ВСЕ НЕЙРОСЕТИ В Одном Месте / Наш Главный ИИ в Продакшене

Ну что, привет всем. Это у нас будет видео, полностью посвящено чат LLM, сервису, который спасал и помогал нашей команде весь год - это тот случай, когда к тебе пришли изначально рекламодатели, ты его протестировал, но потом ты настолько в него влюбился, что ты начал использовать его на ежедневной основе. И именно поэтому я хочу посвятить ему вот такой вот предновогодний выпуск. Во-первых, благодарности ему, что они нас поддерживали и действительно контент из-за них большей части стал качественным. Поэтому я хочу, чтобы вы это поняли и тоже поддержали это видео. А, во-вторых, потому что мы сами в него влюбились. Мы сами его используем на ежедневной основе. И в этом видео я вам расскажу именно наш опыт, почему этот сервис нам нравится, как именно мы его используем, для кого он подойдёт, плюсы, минусы. В общем, будет много чего полезного на самом-то деле. Поехали. Сначала расскажу про то, где чат LLM чаще всего нам пригождается. И это генерация обложек для YouTube графики анимаций для наших роликов. Когда ты сталкиваешься с реальным продакшеном и реальными проектами, задачи всегда разноплановые. И поэтому нам нужны разные генераторы картинок, разные генераторы видео. Их за последний год вышло очень много, и каждый со своими сильными и слабыми сторонами. Например, когда мы делали видео про борьбу со старением, там было очень много технических научных данных, научных концепций, которые нужно было визуализировать. И мы в одних нейронках делали картинки визуализации клеток, как они стареют, кровяные тельца, костные ткани. А потом эти картинки нужно было анимировать. И так как они были очень сложные, разноплановые, генерировали видео, из них мы тоже в разных нейросетках. Где-то мы пользовались Sens, он очень хорошо обрабатывает прямо такие мелкие детали. Где-то мы брали клинк, потому что там прямо очень хорошее управление камерой управления движениями. И вот это была такая цепочка инструментов, такой пазл, который нужно было постоянно по-разному складывать между собой. Кстати, видео, как мы конкретно готовились к тому видео, есть у меня вот здесь вот тоже можете его изучить. Там я прямо показала подробнейший продакшн план, как вообще мы идём и как мы разрабатываем наши ролики, именно видеоряд. Так вот, чат LM позволяет вот это делать, потому что здесь у нас целый список, огромнейший выбор нейросетей для генерации картинок, такой же выбор для генерации видео. И всё это можно между собой сочетать под конкретную задачу. То есть они все доступны в одном понятном интерфейсе. Вот тут кнопочка, вот тут загрузить референс, вот тут выбрать формат, вот тут выбрать качество изображения. В последний месяц тут ещё стало доступно Нано банана Pro. Причём можно генерировать изображение в формате 4К и без waterar. И вот все вот эти обложки, которые вы видите, сделаны именно в Nabanна Pro, именно в Chat LLM. Следующий лайфхак по трате токенов. Как мы это делаем? Чаще всего бывает, что мы сначала тестируем какие-то визуальные элементы, и мы тестируем их в стандартном разрешении, чтобы не тратить как раз много токенов. Потом, когда мы понимаем, что какой-то визуал нам нравится, например, вот это фото, ссылона маскам, мы уже его перегенерируем в 4К, и получается суперреалистично. Потом ещё быстренько расскажу, что конкретно здесь есть. То, что мы не так часто используем, но оно здесь есть. Здесь также есть GPT идж, как в чат GPT. Есть Флакс, кстати, он очень хорош для редактирования изображений. Есть крафт, он для граф-дизайна имини. Он очень хорошо воспринимает художественные стили. По видеогенераторам здесь тоже огромнейший выбор. Вы сейчас видите это на экране. Здесь у нас есть И42, И42 Pro версия, VeO3 от Google, Runway, Luma, в общем, под разные задачи, разные модели. VO3, например, сразу делает видео с интершумом. Многие используют это для рилсов. Есть нейронка, которая даже улучшает качество видео. Поэтому, если у вас точечные задачи, как у нас в продакшене, анимация для сайта, визуал для социальных сетей, с для магазина цветов, то чат lm я прямо очень рекомендую. Это именно то, для чего он, в принципе, существует. Если же вам каждый день нужно делать и картинки только, и картинки или там только и видео на