Когда вы пишете нейросети «Привет, как дела», она не видит ваш текст так, как видите его вы. Сначала она режет фразу на маленькие кусочки и считает их. Эти кусочки и называются токенами. «Привет, как дела» по-английски — это три кусочка, а по-русски — уже около шести. Сами слова те же, а токенов в два раза больше. И именно за них вы платите, когда покупаете подписку или подключаетесь к нейросети через API.
А вот пример помасштабнее: вся «Война и мир» в токенах — это примерно 600 000 кусочков. Загрузить такую книгу одним сообщением и попросить нейросеть пересказать её — задача 2026 года уже бытовая, но справится с ней не каждая модель. Об этом ниже подробно.
В статье разберём, что такое токены простыми словами, почему ваша подписка иногда подозрительно быстро упирается в лимит и как пересчитывать «деньги в токены» в уме без калькулятора. Покажем актуальную таблицу цен 2026 года у ChatGPT, Claude, GigaChat и YandexGPT, чек-лист на 10 способов сэкономить и разберёмся, считаются ли картинки и PDF.
Если вы ещё не до конца понимаете, как устроены нейросети сами по себе, начните с обзорной статьи «Что такое нейросети простыми словами». С ней поверх токенов всё станет в десять раз яснее.
Если только начинаете именно с ChatGPT, есть отдельный разбор «Что такое ChatGPT простыми словами» с тарифами, интерфейсом и первым запуском. По Claude и GigaChat у нас тоже есть такие гайды.
Статья пригодится не только программистам. Токены это про деньги, про лимиты подписки и про «куда делся мой ответ». Дизайнеры, маркетологи, преподаватели, аналитики, все упираются в токены, как только начинают серьёзно работать с нейросетью. Если хотите освоить нейросети системно, загляните в нашу подборку курсов «Нейросети и искусственный интеллект»: 316 программ от коротких интенсивов на неделю до годовых.
CheckroiПодборка курсов по ChatGPT535 курсов • 56 школСравните цены, школы, программу и найдите выгодные предложения по обучениюСравнить→
Токен — это кусочек текста, не слово и не буква
Когда вы отправляете нейросети промпт (это любой текст-запрос, который вы пишете в окошко ChatGPT, Claude или Алисы), модель сначала режет его на маленькие кусочки. Эти кусочки и есть токены. Размер кусочка — где-то между буквой и словом.
На английском часто один токен = одно слово. The cat sat — это три токена. На русском так уже редко: слово «нейросеть» режется на два куска (нейро + сеть), слово «непредсказуемый» на три. Пробелы и знаки препинания тоже считаются: запятая в конце предложения это отдельный токен.
Почему модель не работает напрямую со словами или буквами? По буквам слишком медленно: слово из десяти букв превратилось бы в десять отдельных шагов обработки. По словам слишком много вариантов: «бежать», «бежал», «забегаешь», «перебежите» это всё разные словарные единицы, и модель бы хранила гигантский словарь и отвечала бы по 10 минут. Куски-токены это компромисс: их около 100–200 тысяч в словаре одной модели, и любой текст можно из них собрать.
Запомните одну вещь: токен — это техническая единица, в которой нейросеть меряет всё. Ваш промпт, её ответ, длину контекста, цену запроса, всё в токенах. Когда видите фразу «1 миллион токенов» в тарифе или «200K контекста» в описании модели, теперь понимаете, о чём речь. Слово LLM (large language model, большая языковая модель) и «нейросеть для текста» это одно и то же. Токены в LLM устроены одинаково у всех: что у ChatGPT, что у Claude, что у GigaChat.
Как нейросеть нарезает текст на токены
Процесс называется токенизацией. Звучит технически, но на практике это просто алгоритм-резак, который работает по готовому словарю. Словарь модель собрала один раз во время обучения и дальше пользуется им всегда: для русского, английского, кода, эмодзи.
