Вся база про токены в нейросетях: что это и как их эффективно использовать

Знать, как нейросети работают с токенами полезно не только разработчикам. От токенов зависит, как много данных ИИ обработает, какого качества и длинны будет ответ и сколько мы за это заплатим.

В этой статье разберёмся, как работают токены в нейросетях, что входит в лимит контекстного окна и как работать с токенами, чтобы тратить меньше денег и лимитов на нейросети.

Что такое токены в нейросетях

Токен — это фрагмент текста, с которым работает языковая модель. Этот фрагмент может быть словом, символом, сочетанием символов, либо знаком пунктуации. Это не какая-то одна смысловая единица, токеном могут быть разные наборы знаков.

Как выглядят токены

Возьмём предложение: «Коты не умеют писать код, у них лапки.» и добавим его в онлайн токенизатор OpenAI:

Этот сервис принимает для ввода текст, показывает количество знаков, токенов и подсвечивает каждый токен отдельно. В данном примере мы получили 13 токенов и 38 знаков.

Предложение разбилось на токены следующим образом: 

К+оты+ не+ уме+ют+ писать+ код+,+ у+ них+ лап+ки+.

Как видно из примера, какие-то токены состоят из отдельных букв, другие из сочетаний символов. Слово «писать» стало токеном целиком. Ещё в токены вошли знаки препинания и даже пробел.

Токен — это не какой-то один конкретный смысловой контейнер, который содержит строго слова или буквы. Токенами являются наборы часто встречающихся в языке комбинаций символов. Чтобы понять, почему так происходит, нужно разобраться в том, как устроена токенизация.

Как работает токенизация

Почему токен — не слово и не символ

У LLM есть встроенный словарь токенов — список токенов, которые она знает. Когда нейросеть получает на вход данные, она разбивает их на токены по своему словарю — это называется токенизацией. Например, если ИИ получает на вход слово: «Коты», то нейросеть начинает искать это слово как токен в словаре. Она не находит котов как цельный токен, но находит отдельные токены К и оты. В результате ИИ разбивает слово «Коты» на токены К+оты и использует их в дальнейших вычислениях.

Разработчики формируют словарь токенов ещё до обучения модели. Для этого берут обучающие данные, находят в них часто встречающиеся комбинации символов и добавляют их в словарь. Такой подход нужен для экономии производительности железа.

Если бы все токены состояли только из одного знака, то входные данные разбивались на множество токенов и LLM приходилось бы делать гораздо больше вычислений.

К примеру, слово лапки состоит из двух токенов: «лап»+«ки». Но если бы словарь токенов OpenAI состоял только из символов, то ИИ разбил бы слово на пять токенов: л+а+п+к+и.

Аналогично со словами. В языках очень много разных слов, какие-то встречаются часто, другие редко. Если бы разработчики попытались сделать словарь токенов, который состоит из слов, то для этого нужно было бы очень много памяти и вычислений.

Распространённые комбинации символов в словаре токенов являются компромиссным подходом, который позволяет экономить вычислительные ресурсы железа во время токенизации.

Как и зачем токены превращаются в числа для LLM

У каждого токена в словаре есть свой уникальный числовой идентификатор — token ID. Когда мы отправляем запрос, языковая модель разбивает его на токены, а токены на числа.

Пример ID токенов из предложения: «Коты не умеют писать код, у них лапки.»:

Нейросеть видит наш текст как набор чисел, где каждое число соответствует определённому токену:

Токен	ID токена
К	3682
оты	41645
не	1967
уме	142241
ют	4089
писать	171655
код	51783
,	11
у	1449
них	27861
лап	186898
ки	1654
.	13

У нейросетей есть специальная таблица — embedding matrix, или таблица эмбеддингов. В ней каждому ID соответствует длинный список чисел — вектор. С её помощью ИИ превращает ID токенов в векторы.

Например, это может выглядеть так:

ID 15432 → [0.12, -0.45, 0.88, 0.03, ...]
ID 9821  → [-0.31, 0.77, 0.14, -0.09, ...]
ID 4076  → [0.51, 0.22, -0.64, 0.18, ...]

