Не сложно запутаться во всех понятиях и терминах AI модель или что там еще придумали. Если после статьи останутся вопросы — пишите, и наш AI enginer поможет разобрать, где вам нужен AI помощник, где хватит модели “из коробки”, а где без среды разработки и нормальной интеграции вы просто сольёте бюджет. Записаться на консультацию тоже можно сразу: иногда 30 минут разговора экономят 30 у.е. в час на бессмысленной разработке.

• AI модель, агрегатор, среда
• Компании которые дают модели и инфраструктуру
• Модели назначение и выбор под задачу
• AI генератор или AI помощник
• Для чего нужны среды разработки, что выбирать
• Где люди сами себе создают проблемы
• Выбор среды для разработки
• FAQ

AI модель, агрегатор, среда

AI модели, агрегаторы, среды и где тут реально нужен AI консультант. На рынке сейчас типовая ошибка одна и та же: компания хочет “внедрить AI”, но не понимает, что именно ей нужно — модель, ai chatbot, AI помощник, агент, генератор, агрегатор или полноценная среда разработки. В итоге покупают всё сразу, потом удивляются счёту за токены, интеграции через костыли и качеству уровня “ну, вроде отвечает”.

Разберём по-человечески. Без академической пыли. С нормальной техничкой, но понятным языком. Предлагаю небольшую диаграмму которая быстро структурирует ваше понимание всего этого винигрета.

Компании которые дают модели и инфраструктуру

Если грубо, на рынке есть несколько производителей — компании разработчики. На картинке вы можете это увидеть.

Компании-разработчики моделей делают сами модели: текстовые, мультимодальные, визуальные, видео. У Google это семейства:

1. Gemini, вы 99% уже пользовались им,
2. Imagen,
3. Veo
4. Gemma.

Все они доступны внутри Google Cloud Console там же можно и найти среду разработчика Vertex AI. Для быстрого старта и тестов существует AI Studio (песочница).
Грубо Vertex AI = AI Studio
Vertex AI — это единая платформа для построения, развёртывания и масштабирования AI/ML-приложений. Она прям для продвинутых пользователей. Мodel Garden внутри неё даёт доступ к 200+ моделям от Google, партнёров и open-моделям. Garden это как готовые направления и наборы компонентов под конкретные задачи. Об єтом поговорим в следующих статьях. И естественно все за деньги.

Что это значит на практике?

Если вам надо “попробовать руками” — часто хватает AI Studio. Google прямо позиционирует его как самый быстрый способ начать работать с Gemini и получить API key. Если нужно уже не демо, а прод: роли, безопасность, биллинг, логи, деплой, MLOps, доступ к нескольким моделям и enterprise-контур — это уже Vertex AI.

И да, маленький профессиональный цинизм: если у вас нет бюджета хотя бы на нормальный discovery и интеграцию, не надо начинать с фразы “нам бы как у всех, но быстро и дёшево”. AI так не работает. Точнее, работает, но потом вы приходите чинить это второй раз.

Модели назначение и выбор под задачу

• Что делают модели AI
• Как выбрать модель

Что делают модели AI?

Модель — это не “готовый сотрудник”. Это движок, который умеет работать с типом данных: текстом, изображением, видео, кодом, документами, иногда всем сразу. Современные Gemini-модели в Google умеют работать с текстом, изображениями, видео, PDF и длинным контекстом. У Gemini API отдельно поддерживаются structured outputs и длинный контекст, а у новых Gemini 3.x есть настройки под latency, cost и multimodal fidelity.

Простыми словами:

• текстовая модель пишет, суммирует, классифицирует, достаёт смысл из документов;
• image-модель генерирует и редактирует изображения;
• video-модель собирает видео из текста или картинки;
• мультимодальная модель умеет это комбинировать, поэтому и мульти.

Как выбрать модель

Тут логика простая, к самым простым и всеми используемым можно отнести:

• Модель генерации текств
• Генерация картинок
• Модель создания видео

Для генерации текстов

Если задача сложная — стратегия, длинные документы, аналитика, агентные workflow, работа с PDF, кодом, несколькими источниками — смотрят на reasoning-модели. У Google такой акцент сейчас у Gemini 3.1 Pro, который описан как наиболее продвинутый reasoning-модельный вариант с 1M token context window.

