Цената на токен е най-подвеждащото число в разчета на всяка компания, която планира AI за следващата година.
Цената на един милион токена пада последователно от две години насам. Разходите на компаниите за изкуствен интелект – не. Двете изречения не си противоречат. Те описват едно и също недоразумение, което тази есен ще влезе в бюджетите за следващата година на стотици български фирми.
Работя като AI експерт по програмата N-Spark – инициатива на Изпълнителната агенция за насърчаване на малките и средните предприятия в партньорство със Световната банка, съфинансирана от Европейския съюз, която подготвя компании в Северна България за дигиталната трансформация. Успоредно с това съм реализирал над 100 AI проекта за български и европейски фирми и водя корпоративни обучения за Solitex, дългогодишен партньор на Google Cloud за България. Казвам го не заради биографията, а защото разговорът, който следва, съм го водил достатъчно пъти, за да разпозная в кой момент се обърква. Обърква се в началото – при първото число.
В тази рубрика ще пиша за изкуствения интелект в бизнеса: какво работи в реални компании, какво не работи и какво струва в действителност. Разликата между трите е по-голяма, отколкото звучи.
Цената на литъра и дължината на пътя
Цената на токен е полезна за сравнение между доставчици и почти безполезна за бюджетиране. Тя е цената на литъра гориво – казва всичко за пазара и нищо за пътуването, ако не знаеш разстоянието. В системите с изкуствен интелект разстоянието се нарича контекст: обемът информация, който моделът трябва да прочете, преди изобщо да започне да отговаря.
Тъкмо тук се къса връзката между офертата и фактурата. Едно запитване към чатбот струва частица от цента. Същото запитване, преминало през система, която първо търси в документите на компанията, после проверява намереното, после се връща към модела за уточнение, струва десетки пъти повече – защото на всяка стъпка се плаща наново за целия контекст, а не само за новия въпрос. Клиентът вижда един отговор. Доставчикът таксува пет.
Gartner оценява, че inference – работата на модела при всяко реално запитване – ще формира поне 70% от разходите за целия жизнен цикъл на един модел. Числото не е прогноза за пазара, а описание на структура. Основната сметка не идва при внедряването, а след него, всеки ден, докато системата работи. Компаниите бюджетират проект, а плащат абонамент, чийто размер сами не контролират.
Трите разхода, които не влизат в офертата
Първият е броят извиквания. AI агент, който изпълнява по-сложна задача, рядко пита модела веднъж. Може да проведе пет, десет или повече вътрешни „разговора“, преди да върне един-единствен отговор на потребителя. Всеки от тях се таксува, макар нито един да не се вижда на екрана.
Вторият е най-коварен, защото расте заедно с успеха. Колкото повече документи, история и вътрешни данни постъпват в системата, толкова по-скъп става всеки отговор – моделът трябва да прочете повече, за да реагира правилно. Всеки друг софтуер поевтинява с употребата. Този поскъпва.
Третият изобщо не се води разход за изкуствен интелект. Когато системата отговори грешно и служителят пита отново, преформулира или коригира ръчно, някой плаща за това време. Разходът просто мигрира в друг ред от бюджета и изчезва от анализа на проекта.
Наблюдението не е анекдотично. Проучване на IDC от края на 2025 г. отчита, че 96% от организациите с генеративен AI и 92% от тези с агентни системи са се сблъскали с по-високи от очакваните разходи. Gartner прогнозира, че до 2028 г. поне половината проекти ще надхвърлят бюджета си, и посочва като причина не цените на доставчиците, а архитектурните решения и липсата на оперативен опит. Разграничението е съществено: преразходът не идва отвън. Той идва от начина, по който компанията е поръчала системата.
Проверката, която сменя разговора
Вместо „колко струва токен“, въпросът е колко струва една завършена задача – от запитването до отговор, който служителят може да използва без корекция. В индустрията метриката се нарича cost per task и е единствената, която оцелява при мащабиране. След нея идват още три: какво се случва с разхода при десетократно нарастване на обема; как се променя цената, когато в системата влязат още вътрешни документи; и кой поема сметката, когато системата сгреши.
Доставчик, който отговаря конкретно и на четирите, разбира какво продава. Доставчик, който се връща към цената на токен, продава литри, без да знае разстоянието.
За българските компании това има съвсем конкретно измерение. Повечето влизат в първия си AI проект с бюджет, изчислен като за софтуерен лиценз – еднократна сума плюс поддръжка. Но такава система не е лиценз, а разход, който диша: свива се, когато никой не я използва, и расте точно когато започне да върши работа. В проектите, които съм водил, компаниите с реалистично планиране заделят резерв от порядъка на 30–50% над първоначалната оценка. Не защото доставчиците лъжат, а защото истинската цена се проявява при употреба, а не в презентация.
Цената на токен ще продължи да пада. Сметките ще продължат да растат. Между двете няма противоречие – има бюджет, съставен от грешното число. А разликата между проект, който се вписва в него, и проект, който изяжда тримесечния резерв за непредвидени разходи, се решава не при внедряването, а в разговора преди него.