Именно с этими векторами модель начинает работать. Нейросеть проводит вычисления и понимает информацию о том, какие токены стоят рядом, что к чему относится, каким должен быть следующий токен в выводе. Векторы помогают постепенно сформировать ответ.

Почему русский и английский могут расходовать токены по-разному

Токенизация текста на русском и на английском расходует разное количество токенов. Если мы прогоним предложение: «Коты не умеют писать код, у них лапки.» на обоих языках через токенизатор, то увидим разницу:

В обоих вариантах получилось 38 символов, но русский текст разбился на 13 токенов, а английский на 9, разница в 1,44 раза. У этого есть минимум три причины.

Данные для обучения. Технология LLM пришла из США, и основная часть обучающих текстов для моделей была на английском языке. Поэтому токены в словарях ИИ лучше под него оптимизированы.

Кодировка. Токенизаторы работают на уровне байтов. В UTF-8 — стандарте кодировки, который используют современные токенизаторы — один латинский символ занимает один байт, а один кириллический — два байта. Это означает, что русская буква с самого начала «стоит» дороже английской, ещё до объединения символов в токены. Например, слово кот будет весить 6 байт, тогда как для cat нужно только 3 байта.

Богатство словоформ. В русском одно слово может встречаться в тексте во множестве вариантов, например: коты, кот, котов, кота, котам и так далее. В английском таких форм обычно меньше. Токенизатору приходится обрабатывать больше вариантов русских слов, и для этого нужно чаще разбивать слова на большее количество токенов.

Какие бывают токены: input, output, cached и reasoning

Токены могут отличаться не только комбинацией символов, но и тем, где их используют. Например, можно выделить такие четыре категории:

Input tokens (входящие токены) — всё, что мы отправляем модели, сюда входят промпты, история переписки, прикреплённые документы и системные инструкции. Это весь входящий контекст до того, как модель начнёт отвечать.

Output tokens (выходящие токены) — это токены, которые ИИ использует для ответа, например, сообщения в чате. Обычно они стоят дороже входных, потому что генерировать ответ сложнее, чем обрабатывать входящие данные.

Cached tokens — тоже входящие токены, но их нейросеть может использовать повторно благодаря кэшированию. Эти токены обычно берутся из шаблонов промптов или системных инструкций.

Reasoning tokens — внутренние токены рассуждения. Некоторые модели перед ответом выстраивают цепочку рассуждений, например, в ChatGPT, Gemini, Claude можно выбирать модели с расширенными рассуждениями. Это позволяет модели перебрать больше данных и выдать более качественный ответ.

Как считать токены ChatGPT и других моделей

Как мы убедились выше, токен — это не слово или символ, а комбинация символов, когда-то эти символы формируют слово, когда-то просто состоят из нескольких знаков. Результат разбиения на токены зависит от токенизатора модели.

OpenAI в своей документации даёт такую оценку для одного токена:

Но, во-первых, эта оценка очень примерная. Во-вторых, она только для английского языка, в-третьих, у разных моделей и ИИ-провайдеров словари токенов могут отличаться.

Поэтому посчитать токены на глаз не получится, для этого нужны специальные инструменты.

Когда грубой оценки достаточно

Грубой оценки хватит для работы внутри обычных ИИ чат-ботов по подписке. Здесь не надо платить за каждый токен, достаточно укладываться в часовые и недельные лимиты.

У некоторых нейросетей есть своя статистика. После закрытия типовой задачи можно открыть эту статистику и посмотреть на процент использования запросов или токенов. От этого процента стоит отталкиваться в будущем при решении похожих задач.

Например, мы можем попросить Gemini изучить вопрос, что такое токены, как и почему они превращаются в числа для ИИ.

После этого открыть статистику, посмотреть, сколько процентов лимитов эта задача потратила:

Это неточный способ подсчёта токенов, многое зависит от задачи и нагрузки на сервис в данный момент времени, но примерно оценить расход лимитов с его помощью всё же можно.

Когда нужен точный подсчёт

Точный подсчёт нужен при использовании нейросетей по API. Обычно это стоит дороже подписки, потому что мы покупаем не тариф с лимитом токенов, а отдельные токены.

