Почему это стало проблемой
Рынок AI-сервисов растёт быстрее, чем успевает формироваться единый язык описания технологий. Практически каждый продукт с чат-интерфейсом, генерацией текста или аналитикой позиционируется как «собственная нейросеть» или «уникальная AI-модель».
На практике за одинаковыми формулировками могут скрываться принципиально разные по природе решения: от полноценных языковых моделей до интерфейсов поверх чужой LLM, доступ к которой осуществляется через API.
Из-за этого пользователю всё сложнее понять, платит ли он за реальную модель, за инфраструктуру или за удобную оболочку, не имея прозрачного представления о том, что именно происходит «под капотом».
Что вообще считается собственной AI-моделью
С инженерной точки зрения собственной AI-моделью можно считать систему, в которой разработчик контролирует не только пользовательский интерфейс, но и саму модель как вычислительный объект.
- модель обучена или дообучена внутри экосистемы;
- присутствуют архитектурные или параметрические изменения;
- контролируется процесс inference;
- существуют версии модели;
- поведение модели можно тестировать отдельно от интерфейса.
| Признак | Собственная модель | Обёртка над LLM |
|---|---|---|
| Контроль inference | Да | Нет |
| Версии модели | Есть | Часто отсутствуют |
| System prompt | Вторичен | Основной инструмент |
| Предсказуемость поведения | Высокая | Зависит от API |
Примеры собственных языковых моделей — YandexGPT 5.1 Pro, GigaChat 2 Pro, GigaChat 2 Max. В этих случаях речь идёт именно о модельном слое, а не только об интерфейсе.
Что такое обёртка над LLM
Обёртка над LLM — это решение, в котором разработчик не владеет моделью, а использует внешний API к сторонней языковой модели.
- system prompt;
- лимиты токенов;
- параметры генерации;
- логика интерфейса;
- дополнительные инструменты вокруг модели.
System prompt меняет стиль ответа, но не улучшает способности модели.
Он не добавляет reasoning, не расширяет контекст и не улучшает работу с кодом — он лишь задаёт форму ответа.
Почему обёртка часто оказывается хуже
- нестабильное reasoning;
- проблемы с кодом и логикой;
- плавающее качество ответов;
- непредсказуемые ограничения;
- зависимость от внешних обновлений API.
Даже если интерфейс остаётся прежним, качество ответов может меняться без каких-либо действий со стороны сервиса, поскольку контроль над моделью отсутствует.
Проблема ценообразования и inference
Отдельный риск заключается в ценообразовании. Пользователь может платить за подписку, не осознавая, что фактически получает жёстко лимитированный прокси-доступ к базовой языковой модели.
При этом инфраструктурная стоимость inference массово используемых моделей (например, GPT-3.5 или GPT-4o) измеряется долями доллара за миллионы токенов обработки текста.
Без указания токенов, контекстного окна и конкретной модели пользователь не может понять, за что именно он платит — за модель, за интерфейс или за ограничения.
Как отличить модель от прокси-доступа
- Указано ли конкретное название модели?
- Есть ли версии (Lite / Pro / Max)?
- Описано ли окно контекста?
- Есть ли документация или API?
- Меняется ли поведение между версиями?
Если сервис говорит только о «нашем AI», но не называет модель, это не всегда плохо, но всегда повод задавать вопросы.
Когда обёртка всё же имеет смысл
- сильный UX и локализация;
- интеграции с сервисами;
- корпоративные интерфейсы;
- узкие прикладные сценарии.
Хороший пример — Alice AI, где ценность создаётся не самой моделью, а агентом, интегрированным в сервисы и устройства.
Почему прозрачность модели становится критичной
Для бизнеса прозрачность используемой AI-модели становится фактором принятия решений. От этого зависят риски интеграции, предсказуемость поведения и долгосрочная устойчивость AI-системы.
Вывод
В современном AI-ландшафте термины «модель», «платформа» и «ассистент» часто смешиваются.
Пользователь должен понимать, платит ли он за собственную модель, за инфраструктуру или за удобный интерфейс поверх чужой LLM.
Чем меньше сервис говорит о модели, тем важнее задавать вопросы о том, что именно стоит за словом «AI».