Если задача массовая и дешёвая: FAQ, короткие ответы, типовой ai chatbot, первичная квалификация, переписывание текста, поток заявок — обычно важнее latency и цена, чем “глубина мысли”. Для такого сегмента Google отдельно выделяет cost-efficient Flash/Flash-Lite-линейку ► Gemini 3 Flash.

Для создания картинок

Если нужны нормальные продовые картинки, редактирование, дорисовка, upscale — в экосистеме Google это Imagen. Среди новинок можно отметить такие image-варианты как Gemini 3 Pro Image.

Для видео

Если нужен AI видео креейтер, в экосистеме Google за это отвечает Veo 2 и Veo 3. В Model Garden он указан как text-to-video и image-to-video модель. Стоимость генерации картинок и видео отличается от прошности модели.

Коротко:

• сложные тексты и reasoning — Pro;
• потоковые дешёвые сценарии — Flash/Flash-Lite;
• картинки — Imagen / image-модели Gemini;
• видео — Veo.
• стоимость генерации

Вывод напрашивается сам собой из заголовка раздела. Выбирайте не ради чтоб было, а выбирайте под конкретную задачу. Возможно инфографика мас поможет выбрать. Если нет то мы с удовольствием подскажем вам.

AI генератор, AI помощник, ai chatbot

• Что такое AI генератор?
• Зачем нужен AI агрегатор
• Чем отличается AI агент и AI агрегатор?
• Что такое AI помощник?
• Что такое ai chatbot?

Что такое AI генератор?

AI генератор Это прикладной инструмент поверх модели. Он генерирует текст, картинку, видео, код, таблицу, summary — что вы ему поручили. AI генератор сам по себе не равен бизнес-решению. Это просто интерфейс к возможностям модели.

Зачем нужен AI агрегатор

Действительно зачем нужен AI агрегатор ведь у меня есть GPT Chat который все может? Вот тут многие путаются.

AI агрегатор — это не модель и не агент. Это слой, через который вы получаете доступ сразу к нескольким моделям или поставщикам. Т.е нк не может одна компания быть лидером во всех направлениях генерации. Да вы и сами замечали что текст лучше пишет одна, а картинки делает другая модель.  В случае Google таким агрегирующим контуром выступает Vertex AI. В ее Model Garden есть как собственные модели Google так и партнёрские модели.

Зачем он нужен:

• не сидеть на одном вендоре намертво;
• быстро менять модель под задачу;
• сравнивать качество и цену;
• держать в одном контуре логи, доступы, деплой и биллинг.

Если ещё проще: модель — это мотор, агрегатор — это автосалон и сервисная зона в одном лице.

Чем отличается AI агент и AI агрегатор?

AI агент — это логика, которая не просто отвечает, а делает цепочку действий. Например: принимает ввод, решает, куда сходить за данными, вызывает инструмент, пишет ответ, может триггернуть действие. В Google это частично отражено через extensions и trigger actions в Vertex AI.

AI агрегатор ничего “умного” сам по себе не решает. )) Он даёт доступ к разным моделям и удобную точку управления ими.

То есть: агент = “делает работу”; агрегатор = “даёт доступ к инструментам”. И то что они начинаются с аг не делает их одним и тем же.

Что такое AI помощник?

AI помощник — это уже не “разово сгенерируй мне абзац”, а постоянный сценарий работы. Он может:

• отвечать по базе знаний,
• собирать summary встреч,
• писать follow-up,
• помогать в Bitrix24 или HubSpot,
• классифицировать лиды,
• вытаскивать данные из PDF или CSV,
• подсказывать по GA4 и CRM.

Хороший AI консультант обычно начинает не с вопроса “какую модель вы хотите?”, а с вопроса “какой кусок рутины вы хотите срезать и где сейчас у вас узкое место?”. Поэтомо лучше всего наше с вами сотрудниество начать со слов у меня есть рутина которая отвлекае, хочу ее заменить AI менеджером.

Что такое ai chatbot?

Ai chatbot — это разговорный интерфейс поверх модели или группы моделей. Хорошо работает там, где нужно:

• консультировать клиента,
• квалифицировать лид,
• отвечать на частые вопросы,
• искать по базе знаний,
• маршрутизировать запрос в CRM.