BPE — главный алгоритм, его используют почти все
BPE расшифровывается как Byte Pair Encoding — это способ строить словарь токенов. Идея простая: модель смотрит на все тексты, на которых учится, и находит самые частые пары символов. Если буквы «н» и «е» постоянно стоят рядом, она склеивает их в один токен «не». Потом ищет следующие частые пары: «не» + «й» становится «ней», «ней» + «ро» становится «нейро». И так пока словарь не вырастет до нужного размера.
Результат: частые слова и слоги становятся одним токеном, редкие собираются из нескольких. Слово «привет» в ChatGPT-словаре это один токен, потому что встречалось в обучении миллион раз. Слово «токенизация» обычно два-три токена, потому что встречалось реже.
BPE используют ChatGPT, Claude, GigaChat, YandexGPT, DeepSeek, Qwen, фактически вся индустрия. Есть пара альтернатив (WordPiece у BERT, SentencePiece у LLaMA), но для пользователя разница незаметна.
Почему модель не делит просто по словам
CheckroiПодборка курсов по DeepSeek50 курсов • 18 школСравните цены, школы, программу и найдите выгодные предложения по обучениюСравнить→
Если в вашем запросе встретится слово, которого не было в словаре (например, новое имя, выдуманный термин или опечатка), модель не сломается. Она просто соберёт это слово из более мелких кусочков. «Чекрой» в ChatGPT превратится в что-то вроде чек + рой, и запрос пройдёт. Это и есть главное преимущество BPE перед словарём целых слов: гибкость к любому тексту.
Почему русский текст «съедает» в два-три раза больше токенов
Болезненная тема. Все популярные нейросети американские (ChatGPT, Claude, Gemini) или китайские (DeepSeek, Qwen). В обучающих данных у них процентов 80–90 английского текста. Когда модель строила свой словарь по BPE, частые английские слова стали одним токеном, а для русских осталось мало места. В итоге одна и та же фраза по смыслу в токенах получается так:
| Фраза | Английский | Русский |
|---|---|---|
| «Hello, how are you?» / «Привет, как дела?» | ~5 токенов | ~10 токенов |
| Текст в 1000 слов | ~1300 токенов | ~2500–3000 токенов |
| Книга на 300 страниц | ~120K токенов | ~280K токенов |
Что это значит на практике. Если вы покупаете ChatGPT Plus за 20 $ в месяц и пишете по-русски, ваш лимит сгорит быстрее, чем у американца на том же тарифе. Если оплачиваете API напрямую и считаете по цене за 1M токенов, русский запрос обходится в 2–3 раза дороже английского с тем же смыслом.
Российские модели (GigaChat, YandexGPT) учились в основном на русском, у них словарь честнее: одно слово в большинстве случаев = один-два токена. Это одна из причин, по которой GigaChat дешевле ChatGPT для русскоязычных задач при сопоставимом качестве.
Формула для прикидки в уме
Чтобы не лезть в калькулятор, держите в голове две формулы:
- Русский: количество символов в тексте делите на 2. Получите примерное число токенов. 1000 символов = ~500 токенов. 1000 слов = ~2500–3000 токенов.
- Английский: количество слов умножайте на 1,3. 1000 слов = ~1300 токенов.
Это прикидка ±20%, точнее можно посчитать через сайт OpenAI Tokenizer (про него ниже в разделе «Чем считать токены»).
Для бытовых задач формулы хватает с запасом: если ваш промпт уложился в 500 символов, в токенах это около 250, крошечная нагрузка для любой модели.
Контекстное окно — рабочая память нейросети
Контекстное окно — это сколько токенов модель может удерживать «в голове» за один разговор. Туда входит всё: ваш промпт, ваши предыдущие сообщения в этом чате, ответы модели и даже системный промпт (инструкция, которую сервис незаметно отправляет модели перед каждым запросом, типа «ты помощник, отвечай вежливо»).
Когда контекстное окно заполняется, модель начинает забывать начало разговора. Поэтому ChatGPT в часовом диалоге может «не помнить», о чём вы договаривались в первом сообщении. Так устроена физика модели: ваш диалог просто не помещается весь в её память.
