Как пользоваться LLM API: токены, стоимость, ключи и первая функция с ИИ

LLM API — это веб-сервис, который позволяет вашему приложению отправить текст большой языковой модели — например, модели GPT от OpenAI, Claude от Anthropic или Gemini от Google — и получить её ответ обратно в коде. Вы регистрируетесь у поставщика, создаёте API-ключ, а сервер вашего приложения отправляет запросы с этим ключом; оплата взимается за каждый запрос по количеству токенов (фрагментов текста) на входе и на выходе. Обычно именно это и означает «добавить ИИ в приложение»: грамотно составленный запрос к чужой модели, выполненный безопасно с вашего сервера.

Почему это важно, когда вы создаёте приложение с ИИ

В приложении, созданном с помощью ИИ, работают два разных ИИ, и их легко перепутать:

1. ИИ, который создаёт ваше приложение — собственный агент конструктора, который пишет код.
2. ИИ внутри вашего приложения — функция, которой пользуются ваши пользователи, например чат-ассистент, кнопка «кратко перескажи» или автоматическая разметка.

Второй вызывает LLM API с вашим ключом и выставляет счёт на ваш аккаунт у поставщика. Понимание токенов, контекста и ценообразования позволяет проектировать функцию, которая работает, не раскрывает ваш ключ и не удивляет вас счётом.

Бытовая аналогия: очень способный фрилансер, которому платят за слово

Представьте LLM API как блестящего фрилансера-копирайтера, с которым вы связываетесь по почте и которому платите за слово — и за слова, которые вы ему присылаете, и за слова, которые он присылает в ответ (причём за ответ платите дороже).

• У него нет памяти между письмами. Если хотите, чтобы он продолжил разговор, вставляйте предыдущие сообщения в каждое новое письмо.
• Он может прочитать ограниченный объём за раз. Этот предел и называется контекстным окном.
• Чем яснее задание, тем лучше и короче ответ — а значит, и дешевле.

Основные понятия

Токены

Модели читают и пишут текст в токенах. По состоянию на сентябрь 2026 года документация Anthropic по ценам оценивает один токен примерно в 4 символа, или примерно 0,75 английского слова. Разные модели и языки токенизируются по-разному, поэтому считайте это ориентиром. Учитывается всё: ваши инструкции, сообщение пользователя, любые включённые документы, предыдущая переписка и ответ.

Вход и выход

Входные токены — это то, что вы отправляете. Выходные токены — это то, что пишет модель. На страницах с ценами OpenAI, Anthropic и Google по состоянию на сентябрь 2026 года выходные токены стоят в несколько раз дороже входных для одной и той же модели. В тарифах Gemini от Google также отмечено, что внутренние «размышления» модели считаются выходом.

Контекстное окно

Максимальное количество токенов, которое модель может принять в одном запросе, включая ответ. Современные модели принимают очень длинные входные данные: некоторые актуальные модели Anthropic, например, принимают до миллиона токенов. Но длинные входные данные стоят дороже и обрабатываются дольше, поэтому отправляйте только то, что нужно для задачи.

Запросы без состояния

У большинства API в стиле чата каждый запрос по умолчанию самостоятельный. Чтобы чат «помнил» контекст, ваше приложение заново отправляет предыдущие сообщения с каждым новым. Поэтому длинный диалог стоит дороже за каждое сообщение, чем короткий.

Системный промпт

Инструкции, которые задают роль модели и правила для каждого запроса: «Ты кратко пересказываешь обращения в поддержку в трёх пунктах. Никогда не указывай адреса электронной почты клиентов». Пользователи их не видят, но они влияют на каждый ответ.

Потоковая передача

Вместо ожидания полного ответа API может отправлять текст по мере генерации, поэтому пользователи сразу видят появляющиеся слова. Это делает чат-интерфейсы заметно быстрее.

Как устроено ценообразование

По состоянию на сентябрь 2026 года, по данным страниц с ценами самих поставщиков:

Некоторые поставщики также предлагают возможность попробовать перед оплатой: Anthropic дарит новым пользователям небольшую сумму бесплатных кредитов, а у Gemini API от Google есть бесплатный тариф для некоторых моделей, с оговоркой, что содержимое, отправленное по нему, может использоваться для улучшения продуктов Google.

Цены сильно различаются между небольшими быстрыми моделями поставщика и его самыми крупными, и они часто меняются, поэтому мы их здесь не приводим. Простая оценка для любой функции такая: (входные токены × цена входа + выходные токены × цена выхода) × количество запросов в месяц. Затем добавьте запас и задайте месячный лимит расходов в панели управления поставщика.

Пример: кнопка «кратко перескажи обращение»

Небольшая служба поддержки хочет кнопку, которая превращает длинную переписку с клиентом в три пункта и предлагает черновик ответа.