Но есть нюанс. Если вам нужен бот только по 12 фиксированным вопросам, не надо городить космолёт на Vertex AI. Хватит сценарного бота. Если же у вас плавающие запросы, документы, живой диалог, ссылки то тогда уже есть смысл строить AI-слой.

Для чего нужны среды разработки

Vertex AI, AI Studio — это основные среды разработки AI помощьников. AI Studio — это быстрый developer-инструмент: попробовать промпты, быстро посмотреть. Помогает увидеть как отвечает Gemini, получить API key, погонять идеи. Google так его и описывает: fastest way to start building with Gemini.

Vertex AI — это уже серьёзный контур: unified platform, Model Garden, продовый деплой, tuning, actions, enterprise-инфраструктура, доступ к нескольким типам моделей.

Когда использовать среду разработки, а когда достаточно модели?

Если у вас задача уровня:

• “написать тексты”,
• “сделать картинки”,
• “проверить, как модель вообще думает”,

то часто достаточно модели и простого интерфейса.

Если у вас задача уровня:

• AI помощник в CRM,
• бот на сайте с квалификацией лидов,
• генерация по шаблонам с Post-запросами,
• маршрутизация в HubSpot/Bitrix24,
• работа с файлами txt / csv / JSON,
• учёт ролей,
• алерты в Telegram,
• ограничения по регионам, прокси, rate limits, retries, бэкофф,

то без среды разработки вы быстро упрётесь в “ну у нас в чате работает, а в проде всё упало”.

Технический нюанс, который часто всплывает уже на втором созвоне: если вы грузите клиентские базы, то формат “как получится” не подходит. Обычно просят txt или csv, UTF-8 без BOM, номера — только цифры без символов +, (), -, а дубли вычищаются до загрузки. Форматирование кривого файла — это уже отдельная работа, и да, она обычно платная.

Где люди сами себе создают проблемы

Чтобы было без воды, вот нормальная “земная” рамка.

Прайс на разработку AI консультанта — 30 у.е. в час.
Не “от”, не “по запросу”, а как ориентир для расчёта. Дальше уже зависит от того, что вы хотите:

• прототип в AI Studio — от нескольких часов;
• нормальный AI помощник с CRM, GA4 с Looker Studio, Bitrix24/HubSpot, логикой ответов и ролями — десятки часов;
• агентная система с API, webhooks, очередями, retry/backoff и аналитикой — ещё выше.

Если совсем по-простому, грубая формула такая:

Стоимость = (аналитика + интеграция + промпт-логика + тесты) × часы + setup fee

И да, жёсткий, но полезный дисклеймер:
если вы не знаете, откуда будут браться данные, кто будет отвечать за чистоту CRM и зачем вам вообще этот бот — проблема не в модели. Проблема в постановке задачи. Модель не починит бардак в процессах и голове. Она его просто ускорит.

Ещё один неприятный момент, который обычно забывают на старте: география и ограничения. Например, часть сценариев завязана на конкретные регионы США, Китай. Или вы идете в каналы, рекламные кабинеты, локальные номера, внутренние политики компании или сетевые ограничения. Иногда проект работает только на РУ/КЗ-трафике, иногда только в EU-контуре, иногда API режется корпоративным фаерволом. Это не “мелочи”, это то, на чём проекты сыпятся чаще всего и на этом заканчивается внедрение AI model.

Выбор среды для разработки

• Нужно быстро понять возможности модели берите AI Studio.
• Если нужен enterprise-контур, несколько моделей, деплой и масштабирование — Vertex AI.
• Необходимость в AI консультанте для клиентов — ai chatbot или AI помощник.
• Если нужна цепочка действий и автоматизация — AI агент.
• Хотите  переключаться между моделями и поставщиками — любого агрегатор c AI моделями.
• Если вы не понимаете, с чего начать — идите не в “модель”, а в AI консультант / AI Manager или пишите нам.

Потому что выбирать “лучшую модель вообще” — это детский вопрос. Нормальный вопрос звучит так: «… какая модель лучше для моей воронки, моих данных, моего SLA и моего бюджета.».

FAQ

Как выбрать модель под мои задачи?

Отталкивайтесь от данных, бюджета, latency и сценария: сложный reasoning — Pro, потоковые дешёвые задачи — Flash, изображения — Imagen / image-модели Gemini, видео — Veo.

Какая лучше всего модель для генерации текстов?