Сколько токенов у популярных моделей в 2026 году
| Модель | Контекстное окно | В книгах примерно |
|---|---|---|
 Gemini 3.1 Pro |
2 000 000 | «Война и мир» ×3 |
 GPT-5.6 Sol |
1 000 000 | «Гарри Поттер» вся серия |
| GPT-4.1 | 1 000 000 | «Гарри Поттер» вся серия |
 DeepSeek V4 Pro |
1 000 000 | То же |
 Qwen3.7-Max |
1 000 000 | То же |
| GPT-5.4 | 400 000 | ~2/3 «Войны и мира» |
 Grok 4.5 |
256 000 | ~500 страниц книги |
 Claude Opus 5 |
1 000 000 | «Гарри Поттер» вся серия |
| Claude Sonnet 5 |
200 000 | ~400 страниц |
| GigaChat 2 Max | 128 000 | ~250 страниц |
| DeepSeek V3.2 | 128 000 | ~250 страниц |
 YandexGPT 5.1 Pro |
32 000 | ~60 страниц |
Главная цифра здесь — 2 миллиона у Gemini 3.1 Pro: туда влезает целая «Война и мир» ещё пару раз. С такой памятью можно скормить модели весь свой архив переписки за год и попросить найти, когда вы договаривались с Васей про дачу.
Если вам непонятно, какую модель выбирать под свои задачи, начните с дефолта. Для большинства бытовых сценариев хватит Claude Sonnet 5 или GPT-5.4 mini: 200K–400K окна, разумная цена. Подробнее по конкретным моделям у нас есть отдельные гайды: по ChatGPT, по Claude, по GigaChat и по YandexGPT.
«Война и мир» в один промпт: влезет или нет
Да, в 2026 году это уже бытовая задача. Полный текст «Войны и мира» весит около 600 000 токенов на русском. В Gemini 3.1 Pro помещается с тройным запасом, в GPT-5.6 Sol с запасом, и у флагманского Claude тоже. А вот в окно на 200 тысяч токенов (Claude Sonnet, GigaChat 2 Max) влезает только треть, и текст придётся делить на куски.
Полный сериал из 100 серий с субтитрами на английском занимает примерно 1,5 миллиона токенов. Уже только Gemini 3.1 Pro потянет.
Миллион токенов — это сколько на самом деле
Цифра «1 миллион токенов» мелькает в каждом втором описании модели и в каждом тарифе, но в голове она ни во что не складывается. Переведём на понятный язык.
Один миллион токенов — это примерно 350–400 тысяч слов русского текста. По-английски выходит больше, около 700–750 тысяч слов: английский упаковывается в токены экономнее. В страницах обычной книги это больше тысячи страниц, три толстых романа подряд. Вся «Война и мир» на русском весит около 600 тысяч токенов, так что в миллион она влезает целиком, и сверху остаётся место ещё примерно на половину такого же объёма.
Короче. 1 миллион токенов ≈ 350–400 тысяч русских слов ≈ больше тысячи книжных страниц ≈ полторы «Войны и мира». «1 млн» и «1 миллион» — это одно и то же, просто разное написание.
А миллион токенов — это много? Зависит от того, как вы работаете с нейросетью. Для обычного чата много, даже очень: за месяц активной переписки в ChatGPT вы такой объём вряд ли наберёте. А для бота на API картина другая. Сервис, который обрабатывает по 100 документов клиентов в день, легко перемалывает больше миллиона токенов в сутки. Так что для продакшена миллион — рабочая единица счёта, которая улетает за день-другой.
