Первые недели любая новая модель ощущается как праздник. Подтянули LLM по API, подключили генерацию картинок, сделали бота — и все летает.
А потом прилетает первый счет, и оказывается, что «поиграться» может стоить как небольшая рекламная кампания. На тяжелых задачах вопрос уже не в том, как «генерить лучше», а как «генерить дешевле».
Один из неочевидных способов экономии — агрегаторы.
Обычно все просто: берете ключ у вендора (Google, OpenAI), платите витринный прайс. У агрегатора иначе: он закупает модели оптом и отдает вам через свой API.
Для вас это выглядит как еще одна точка входа, но:
- у него может быть своя ценовая сетка, зачастую ниже «розницы» вендора за счет объемов;
- у вас появляется единый вход к разным моделям: текст, изображение, аудио, видео.
Ту же Nano Banana Pro можно дергать напрямую у Google, а можно — через агрегатор вроде Kie. В первом случае — тарифы Google. Во втором — правила агрегатора, который может сгладить пик нагрузки и свести все в один счет. Это особенно чувствуется при разбросе: сегодня нужно 50 картинок, завтра — 500.
Плюс он забирает на себя инфраструктурные неудобства:
- один API-ключ вместо набора интеграций;
- возможность настроить маршрутизацию: черновики — в более дешевую модель, финал — в версию Pro;
- единая аналитика по всем вызовам и понятный отчет в конце месяца.
Рабочий сценарий выглядит так
Протягиваете ключ агрегатора в продукт, помечаете запросы по важности, и отправляете «на подумать» в более дешевые модели, а публичные материалы — в топовые. Качество сохраняется там, где критично, средний чек — падает.
Экономия имеет смысл только до тех пор, пока вы уверены, что в какой-то момент у вас не «ляжет» половина продукта из-за чьего-то даунтайма.
Если вы уже тратите заметные суммы, добавьте к чек-листу еще один пункт: «через кого мы ходим к моделям?» Иногда лучший способ снизить расходы — не новый промпт, а нормальная оптовая цена.