Для сложных текстов, аналитики и длинного контекста — reasoning-модели вроде Gemini 3.1 Pro.

Какая лучше всего модель для создания картинок?

Для генерации и редактирования изображений — Imagen и image-модели Gemini в Vertex AI.

Что делают модели AI?

Работают с текстом, изображениями, видео, документами, кодом и выдают результат по вашему сценарию.

Что такое AI агент?

Это система, которая не просто отвечает, а выполняет цепочку действий: получает данные, вызывает инструменты, принимает решение и возвращает результат.

Что такое AI генератор?

Инструмент поверх модели, который генерирует текст, картинку, видео, код или другой контент.

Зачем нужен AI агрегатор?

Чтобы управлять несколькими моделями и поставщиками из одного контура и не зависеть от одной модели.

Что такое AI помощник?

Постоянный прикладной инструмент для задач бизнеса: ответы, summary, CRM, документы, аналитика, контент.

AI видео креейтер — что это?

Инструмент для генерации видео из текста или изображения; в экосистеме Google эту роль закрывает Veo.

Для чего нужны среды разработки?

Чтобы тестировать, настраивать, деплоить и масштабировать AI-приложения, а не жить в демо-режиме.

Что такое ai chatbot?

Разговорный интерфейс поверх модели для консультаций, FAQ, квалификации и поиска по знаниям.

Когда использовать среду разработки, а когда достаточно модели?

Для быстрых тестов и разовых генераций хватает модели; для интеграций, безопасности, логов и production-сценариев нужна среда разработки.

Чем отличается AI агент и AI агрегатор?

Агент делает действия; агрегатор даёт доступ к разным моделям и управлению ими.

AI engineer — это наш специалист по внедрению ИИ в разные системы. Мы предлагаем точечное использование AI в системах, связанных с аналитикой. Все слышали, что можно как-то что-то интегрировать, но мало кто понимает, что именно можно и как это сделать. Именно для этого наш AI product manager поможет вам найти точки интеграции и предоставит пояснительную записку, нужно ли вам это вообще. Итак, что именно можно или куда можно интегрировать AI-помощника?

• AI engineer — это наш специалист по внедрению ИИ в разные системы
• Автоматический анализ рынка и конкурентов
• Расчет ценообразования, unit-экономики
• Системы выявления аномалий
• Инструменты предиктивной аналитики
• AI-агенты для анализа SEO сайта

Автоматический анализ рынка и конкурентов

Перед началом любого продвижения необходимо изучить конкурентов. Что мы об этом знаем? И вообще какова цель? Итогом изучения конкурентов будет УТП. Уникальное торговое предложение, которое отстроит вас от других и даст рынку уникальное предложение, которого нет у конкурентов. Для этого необходимо провести анализ как конкурентов, так и рынка.

Это занимает немало времени. Однако мы нашли выход. Подключив к вашему проекту AI Manager для создания AI-ассистента, можно в короткие сроки собрать информацию, которая поможет сформировать ваше УТП.

В ручном режиме анализ конкурентов почти всегда заканчивается одинаково: собрали 20 вкладок, две таблицы, что-то забыли, что-то не успели обновить. Если же технический специалист выстраивает нормальный пайплайн, система сама подтягивает цены, офферы, частотность обновлений, заголовки страниц, новые посадочные, изменения в семантическом ядре.

На практике это выглядит так: раз в день или раз в неделю компания получает короткий отчет:

• кто из конкурентов поднял цену,
• кто запустил новую акцию,
• реакцию на резкое усиление SEO-контента в выдаче.

Не общую справку по рынку, а конкретный чекинг. Если нужно, данные можно складывать в csv, UTF-8 без BOM, а если вы присылаете кривой файл — его форматирование тоже делается, но это уже отдельная работа, а не бесплатный бонус.

Расчет ценообразования, unit-экономики

Самый неприятный вопрос для любого маркетинга звучит очень просто: сколько мы можем платить за лид, чтобы не работать себе в минус. И тут красивые разговоры быстро заканчиваются. Нужна математика: CAC, средний чек, валовая маржа, повторная покупка, LTV, возвраты, комиссии платежек, скидки, расходы на саппорт. Без этого любая «оптимизация» — пальцем в небо.