потоке, тогда здесь будет сложнее из-за лимитов по токен. Они хоть и большие, но не для промышленных прямо масштабов. Теперь про большие языковые модели. Для нас самое главное, что здесь доступны самые топовые нейросети от разных компаний в одном месте. Причём даже супердорогие версии, которые я бы, например, не купила, а здесь по подписке я получаю к ним доступ. Так вот, тренд конца вот этого года и следующего года - это оркестрация разных нейросетей. Что это значит? Чтобы получить лучший результат, нам важно использовать разные модели. сравнивать ответы и давать им оценивать друг друга. Берёшь один ответ нейронки, даёшь другой оценить его или берёшь ответы нескольких нейронок и даёшь ещё одной проанализировать и сделать общий вывод. И вот такой вот подход он даёт самый лучший результат. На некоторых, кстати, бенчмарках сейчас ставят рекорды именно системы, то есть где несколько моделей от разных компаний работают вместе. И вот в Chatт LLM это проще всего осуществить. Во-первых, потому что прямо в процессе диалога вы можете менять модель просто одной

кнопочкой, перенаправлять запросы и сравнивать ответы. Во-вторых, здесь, например, есть ча GPT 5 Pro. Эта модель в самом чате GPT стоит 200 долларов в месяц. А здесь она доступна на базовой подписке. Она, например, очень точно работает и реже галлюцинирует. Она делает такие много внутренних рассуждений перед ответом. Это идеальный инструмент для, кстати, финальной оркестрации. Например, мы сейчас делаем исследование по трендам на 2026 год. У нас есть отчёт Маккинзи. И мы даём его проанализировать Клод, даём GI, даём Грок, чтобы каждая из них подумала над тем, как большие тренды влияют на каждого из нас. А потом все вот эти отчёты мы отдаём в GPT5 Pro и говорим: "Проверь, чтобы не было искажений информации, и объедини в один общий отчёт". Вы, конечно, можете придумать свою связку. По опыту скажу, что для аналитики и структурирования данных очень хорош клод. Для креатива грок, для быстрых задач лёгкие модельки типа GPT5 mini. И ещё плюс чатама то, что если вы не знаете, какая задача лучше для модели, здесь есть роутер, где система сама решит, какая модель справится лучше, и отправит запрос именно к ней. Если результат вас не устроит, вы можете опять же одной кнопочкой отправить этот же запрос просто в другую нейросеть. Теперь про то, что нам действительно впечатлило весь этот год. Мы это использовали и используем по сей день. Это и агентгент. Это собственная разработка чат LLM. Весь год мы с вами слышали про иагентов. Было очень много релизов. Игент, даже если это была бы не реклама, действительно для меня один из лучших. Если я думаю, что мне надо что-то создать, я иду в DeПГНт. Что он умеет? Он умеет почти всё, что человек может сделать через компьютер. Например, просишь провести исследование в интернете, он сам пойдёт искать, кликать по сайтам, соберёт информацию, даст от мне отчёт. Дашь задачу создать сайт или приложение, или, как в нашем случае мы сделали даже Marketplйс. Он сам разрабатывает архитектуру, код, внешний вид, подключает базу данных, и это работает. Кто помнит, да, летом я проводила эксперимент, делала с помощью него marкетплейс. И в силу, конечно, загруженности я не стала продолжать этот эксперимент, потому что я поняла, что если уже делать качественный эксперимент, то мне нужно прямо целыми днями сидеть и работать над этим маркетплейсом. Но суть такова, что он создал работающий маркетплейс, где без единой мной написанной строчки кода была площадка, где была регистрация по почте, полноценная система входа с проверкой пользователя. У каждого аккаунта была своя панель, где они могли создавать карточки товара. И всё это проходило модерацию. Я, как админ, управляла этими процессами. можно было оставлять отзывы. То есть как бы очень такой сложный сервис получился. У нас, кстати, даже были атаки ботов на этот сайт и разные уязвимости. В общем, опыт был насыщенный. Да, хоть мы и не закончили этот проект, мы поняли главное, что достаточно хороший, сложный MVP здесь можно реализовать без проблем, а дальше уже решать, развивать это или нет. Помимо этого, мой редактор, например, притворялся дизайнером и брал заказы и сделал карточки для социальных сетей через агентов. эти карточки принимали тоже, в