Миллион токенов в ChatGPT, Claude и Gemini — это сколько
Когда говорят «миллион токенов в GPT», обычно имеют в виду контекстное окно флагманской модели: сколько текста она удержит за один разговор. У флагмана GPT-5.6 Sol это ровно 1 000 000 токенов, туда влезает вся серия «Гарри Поттера» от корки до корки. У Gemini 3.1 Pro окно вдвое больше, 2 миллиона. У флагманского Claude тоже миллион, у повседневного Sonnet 200 тысяч. Полную таблицу по моделям вы уже видели в разделе про контекстное окно выше.
Не путайте две «миллионных» истории. Одна — это окно, сколько модель видит за раз. Вторая — цена за миллион токенов в API, сколько стоит обработка. Число одинаковое, а смысл разный.
«10 $ за миллион входных токенов» — как читать ценники API
В прайсах на API цены пишут в формате «столько-то за 1M токенов», и новичка это сбивает. Разберём. Фраза «10 $ за миллион входных токенов» (или «$10 / 1M input») значит одно: за каждый миллион токенов, которые вы отправили модели, спишут 10 долларов. Input — это ваш запрос: промпт, прикреплённый документ, история чата, всё, что модель прочитала.
Рядом всегда стоит вторая цифра, output: цена за миллион токенов, которые модель написала в ответ. Output дороже input в 3–5 раз, потому что генерация тяжелее чтения (почему именно так, разберём чуть ниже). Платите по факту: отправили 10 000 токенов при цене 10 $ за миллион, заплатите 10 центов. Полная таблица с актуальными ценами ChatGPT, Claude, GigaChat и YandexGPT ждёт в следующем разделе.
Бесплатный миллион токенов в GigaChat и что делать, когда он кончился
У GigaChat (в народе «гига» или «джисик») есть приятная фишка для физлиц: при подключении к API вы получаете 1 миллион токенов бесплатно, а лимит обновляется раз в 12 месяцев. На обкатку бота или личные эксперименты этого хватает с запасом, тот самый миллион, про который мы весь раздел и говорим.
Что делать, когда бесплатный миллион закончился, а год ещё не прошёл? Вариантов три:
- Докупить пакет токенов. У GigaChat есть платные пакеты, они действуют 12 месяцев со дня оплаты. Самый быстрый способ продолжить без паузы.
- Перейти на модель полегче. GigaChat 2 Lite расходует токены в разы экономнее флагмана, и на простых задачах вроде сортировки или классификации разницы в качестве почти нет.
- Подождать обновления. Если задача не горит, лимит сам обнулится через год от первого миллиона. Бесплатно, но небыстро.
Совет. Прежде чем докупать, прогоните свои запросы через формулу «русские символы ÷ 2» и посмотрите, где утекает больше всего. Часто половину миллиона съедает раздутый системный промпт, который легко ужать.
Сколько стоят токены ChatGPT, Claude, GigaChat и YandexGPT в 2026 году
Когда вы платите за подписку (ChatGPT Plus, Claude Pro, Алиса Pro), вы покупаете большой пакет токенов с дневным или недельным лимитом. Когда платите напрямую за API (для разработчиков, ботов, своих сервисов), вы платите за каждый миллион токенов отдельно. Цены за 1 миллион токенов у ChatGPT и Claude различаются в 5–10 раз в зависимости от модели, поэтому полезно держать общую картину под рукой.
| Модель | Input (за 1M токенов) | Output (за 1M токенов) |
|---|---|---|
| Claude Opus 5 |
5 $ | 25 $ |
| Claude Sonnet 5 |
3 $ | 15 $ |
| Claude Haiku 4.5 |
1 $ | 5 $ |
| GPT-5.6 Sol |
5 $ | 30 $ |
| GPT-5.6 Sol Pro |
30 $ | 180 $ |
| GPT-5.4 | 2,50 $ | 15 $ |
| GPT-5.4 mini | 0,75 $ | 4,50 $ |
| GPT-5.4 nano | 0,20 $ | 1,25 $ |
| Gemini 3.1 Pro |
~3 $ | ~15 $ |
| Qwen3.7-Max |
2,50 $ | 7,50 $ |
| GigaChat 2 Max | ~6,50 ₽ за 1K (sync) | ~6,50 ₽ за 1K |
| GigaChat 2 Pro | 0,50 ₽ за 1K | 0,50 ₽ за 1K |
| GigaChat 2 Lite | 0,065 ₽ за 1K | 0,065 ₽ за 1K |
| YandexGPT 5.1 Pro |
0,40 ₽ за 1K | 0,40 ₽ за 1K |
| YandexGPT 5 Lite | 0,20 ₽ за 1K | 0,20 ₽ за 1K |
Прикинем на живом примере. Допустим, вы делаете телеграм-бота, который суммирует длинные документы клиентов. Один документ занимает ~10 000 токенов на вход, ответ модели ~1500 токенов. В день обрабатываете 100 документов.
