот

Головні події та корисні посилання в нашому Telegram-каналі

Обговорення
Коментарів поки немає.