Калькулятор стоимости ИИ-агента-исследователя
Бесплатно оцените онлайн стоимость работы вашего ИИ-агента-исследователя. Смоделируйте объём поисковых запросов, расходы на веб-скрапинг, итерации рассуждений LLM и создание отчёта, сравните 11 моделей LLM и спрогнозируйте расходы на день, месяц и год.
Estimate the operating cost of an AI research agent. Model search query volume, web scraping, multi-step LLM reasoning loops, final report generation, and optional embedding deduplication - then forecast daily, monthly, and yearly spend.
Multi-angle topic investigation with synthesis
Search & Web Scraping (per task)
Full results API - $5/1K queries
LLM Reasoning Loop (per task)
Final Report / Summary
Model & Overhead
Monthly Research Agent Cost - GPT-4o mini
Cost / Task
$0.1329
LLM Cost
$0.0108
Search Cost
$0.0500
Scrape Cost
$0.0600
Cost Breakdown per Research Task
Forecast Summary
Daily
$3.99
30 tasks
Monthly
$119.59
900 tasks
Yearly
$1,455.04
10,950 tasks
LLM Model Comparison
Sorted by lowest cost| Model | Cost/Task | Monthly Total |
|---|---|---|
GPT-4o miniOpenAIBudget Selected $0.15/M in · $0.60/M out | $0.1329 | $119.59 |
DeepSeek-V3DeepSeekBudget $0.27/M in · $1.10/M out | $0.1426 | $128.32 |
Gemini 2.5 FlashGoogleBudget $0.30/M in · $2.50/M out | $0.1576 | $141.87 |
Claude 3.5 HaikuAnthropicBudget $0.80/M in · $4.00/M out | $0.1923 | $173.05 |
o4-miniOpenAIBudget $1.10/M in · $4.40/M out | $0.2081 | $187.31 |
Mistral LargeMistral $2.00/M in · $6.00/M out | $0.2596 | $233.64 |
Gemini 2.5 ProGoogleCapable $1.25/M in · $10.00/M out | $0.2695 | $242.55 |
o3OpenAICapable $2.00/M in · $8.00/M out | $0.2794 | $251.46 |
GPT-4oOpenAICapable $2.50/M in · $10.00/M out | $0.3190 | $287.10 |
Claude 3.7 SonnetAnthropicCapable $3.00/M in · $15.00/M out | $0.3883 | $349.47 |
Grok 3xAI $3.00/M in · $15.00/M out | $0.3883 | $349.47 |
* Search, scraping, and embedding costs are identical across all models. Only LLM costs vary.
Четыре уровня затрат агента-исследователя
Стоимость агента-исследователя складывается из поиска, загрузки страниц, итераций рассуждений и итогового отчёта. Изменение любого из этих факторов может умножить расходы на задачу, поэтому их стоит моделировать отдельно.
Укажите число запросов на задачу, страниц на запрос, итерации LLM, токены на итерацию и длину отчёта, чтобы увидеть стоимость задачи и прогноз за период.
- Поисковый API: стоимость за запрос в зависимости от провайдера.
- Скрапинг: стоимость за загруженную страницу и объём на запрос.
- Цикл рассуждений: входные и выходные токены на каждой итерации LLM.
- Итоговый отчёт: большой контекст и длинный вывод по ставке выходных токенов.
- Дедупликация через эмбеддинги для пропуска почти одинаковых страниц.
Как снизить стоимость одной задачи
Главные рычаги — обычно число итераций и выбранная модель, а не поисковый провайдер. Ещё одна итерация обходится дороже, чем десятки дополнительных поисковых запросов.
- Ограничьте число итераций рассуждений минимумом, необходимым для качества.
- Используйте дешёвые малые модели для классификации и извлечения, а лучшую — только для отчёта.
- Сокращайте контекст на итерацию, суммируя собранный контент, а не перенося его целиком.
- Включайте дедупликацию через эмбеддинги, если загружаете много страниц на запрос.
Планирование бюджета агента
Отделите переменные расходы на задачу от постоянных расходов платформы и умножьте на ожидаемый объём. Так видно, что ограничивает бюджет — модель или объём.
- Считайте стоимость задачи и умножайте на плановое число задач в день.
- Оставляйте запас на повторы, сбои загрузки страниц и разброс длины.
- Сравните несколько LLM на одном процессе до выбора модели по умолчанию.
- Пересматривайте цены провайдеров ежеквартально: они меняются часто.
Часто задаваемые вопросы
Это инструмент, который оценивает общие эксплуатационные расходы автономного агента, который ищет в интернете, читает страницы и обобщает информацию с помощью LLM. Он учитывает стоимость поисковых запросов, веб-скрапинга, многошаговых циклов рассуждений LLM и создания итогового отчёта, давая реалистичный прогноз на задачу и на месяц до запуска или масштабирования.
Общая стоимость состоит из четырёх основных компонентов: (1) стоимость поискового API за запрос, (2) стоимость скрапинга за загруженную страницу, (3) стоимость токенов LLM на каждой итерации рассуждения, включая входной контекст и выходные токены, и (4) токены на создание итогового отчёта. Необязательный пятый компонент — дедупликация через эмбеддинги: она добавляет небольшие расходы на API эмбеддингов, но экономит токены за счёт пропуска почти одинаковых страниц.
Калькулятор содержит предустановленные цены для Brave Search API (5 $/1000), Bing Search v7 (7 $/1000), Serper.dev (1 $/1000), SerpAPI (5 $/1000), нейропоиска Exa.ai (10 $/1000) и Tavily Research API (4 $/1000). Можно также указать свою стоимость за запрос, если вы используете другого провайдера или договорились о тарифе.
Во время цикла рассуждений агент отправляет большие входные контексты (собранный контент + рабочие заметки) и генерирует более короткие промежуточные выводы — аналитические заметки, ранжирование источников и структурированные извлечения. На шаге итогового отчёта используется похожий по объёму входной контекст, но генерируется гораздо более длинный вывод (полный отчёт), который тарифицируется по обычно более высокой ставке выходных токенов. Калькулятор раздельно считает эти два блока расходов LLM.
Стоимость сильно зависит от конфигурации. Быстрая проверка факта: 3 запроса, по 2 страницы и 2 итерации LLM на GPT-4o mini — обычно 0,01–0,05 $ за задачу. Глубокое исследование: 10 запросов, по 3 страницы и 5 итераций на GPT-4o — обычно 0,20–1,00 $ за задачу. Точная цифра сильно зависит от числа страниц, глубины итераций, длины отчёта и выбранной модели.
Дедупликация через эмбеддинги финансово оправдана, когда на запрос приходится много страниц (3+) и они сильно пересекаются по теме. Если агент скачивает много страниц с повторяющимся контентом, пропуск по схожести эмбеддингов снижает входные токены LLM, которые обычно стоят намного дороже самого эмбеддинга. При малом числе страниц или очень уникальном контенте дедупликация добавляет расходы без заметной экономии.
Да. Калькулятор работает полностью на стороне клиента, в вашем браузере. Параметры использования, суммы расходов и детали конфигурации никогда не отправляются на сервер. Всё считается локально на вашем устройстве, аккаунт и регистрация не нужны. Ваши оценки остаются на 100 % приватными.
Оценки основаны на стандартных публичных тарифах API на момент публикации. Фактические расходы могут отличаться из-за обновления цен провайдеров, скидок за объём, региональной тарификации или индивидуальных корпоративных планов. Калькулятор предназначен для планирования и бюджетирования: всегда сверяйтесь с актуальной страницей цен вашего провайдера перед утверждением бюджета.