• Макс. стоимость лида
• Как ИИ-агент отслеживает CPA и CPL
• Макс. стоимость покупки CAC

Макс. стоимость лида CPL

Максимальная стоимость лида — это не цифра «с потолка», а граница, после которой отдел продаж вроде бы еще занят, но бизнес уже дофинансирует каждый входящий контакт из собственного кармана. AI-ассистент может брать историю по каналам, смотреть фактическую конверсию из лида в оплату и показывать норму по каждому источнику отдельно, а не среднюю температуру по больнице.

Принцип расчета такой же, как и для CAC.

Макс. стоимость покупки CAC

С максимальной стоимостью покупки та же история. Особенно в e-commerce, где возвраты и комиссии могут съесть очень красивый на бумаге ROAS. Если система считает это ежедневно, руководитель видит, когда можно добавлять бюджет, а когда лучше выключить кампанию до обеда, а не после слитых нескольких тысяч.

На уровне формулы CAC считается просто:

Так вы сразу видите и расходы, и когда это отбивается. Без этого «давайте еще потестим» тянется месяцами.

Как ИИ-агент отслеживает CPA и CPL

AI-ассистент подтягивает данные из CRM, рекламы и аналитики, автоматически считает маржу и CAC. Затем заполняет таблицу и по триггеру предупреждает, если стоимость привлечения приближается к границе окупаемости.

Системы выявления аномалий

Это еще одна из самых недооцененных зон. Команда обычно замечает проблему поздно: конверсия упала еще вчера, фродовый трафик полез из нового источника ночью, расходы на рекламу пошли вверх без прироста дохода, но все увидели это только на планерке. Так работать дорого.

AI-агенты могут держать пороги по ключевым метрикам и сигналить сразу. Не через сутки, а почти в реальном времени в удобные каналы. В e-commerce это может быть просадка по оплатам, в SaaS — скачок оттока, в сервисном бизнесе — странная волна некачественных заявок. Мы ничего не «ломаем» и не рисуем магию. Если у вас в системе нет данных или трекинг сломан, AI тоже этого не придумает. Наш AI engineer говорит: «…сначала порядок в данных, потом автоматические выводы…».

Инструменты предиктивной аналитики

Прогнозирование полезно только тогда, когда оно опирается на реальные факторы, а не на презентационные слайды. Спрос, сезонность, повторная покупка, время до следующего заказа, влияние источника трафика, скидок или контентных запусков — все это можно моделировать.

В нормальной реализации AI engineer не продает клиенту фразу «мы спрогнозируем все». Он сразу говорит, какие данные есть, какие в них дыры, что можно предсказать более-менее точно, а где погрешность будет жирной. Это не пессимизм, это экономия ваших денег. Потому что лучше честный коридор прогноза, чем красивая цифра для презентации.

Что влияет на результат

Когда система показывает не только тренд, но и факторы — тогда появляется польза. Например, заявки упали не «сами по себе», а после изменения оффера на сайте, смещения геотаргета и просадки одной кампании в Meta. Вот это и есть нормальный анализ. Не вода, а привязка к причинам.

AI-агенты для анализа SEO сайта

Еще одна зона применения AI-агента — SEO. Это та зона, где руками все можно делать долго и больно. Дубликаты, битые редиректы, каннибализация запросов, слабые кластеры, страницы без трафика, страницы без интента, кривой скрапинг заголовков — список большой. AI-агенты здесь полезны, потому что перебирают объем, который человек просто не вывезет ежедневно.

В практическом кейсе система может брать данные из Search Console, GA4, Serpstat и CRM, чтобы показать не только техническую проблему, но и бизнес-эффект. Например: этот раздел тянет 14% органики, но дает только 2% заявок. Вот это уже разговор для руководителя, а не просто SEO-табличка.

SEO-отчеты — еще один репорт, который можно делать в связке Cloud + Serpstat. На выходе можно получить классный SEO-отчет. А если написать правильный промпт, то и рекомендации по росту трафика. Пример можно запросить у нашего AI engineer.

Подведем итог, чем может быть полезен AI engineer

1. Он превратит вашу идею по использованию ИИ в рабочее решение
2. Подключит и настроит автоматизацию AI-ассистентов, AI-агентов

Оставляйте запрос на консультацию и внедряйте ИИ-решения в ваш бизнес. Используйте это конкурентное преимущество и начинайте внедрять первыми в своей нише.