- На Claude Sonnet 5: 100 × (10K × 3 $ + 1,5K × 15 $) / 1M ≈ 5,25 $ в день
- На GPT-5.4 mini: 100 × (10K × 0,75 + 1,5K × 4,5) / 1M ≈ 1,42 $ в день
- На GigaChat 2 Lite: 100 × (10K + 1,5K) × 0,065 / 1000 ≈ 75 ₽ в день
Разница в десятки раз. Поэтому в продакшене никто не гоняет на Opus всё подряд: тяжёлые модели берут только для задач, где нужно глубокое рассуждение.
Почему output дороже input в 3–5 раз
Input — это ваш промпт, модель просто его читает. Output — это то, что модель сама пишет, и каждый новый токен она считает заново, прогоняя через всю свою «голову». Это сложнее по вычислениям, поэтому и дороже. У Opus 5 разница в 5 раз, у Sonnet тоже в 5, у GigaChat и YandexGPT почти нулевая.
Практический вывод: если хотите экономить, просите модель отвечать коротко. «Дай список из 5 пунктов» обычно дешевле, чем «расскажи подробно».
Как платить в 10 раз меньше за повтор одного и того же текста
У Anthropic, OpenAI и большинства провайдеров в 2026 году есть фишка под названием prompt caching (кеширование промпта). Если вы каждый раз отправляете один и тот же кусок текста в начале запроса (например, инструкцию для бота или базу знаний), провайдер запоминает этот кусок и следующие 5 минут берёт за него 10% от обычной цены. Скидка 90%.
Если строите бота или сервис на нейросети, кеширование экономит ощутимые деньги. Если просто пользуетесь чатом, провайдер это включает автоматически, делать ничего не нужно.
Канал основателя Checkroi Вани БуявцаЗабирайте промпты и обучение по нейросетям в моём Телеграм-каналеБольше 3 700 человек уже применяют Claude Code, ChatGPT и другие нейросети в работе, учёбе, бизнесе и жизниПерейти в каналЗачем считать токены, если пользуешься обычным чатом
Короткий ответ: если у вас бесплатная Алиса или подписка ChatGPT Plus и вы не делаете запросы на 100 страниц текста, считать токены не нужно вообще. Сервис сам разберётся.
Длинный ответ: понимать токены полезно в трёх ситуациях.
Когда у вас обрывается ответ модели
Если модель резко обрывает свой ответ на середине предложения, скорее всего она упёрлась в лимит output-токенов на одно сообщение. У разных моделей разный максимум: у Claude обычно 8K на ответ, у GPT около 16K, у Gemini больше. Попросите модель «продолжай», она допишет следующий кусок.
Когда сгорает лимит подписки
Все подписки в 2026 устроены через токены, просто пользователю их не показывают. ChatGPT Plus за 20 $ в месяц это около 40–80 сообщений GPT-5.6 Sol в 3 часа (точные цифры OpenAI скрывает и периодически меняет). Claude Pro за 20 $ даёт примерно столько же. Если упираетесь в лимит до конца дня, варианта два: ждать сброса или брать тариф выше (ChatGPT Pro за 200 $, Claude Max от 100 $).
