Модель для ИИ-агента выбирают не по рейтингам и обещаниям, а по четырём критериям: где лежат ваши данные, как агент подключается к системам, как считается оплата и какую задачу он решает. Ниже разбираем, как эти критерии работают для Claude (Anthropic), YandexGPT (Яндекс) и GigaChat (Сбер). Какая из них «умнее», мы не сравниваем: у такого сравнения нет общей шкалы, а на вашей задаче всё решает проверка.
Где хранятся данные
Это первый вопрос, если в процессе есть персональные данные клиентов или сотрудников.
Claude работает через API Anthropic: запрос уходит на серверы за пределами России. Если в запросе есть персональные данные граждан РФ, действуют требования 152-ФЗ о первичном сборе и локализации. Обычное решение: данные сначала попадают в базу в России, а в модель уходит текст, где ФИО, телефоны и адреса заменены метками. Схему обработки согласует ваш юрист до запуска.
YandexGPT доступна через Yandex Cloud, GigaChat через платформу Сбера. Обе работают на российской инфраструктуре и оплачиваются в рублях. Это упрощает вопрос места хранения, но не закрывает остальные требования: роли доступа, журнал действий, согласие на обработку.
Как агент работает с инструментами
Агенту нужно читать почту, создавать записи в CRM, обращаться к 1С. Модель не лезет в системы сама: она просит выполнить действие через подключённый интерфейс, а результат возвращается ей в текст запроса.
Claude поддерживает MCP (Model Context Protocol), открытый стандарт подключения инструментов к модели. Он убирает часть самописного кода при интеграциях. Но у MCP есть оговорка: он не решает вопрос данных. Всё, что инструмент вернул модели, например текст письма, попадает в запрос к ней. Что именно увидит модель, определяют права доступа и обезличивание, а не сам протокол.
Для YandexGPT и GigaChat инструменты обычно подключают через их API и вызов функций. Набор возможностей зависит от версии модели, поэтому нужные вам сценарии мы проверяем на прототипе, а не принимаем на веру из описания.
Как считается оплата
Все три модели считаются по объёму обработанного текста, но отличаются валютой и способом расчёта. Claude оплачивается провайдеру напрямую, отдельно за входной и выходной текст. YandexGPT и GigaChat тарифицируются в рублях, у GigaChat есть отдельные тарифы для юрлиц (страница тарифов Сбера).
Цены меняются и зависят от версии модели, поэтому суммы мы здесь не называем. Плата за модель всегда отдельная статья от разработки: разработка оплачивается один раз, использование модели ежемесячно, и это небольшая сумма по сравнению с бюджетом разработки. Для расчёта нужен объём: сколько обращений в день и какой длины текст. Как организовать оплату иностранного сервиса из России, решаем на диагностике.
Что решает выбор в разных задачах
| Задача | На что смотрим при выборе |
|---|---|
| Утренняя сводка руководителю из 1С и CRM | Есть ли в сводке ФИО и контакты клиентов. Если нет, ограничений по месту хранения меньше |
| Обработка заявок и писем клиентов | Персональные данные в тексте: нужен контур в РФ или обезличивание, либо российская модель |
| Сверка платежей с 1С и эквайрингом | Реквизиты и суммы, доступ только на чтение, подтверждение человеком |
| Многошаговая работа с несколькими системами | Как модель справляется с длинной цепочкой вызовов инструментов, это проверяется на прототипе |
Четыре вопроса перед выбором
- Есть ли в данных, которые увидит модель, ФИО, телефоны или адреса клиентов? Если да, нужен контур в РФ и обезличивание перед отправкой во внешнюю модель, а для зарубежной модели схему стоит согласовать с юристом до старта.
- Какие системы подключаем? Чем нестандартнее система, тем важнее проверить подключение на прототипе.
- Сколько обращений в день ожидается? От объёма зависит ежемесячная плата, и считать её лучше до выбора модели.
- Как проверить, что модель справляется? Возьмите набор реальных примеров из вашего процесса (письма, заявки, платежи) и прогоните их через кандидатов на копии данных. Сравнивайте результат на ваших примерах, а не по описаниям.
Частые вопросы
Можно ли поменять модель после запуска? Да, логика агента проектируется отдельно от модели. Смена потребует проверки интеграций и доработки, объём работ зависит от агента.
Нужно ли выбирать модель до начала проекта? Нет. На экспресс-диагностике (3-5 дней) мы определяем кандидатов, на прототипе проверяем их на копии ваших данных. Агент не «обучается» на ваших данных: правила настраиваются под вашу базу и проверяются на её копии.
Какую модель вы берёте чаще всего? Чаще Claude: из-за поддержки MCP и надёжной работы с инструментами. Но логику мы проектируем под любую модель, и если есть требования к хранению данных в РФ или уже заключён договор с провайдером, выбираем под это.
Если выбираете модель под конкретную задачу, опишите её в форме, и мы подберём варианты на экспресс-диагностике. О том, как проходит весь путь, читайте в статье как создать ИИ-агента для бизнеса, а о том, чем агент отличается от чат-бота, в статье что такое ИИ-агент.