общем, такие вот эксперименты разные проводили. Ну и, конечно же, ограничения есть. Это всё-таки не всесильный инструмент, как и везде, но в рамках разумных задач это мощный инструмент. Поэтому я честно в восторге от этого инструмента. Это то, что я вам рассказала про наши постоянные кейсы использования. Но в чат LLM есть ещё кучу других узких инструментов, которые тоже периодически выручают. Если упростить, то любой и ассистент устроен так. В основе его большая языковая модель. Она работает с текстом, а сверху на неё уже докручиваются дополнительные инструменты: поиск, работа с кодом, распознавание картинок, генерация файлов. И вот эта надстройка - это настройка для узких задач. Анализ PDF, транскребация аудио, создание презентации, редактирование таблиц Excel, анализ видео с Ютубом, создание summary по ним. В большинстве и ассистентов для таких задач нужно писать подробные промты. Например, вот мой текст. Проанализируй его, выдели главное, сделай презентацию в виде слайдов. В чат LLM эти инструменты вынесены отдельными кнопками на панели. Например, есть PowerPoint Gen для презентаций, Doc gen для Wordдокументов, Video Analysis для анализа видео с YouTube. Просто нажимаешь кнопку, инструмент запускается поверх уже той модели, которую ты выбрал. И это просто иногда очень удобно, что тебе не нужно ничего писать. Ты просто включил кнопочку, и ты понимаешь, что модель уже у неё под капотом есть правильная инструкция. Есть ещё одна возможность - это кастомные боты и автоматизация. В чатll можно создавать ботов с вашими инструкциями под повторяющиеся задачи. Ничего, естественно, программировать не нужно. У нас есть кнопочка A инженер - это такой агент, который помогает настроить бота через диалог. Вы просто описываете, что вам нужно. Он задаёт вам уточняющие вопросы, сам пишет инструкцию, подключает нужные инструменты и бот готов. Это очень удобно, когда у вас есть повторяющаяся рутина. Например, вам нужно каждую неделю делать отчёт по проделанной работе в определённом формате или вам нужно превращать транскрибацию планёрок в список задач. Ну, в таком роде. И в дополнении к этому тут есть ещё инструмент tasks, задачи по расписанию.

И вот как раз для таких случаев можно настроить выполнение действий по времени. Например, каждый день в 8:00 утра собирать новости по вашей теме с определённых сайтов и прислать вам отчёт. То есть один раз настроил, всё, и дальше система делает это автоматически. А вы можете все эти задачи контролировать вот этом окошке, включать и выключать их. Следующее. У Chat LLM также есть мобильное приложение для iOS и для Android и есть приложение для компьютера. Deep он доступен, правда, только в десктопной версии. В мобильной версии его нет. Слишком сложный интерфейс. Помимо этого, они сейчас ещё развивают направление свайп-кодингом и разработкой. И уже у них есть специальный софт для работы с кодом. Я в этом не сильно сильна, поэтому каких-то тонкостей я не могу знать. Но кому интересно именно вот это направление, можете найти на сайте chat llm, почитать про это подробно. Помимо этого, они сейчас разрабатывают уже AI listener. Это такой и на вашем компьютере, который может слышать, видеть всё, что происходит у вас на экране и помогает как второй как бы пилот, так скажем, следить за кодексом, отвечать на сообщения. Это их новая разработка, поэтому я ещё не успела её протестировать, потому что на русском языке она ещё пока не работает. Но как только она появится, я обязательно её протестирую и расскажу вам. Теперь стоимость, лимиты. Очень такой важный и часто задаваемый вопрос у чат LLM. Что важно сказать? Нет бесплатного тарифа вообще. Но мне очень хочется акцентировать внимание, что это агрегатор нейросетей. Они не создают эти модели. Они лишь подключают все вот эти модели в одну платформу, делая под это удобный для вас интерфейс, добавляя какие-то дополнительные функции. Поэтому, естественно, они не могут дать это бесплатно, даже для пробного периода, иначе они просто будут отдавать деньги вам. Да, это не как Open AI, у которого миллиарды инвестиций. Это то же самое, что вы купили, не знаю, еду, и вы просто раздаёте людям бесплатно эту еду. При этом вы сами её не готовите, вы закупаете эту еду у кого-то. Вот то же самое у