1. Получите ключ. Создайте аккаунт у одного поставщика и сгенерируйте API-ключ. Задайте низкий месячный лимит расходов.
2. Храните ключ как секрет на вашем сервере, например под именем ANTHROPIC_API_KEY или OPENAI_API_KEY — но никогда в коде страницы. См. переменные окружения и секреты.
3. Добавьте серверный маршрут POST /api/summarise, который:
   • проверяет, что пользователь вошёл в систему и состоит в команде поддержки;
   • загружает обращение из базы данных;
   • отправляет поставщику системный промпт («Перескажи в трёх пунктах, затем составь вежливый ответ; не выдумывай номера заказов») и текст обращения;
   • ограничивает длину ответа настройкой максимального количества выходных токенов;
   • возвращает результат и записывает, сколько токенов использовано.
4. Кнопка вызывает ваш маршрут, а не поставщика, и показывает сводку по мере её поступления.
5. Обработайте сбой. Если поставщик отвечает медленно или возвращает ошибку, покажите «Сейчас не удалось подготовить сводку» и оставьте обращение доступным.
6. Измеряйте. Через неделю посмотрите журнал токенов. Если основная часть стоимости приходится на длинные переписки, перед отправкой обрежьте цитируемую историю.

Обратите внимание, чего здесь нет: обучения модели, особой инфраструктуры. Один ключ, один серверный маршрут и один хорошо составленный промпт.

Ключевые термины

• API-ключ: секрет, который идентифицирует ваш аккаунт у поставщика. Любой, кто его знает, может потратить ваши деньги.
• Модель: конкретная LLM, к которой вы обращаетесь. Поставщики предлагают несколько размеров с разной ценой и скоростью.
• Temperature: настройка разнообразия ответов. Чем ниже, тем предсказуемее.
• Max tokens: ограничение длины ответа, которое также ограничивает стоимость.
• Rate limit: сколько запросов или токенов ваш аккаунт может использовать в минуту.
• Эмбеддинги: числа, которые представляют смысл текста, используются для поиска по вашим документам.
• RAG (retrieval-augmented generation): поиск релевантных фрагментов в ваших данных и включение их в промпт, чтобы модель отвечала на основе вашего контента.
• Использование инструментов / вызов функций: возможность для модели попросить ваше приложение выполнить конкретную функцию, например «проверь статус заказа».

Частые ошибки и заблуждения

• Ключ в коде фронтенда. Самая дорогая ошибка. Код браузера публичен. Всегда вызывайте API с сервера. Чек-лист безопасности для приложений, созданных с ИИ рассматривает это вместе с другими проверками перед запуском.
• Нет лимита расходов или лимита на пользователя. Ошибка, зацикливание или злоупотребляющий пользователь могут быстро увеличить расходы. Задайте лимит у поставщика и ограничьте количество запросов на пользователя в своём приложении.
• Отправка всего каждый раз. Целые документы и вся история чата умножают входные токены. Обрезайте, суммируйте старые сообщения или извлекайте только релевантные части.
• Слепое доверие к результату. Модели могут уверенно утверждать неверные вещи. Для фактов, цен или всего юридического и медицинского опирайтесь на собственные данные и показывайте источники или пусть проверяет человек.
• Позволять вводу пользователя переопределять ваши правила. Пользователи могут написать «игнорируй свои инструкции». Права доступа и чувствительные действия держите в серверном коде, а не только в промпте.
• Начинать с самой большой модели. Сначала попробуйте меньшую и более дешёвую модель; переходите на крупнее, только если того требует качество.
• Необдуманная отправка личных данных. Проверяйте условия использования данных у поставщика, особенно на бесплатных тарифах, и отправляйте только то, что нужно функции.

Что просить у конструктора с ИИ

Добавь кнопку «Кратко перескажи» на странице обращения. Она вызывает серверный маршрут, который использует секрет OPENAI_API_KEY (он никогда не попадает в браузер), проверяет, что пользователь вошёл в систему, отправляет текст обращения с этим системным промптом: […], ограничивает ответ 300 токенами, передаёт ответ на страницу потоком и показывает понятную ошибку, если вызов не удался. Записывай число использованных токенов для каждого запроса и ограничь каждого пользователя 30 сводками в час.

Для полноценного чат-опыта см. как создать приложение-чат-бот с ИИ; для других идей — как добавить функции ИИ в приложение. Если API в целом для вас новы, начните с что такое API.

LLM API в приложениях, созданных в Mythex

Когда вы создаёте приложение в Mythex, ИИ внутри него использует ваш собственный ключ поставщика. Вы добавляете его как секрет проекта или через карточку с секретами, которую Mythex показывает в чате, когда это нужно, и просите агента сделать вызов на сервере. Использование поставщика оплачивается с вашего аккаунта у поставщика, а не кредитами сборки Mythex. Mythex не включает токены для пользователей вашего приложения и не предоставляет готового продукта базы знаний; ограничения запросов и контроль расходов вы проектируете и тестируете сами. В рецепте документации добавление ИИ в приложение со своими API-ключами есть стартовый промпт, а на странице конструктора приложений с ИИ показано, с чего начать.

Вопросы