Когда платите за API напрямую
Это для разработчиков и тех, кто строит свои сервисы поверх нейросети. Тут токены превращаются в конкретные деньги в конце месяца, и счёт может выйти болезненным, если не считать. Но тогда вы уже знаете, что считать.
10 способов экономить токены без потери качества
Список годится и для подписки (чтобы не сжигать лимит за час), и для API (чтобы не разориться).
1 — используйте подходящую модель под задачу
Сортировать список, классифицировать комментарии, переписать письмо в вежливом тоне: для этого хватит Claude Haiku или GPT-5.4 mini. Они в 3–5 раз дешевле флагманов и ответят так же. Флагман берите только когда нужно глубокое рассуждение: код, аналитика, креатив.
2 — открывайте новый чат, когда меняется тема
Каждое новое сообщение в старом чате тащит за собой весь предыдущий контекст, и вы платите за него заново. Закончили обсуждать рецепт борща и спрашиваете про ремонт ноутбука? Открывайте чистый чат, и ваши 50K токенов про борщ не поедут в каждый следующий запрос.
3 — просите короткие ответы, когда они уместны
«Ответь в трёх предложениях» или «дай список из пяти пунктов» экономят 60–80% output-токенов. Output дороже input в 3–5 раз, так что эффект ощутимый.
4 — загружайте только нужные куски документа
Если у вас договор на 50 страниц, а вопрос только про раздел 7, не надо отправлять всё. Скопируйте раздел 7, и контекст в разы меньше, ответ точнее, а цена смешная.
5 — резюмируйте длинные диалоги
Если чат уже на часовое обсуждение и вы продолжаете дальше, попросите модель: «Сделай краткое резюме нашего разговора за последний час». Скопируйте резюме, начните новый чат с него. Контекст ужмётся в 10–20 раз без потери смысла.
6 — системный промпт пишите на английском
Если вы собираете своего бота или ассистента, инструкцию модели («ты дружелюбный помощник, отвечай по-русски, не используй смайлики») лучше написать на английском. На ответы это не повлияет, а токены инструкции, которая отправляется с каждым запросом, ужмутся вдвое.
7 — используйте prompt caching
Если строите сервис, который часто отправляет одну и ту же базу знаний или системный промпт, включайте кеширование. Скидка 90% на повторяющуюся часть. У Anthropic и OpenAI это делается одной строчкой кода в запросе.
8 — не заливайте картинки, если можно описать словами
Картинка для нейросети — это сотни и тысячи токенов (об этом ниже). Если ваша задача «прочитай текст с этого скриншота», часто проще скопировать сам текст руками, чем платить за распознавание.
9 — выбирайте русскоязычную модель для русских задач
GigaChat 2 Pro и YandexGPT 5.1 Pro экономят 30–50% токенов на русском по сравнению с ChatGPT, у них словарь заточен под кириллицу. Качество на большинстве бытовых задач сопоставимое.
10 — просите черновик, потом точечно правьте
«Напиши черновик статьи на тему X» дешевле, чем «напиши идеальную статью на тему X». Получив черновик, дайте 2–3 точечных правки. Итог по токенам выходит в 1,5–2 раза дешевле, чем сразу просить идеал в один заход.
Чем считать токены: рабочие инструменты и формула в уме
Для большинства задач формула «русские символы ÷ 2» в уме покрывает всё. Если нужно точнее, есть пять рабочих инструментов.
- OpenAI Tokenizer (
platform.openai.com/tokenizer) — официальный сайт, вставляете текст, видите точное число токенов и как они подсвечены кусочками. Работает для всех моделей GPT. - tiktoken — Python-библиотека от OpenAI для подсчёта токенов из кода. Если делаете бота — это ваша рабочая лошадка.
- Anthropic Tokenizer — у Anthropic в документации есть свой счётчик для Claude.
- Калькуляторы LLM (например,
hostbor.com/llm-token-cost-calculator) — сразу считают и токены, и цену в долларах с учётом текущих тарифов. - Дашборды самих сервисов — в ChatGPT Pro, Claude Pro и GigaChat есть страница с историей запросов, где видно расход.