чата. Но сказать, что это дорогая подписка, смотря вот под какие задачи вы его используете. Минимальная здесь подписка Basic стоит 10 долларов в месяц, и в неё входят все модели GPT, CL, Geminii, Crop, Perplexity и все остальные. Есть также доступ к генерации картинок, анализам документов, созданиние презентации, видеоанализ. даётся 20.000 кредитов в месяц. Про то, как они расходуются, я сейчас расскажу. Единственное, что в подписке Basic есть ограниченный доступ к дипгенту. Там всего можете делать три задачи. И генерация видео в этом тарифе недоступна. Второй тариф, и он используется чаще всего - это тариф Pro за 20 долларов в месяц. В чём его особенность? В том, что здесь есть абсолютно всё. То есть здесь снимаются абсолютно все ограничения и вам доступны абсолютно все сервисы, которые доступны в чат LLM. И плюс даётся ещё 5.000 кредитов. То есть в совокупности у вас выходит 25.000 кредитов. Теперь про то, как они расходуются. Кредиты - это внутренняя валюта сервиса. И суть в том, что разные действия и разные нейросети, они расходуются по-разному. Почему? Потому что сами нейросети, когда ты их подключаешь по апи, они дают свои правила и стоимость использования. То есть это не чатм определяет, это определяют сами нейросети. На что хватает 20.000 кредитов? 20.000 кредитов - это примерно 500 картинок в большинстве из генераторов. Но если говорить прона Banan Pro, то хватит примерно на 150 картинок со стандартным качеством и 70 картинок в разрешении 4К. 20.000 кредитов - это 40 коротких видео или 25 сложных задач для дипагента. Кредиты они здесь учитываются пропорционально текущей рыночной ставки на эти услуги. Единственное, что добавляю небольшую наценку на эти нейросети, чтобы они хоть как-то зарабатывали, правильно? Поэтому здесь всё вот так устроено. Если вы используете дорогие модели и инструменты, расходы кредитов больше, дешёвые- меньше. Например, разработчики даже говорили, что неросеть клин генератор CLН, он очень дорогой, в принципе, даже для них дорогой, и на нём очень быстро можно израсходовать свой лимит. А вот кредиты при работе с текстом в популярных моделях вроде чат GPT, клод расходуются ну очень медленно. То есть это буквально тысячи сообщений, а версия, например, от модели GPT5 можно использовать вообще без ограничений. Теперь, кому этот сервис подойдёт действительно, если подвести вот такой вот небольшой итог из нашего опыта. Если вы в основном работаете с текстом, пишите, анализируете, общаетесь с моделями и хотите использовать сильные стороны и от разных компаний, плюс к этому вам ещё нужно генерировать картинки. Иногда вам нужно генерировать видео, но не тысячи видео в день, не тысячи картинок. Например, как мы. Плюс у вас есть ещё идеи каких-то цифровых продуктов, либо вам нужно создавать быстренькие сайты, лендинги, проверять какие-то NVP. Тогда вот чат LLM - это прямо идеальный выбор, который подойдёт, потому что за 20 долларов в месяц вы получаете доступ ко всем вот этим нейросетям. То есть я специально сделала это видео максимально прямым, чтобы показать, как это работает для нас, какие плюсы-минусы. То есть чат lm - это про гибкость и выбор. Кучу моделей, генераторы изображения видео, дипагенты, всё в одном месте, по одной подписке. Если вы сфокусированно работаете только

на одной нейросети, например, вы работаете только в клинге, вам нужно только видео, либо вам нужно только фото, и прямо много видео, много фото, либо вам нужен просто один только чат GPT, тогда, конечно же, чат lm вам будет невыгодно, потому что лучше купить просто одну подписку одного сервиса, который вы используете, это будет просто выгодней. Для нас, как для команды, которая делает контент постоянно разного рода, Chat LLM действительно оказался очень хорошим инструментом. Я никогда бы не ожидала, что я вот настолько влюблюсь в проект, который просто когда-то в марте пришёл ко мне за рекламой. А так, ребята, они нас очень долго поддерживали. Спасибо им за это, за огромную поддержку. И поддержите тоже это видео комментам и лайком, потому что благодаря ему мы остаёмся на плаву. В общем, ссылки в описании. На этом всё. Спасибо, что досмотрели до конца. Увидимся в следующем видео, ребята. Следующее видео будет очень интересное. До следующего видео. Пока. M.