Pytanie o koszt AI w firmie prawie zawsze dostaje złą odpowiedź, bo pada w złej walucie. Dostawca podaje cenę za milion tokenów. Osoba, która pyta, chce wiedzieć, ile to będzie kosztowało w przyszłym miesiącu przy dwunastu osobach. Między jednym a drugim jest kilka przeliczeń, których nikt nie chce robić publicznie, bo wtedy trzeba pokazać założenia.
Zrobimy je tutaj. Wszystkie liczby wejściowe są jawne, więc jeśli nie zgadzasz się z którąś, podmień ją i policz po swojemu.
Skąd bierze się rachunek
Rozliczenie idzie za pięć rzeczy i tylko za nie: tokeny wejściowe, tokeny wyjściowe, zapytania do wyszukiwarki internetowej, sekundy pracy sandboxa przy wykonaniu kodu oraz magazyn na dokumenty. Nie ma opłaty za stanowisko. Osoba, która w danym miesiącu nie otworzyła asystenta, kosztuje zero.
To brzmi jak szczegół księgowy, ale w praktyce zmienia całą strukturę wydatku. Przy licencji za użytkownika płacisz za sześćdziesiąt kont, z których realnie pracuje dwadzieścia. Przy rozliczeniu za zużycie płacisz za dwadzieścia i nie musisz co kwartał prowadzić wojny o to, komu odebrać dostęp.
Stawki, na których liczymy
| Klasa modelu | Model | Wejście za 1 mln tokenów | Wyjście za 1 mln tokenów |
|---|---|---|---|
| Oszczędna | gemma-4-26b-a4b-it | 0,40 EUR | 0,80 EUR |
| Zrównoważona | qwen3.5-397b-a17b | 0,96 EUR | 5,76 EUR |
| Najmocniejsza | glm-5.2 | 3,24 EUR | 9,90 EUR |
Do tego dochodzi wyszukiwanie w sieci po 0,0012 EUR za zapytanie i magazyn po około 0,019 EUR za gigabajt na miesiąc. Osadzanie dokumentów przy indeksowaniu kosztuje 0,16 EUR za milion tokenów.
Zwróć uwagę na proporcję wyjścia do wejścia w klasie zrównoważonej: sześciokrotność. To jest najważniejsza liczba w całym tekście i wrócę do niej przy oszczędzaniu.
Założenia o zużyciu
Tu zwykle zaczyna się zgadywanie. My bierzemy pomiar z działającej platformy, a nie z kalkulatora dostawcy modelu:
| Operacja | Tokeny wejściowe | Tokeny wyjściowe |
|---|---|---|
| Odpowiedź w rozmowie z bazą wiedzy | 1300 | 350 |
| Zapytanie pomocnicze, np. przepisanie pytania | 900 | 250 |
| Jeden fragment dokumentu w kontekście | 410 | 0 |
| Jeden krok automatyzacji | 4800 | 1100 |
Skąd 1300 tokenów na wejściu przy jednym pytaniu użytkownika, które ma dziesięć słów? Bo do modelu leci instrukcja systemowa, historia rozmowy i sześć fragmentów dokumentów. Samo pytanie to ułamek procenta rachunku. Kto liczy koszt AI od długości pytania, pomyli się o dwa rzędy wielkości.
Zespół dwunastu osób, miesiąc pracy
Profil: dwanaście osób, każda w standardowym tempie piętnastu wiadomości dziennie, dwadzieścia jeden dni roboczych, model zrównoważony, sześćdziesiąt procent rozmów opartych o bazę wiedzy, dwieście zapytań do sieci, trzysta uruchomień automatyzacji, dwadzieścia gigabajtów dokumentów w bazie.
| Pozycja | Miesięcznie |
|---|---|
| Rozmowy z modelem | około 27 EUR |
| Fragmenty bazy wiedzy w kontekście | około 5 EUR |
| Wyszukiwanie w sieci | poniżej 1 EUR |
| Automatyzacje, 300 uruchomień | około 3 EUR |
| Magazyn, 20 GB | około 0,40 EUR |
| Razem | około 35 EUR |
Niecałe 3 euro na osobę na miesiąc. Dla porównania: licencja stanowiskowa u dostawców rozliczających się za użytkownika zaczyna się w okolicach 20 do 30 euro miesięcznie za osobę, niezależnie od tego, czy ktoś z niej korzystał. Przy dwunastu osobach to jest różnica rzędu 250 do 350 euro miesięcznie, czyli mniej więcej dziesięciokrotność.
Zanim to zabrzmi zbyt ładnie: przy zespole, który używa AI bardzo intensywnie, proporcje się zmieniają. Czterdzieści wiadomości dziennie na osobę zamiast piętnastu podnosi pozycję rozmów z 27 do około 72 euro. Nadal jest taniej niż licencje, ale różnica przestaje być dziesięciokrotna.
Czego ten rachunek nie zawiera
Jednorazowego wczytania dokumentów. Dwadzieścia gigabajtów tekstu to około 430 milionów tokenów do przetworzenia przy indeksowaniu, czyli około 69 euro, płatne raz. Jeżeli baza rośnie o dwa gigabajty miesięcznie, dochodzi około 7 euro miesięcznie.
Nie zawiera też pracy ludzi. Wdrożenie, wybór dokumentów, ustalenie uprawnień i nauczenie zespołu, jak z tego korzystać, kosztuje więcej niż sama platforma przez pierwszy rok. Kto planuje budżet wyłącznie na licencje, dostanie później niemiłą rozmowę.
Trzy dźwignie, które faktycznie tną koszt
Krótsze odpowiedzi. Wyjście kosztuje sześć razy więcej niż wejście. Instrukcja systemowa, która prosi o zwięzłość, potrafi ściąć rachunek o kilkanaście procent bez straty na jakości.
Mniej fragmentów w kontekście. Sześć fragmentów po 410 tokenów to 2460 tokenów wejściowych na odpowiedź. Zejście do czterech oszczędza około jednej piątej pozycji za rozmowy, a różnicę w trafności odczujesz dopiero przy pytaniach naprawdę szerokich.
Dobór klasy modelu do zadania. Przepisanie notatki albo klasyfikacja zgłoszenia nie potrzebuje najmocniejszego modelu. Przy tym samym zużyciu tokenów klasa oszczędna kosztuje osiem razy mniej na wejściu i dwanaście razy mniej na wyjściu. Najwięcej pieniędzy w firmach ucieka nie na tym, że AI jest drogie, tylko na tym, że wszystko idzie na najdroższy dostępny model.
Jak sprawdzić to u siebie
Kalkulator na stronie cennika liczy dokładnie tym samym wzorem i pozwala podmienić każdą zmienną: liczbę osób, intensywność, klasę modelu, wielkość bazy wiedzy, liczbę zapytań do sieci i uruchomień automatyzacji. Wynik jest szacunkowy i nie stanowi oferty handlowej, ale liczby wejściowe są prawdziwe i pochodzą z tej samej tabeli, z której naliczamy opłaty.