Картинки, PDF, аудио — это тоже токены
Да, любой контент в нейросети меряется в токенах. Просто пересчёт у каждого типа свой.
Картинки. У ChatGPT одна картинка обычно стоит 765 токенов (low detail) или 1100–2500 (high detail). У Claude около 1500 за стандартный скриншот. Если у вас бот, который принимает фото счетов от клиентов, каждое фото это полцены небольшой статьи в токенах.
PDF и документы. Считаются по тексту, который внутри. PDF на 10 страниц с текстом весит примерно 5–8K токенов. А вот PDF из сканов без распознанного текста обходится дороже: модель смотрит на него как на картинку, и цена резко растёт.
Аудио. Транскрибация (превращение голоса в текст) меряется в минутах, а дальше уже полученный текст считается в обычных токенах. Whisper от OpenAI стоит ~0,006 $ за минуту.
Видео. Gemini умеет понимать видео напрямую. Одна минута видео это примерно 1000 токенов. Час видео занимает 60K токенов, влезает в любую современную модель.
Где научиться работать с нейросетями системно
Понимать токены это первый шаг, но вокруг есть ещё промптинг, выбор модели под задачу, работа с API, агенты, обвязка через LangChain или n8n. Чтобы не собирать всё это по кусочкам из статей и YouTube, проще пройти курс. За месяц-два получится цельная картина.
Мы собрали в одной подборке актуальные программы: от коротких курсов «как пользоваться ChatGPT» до глубоких треков по LLM-инженерии и промптингу. Всё с рейтингами, отзывами и ценами на сегодня.
| Курс | Школа | Стоимость со скидкой | В рассрочку | Длительность | Обзор курса от Checkroi |
|---|---|---|---|---|---|
| Нейросети для изображений и видео Перейти на сайт курса |  Эдюсон | 47 504 ₽ | 3958 ₽/мес. | 2 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для рабочих задач Перейти на сайт курса |  Skillbox | 31 290 ₽ | 2608 ₽/мес. | 1 месяц | Обзор курса |
| Нейросети. Практический курс Перейти на сайт курса | Skillbox | 74 900 ₽ | 6242 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для каждого: как решать рабочие задачи быстрее Перейти на сайт курса |  Нетология | 57 000 ₽ | 2763 ₽/мес. | 6 недель | Обзор курса |
| Продуктовый маркетолог + Нейросети для маркетинга Перейти на сайт курса | Нетология | 110 200 ₽ | 3875 ₽/мес. | 5 месяцев | Обзор курса |
| Нейросети для дизайнера Перейти на сайт курса | Skillbox | 84 272 ₽ | 3831 ₽/мес. | 4 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для работы |  Skypro | 44 690 ₽ | 5477 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для каждого Перейти на сайт курса |  Академия Синергия | 39 900 ₽ | 3325 ₽/мес. | 3 месяца | Обзор курса |
| Нейросети для начинающих Перейти на сайт курса |  SF Education | 42 000 ₽ | 2333 ₽/мес. | 1 месяц | Обзор курса |
| Нейросети для маркетинга Перейти на сайт курса | Skillbox | 29 800 ₽ | 4967 ₽/мес. | 1 месяц | Обзор курса |
Больше программ — в полном каталоге курсов по нейросетям и искусственному интеллекту
И ещё пара материалов, которые пригодятся следом за этой статьёй: какую модель ChatGPT выбрать в 2026, что такое GigaChat и чем он отличается от ChatGPT, обзор Claude от Anthropic.
Подытожим по токенам. Запомните формулу «русские символы ÷ 2». Помните, что output в 3–5 раз дороже input. И знайте контекстное окно своей модели в цифрах: 200K у Claude, 1M у GPT-5.6 Sol, 2M у Gemini 3.1 Pro. С этими тремя вещами вы уже не утонете ни в счётах за API, ни в лимитах подписки.