По логике это похоже на использование СМС, мы можем либо купить тариф у оператора, где в стоимость входят сразу 100 сообщений в месяц, а можем отказаться от тарифа и платить 10 рублей за каждое сообщение.

Аналогично с работой в ИИ-агентах через API, нейросети списывают средства со счёта за каждый токен, который был потрачен для вычислений. Если мы решаем большую задачу в условном Codex, Hermes или Open code и не следим за токенами, то нейросети могут потратить слишком много средств. В Hermes Agent стоимость работы складывается из аренды сервера и токенов выбранной модели.

Как посмотреть точный расход токенов

Многие провайдеры позволяют отправлять запросы по API, чтобы посчитать, сколько входные данные потратят токенов. Эти запросы можно отправлять через команды в терминале, либо через скрипты.

Например, у Claude есть метод messages/count_tokens. Через CLI Anthropic его вызывают так:

ant messages count-tokens \
--model claude-opus-4-8 \
--message '{role: user, content: "Объясни, что такое токены в ИИ"}'

В этой команде мы передаём модель и сообщение пользователя, но не просим Claude написать ответ. Вместо этого API возвращает JSON с полем input_tokens, где указано количество входных токенов в запросе:

{ “input_tokens”: 14 } 

Так можно заранее понять, сколько токенов займёт промпт, большой документ или другой набор входных данных.

Ещё можно выполнить типовую задачу и только потом смотреть, сколько нейросеть потратила на неё токенов. Например, в Codex CLI это делается при помощи команды /statusline. Её нужно ввести в терминале и в появившемся списке выбрать пункты:

После этого внизу терминала появится счётчик, который показывает расход токенов.

У каждого ИИ-провайдера и приложения свои способы оценки расхода токенов. Кто-то показывает их в интерфейсе программы, кто-то через команды в терминале. Одни сервисы считают токены одним способом, другие другим. Нет какой-то универсальной команды или настройки для всех нейросетей и продуктов.

Контекстное окно: сколько текста модель видит за один раз

Количество данных, с которыми может работать нейросеть не безгранично. Чем больше информации ИИ учитывает при ответе, тем больше нужно вычислений, памяти и тем выше шанс, что упадёт качество ответа.

Например, попробуйте с одного запроса сгенерировать большую книгу. Результат вас, скорее всего, не устроит.

У нейросетей есть лимит объёма данных, который они учитывают при вычислениях. Этот лимит называется контекстное окно. Если его превысить, то нейросеть потеряет часть данных и начнёт выдавать некачественные ответы.

Что входит в лимит токенов

В контекстное окно входит:

Объём контекстного окна принято считать в токенах. У модели Chat GPT 3 контекстное окно было около 2 тыс. токенов. У современных моделей оно сильно больше, к примеру, Claude Opus 4.8 может учитывать около 1 млн токенов.

Почему большое контекстное окно не решает всё

Возможно, вы замечали, что при длинных диалогах с ИИ чат-ботами они со временем начинают давать плохие ответы. Что-то забывают, галлюцинируют, присылают ошибки.

Чем больше контекстное окно, тем больше данных мы можем передать в ИИ, но оно не гарантирует, что модель даст хороший ответ.

Например, OpenAI во время выпуска GPT 5.5 показала, как деградирует качество ответа модели в бенчмарке OpenAI MRCR v2 8-needle. Этот бенчмарк проверяет, как хорошо нейросеть может находить нужную информацию в длинном контексте.

При заполнении контекста на 4–8 тыс. токенов ИИ выдавал правильный ответ с точностью 98,1%. При заполнении контекста на 512-1 млн токенов эта точность падала на четверть, до 74%.

Это подтверждают и другие ИИ-компании. Например, в документации Anthropic сказано, что с ростом количества токенов в контексте точность и полнота извлечения информации могут деградировать.

Поэтому само по себе большое контекстное окно не означает, что нейросеть будет выдавать хороший результат. По-прежнему важно не перегружать нейросети ненужным контекстом или слишком длинным промптом, чтобы ИИ не путался из-за лишних данных.

Как токены влияют на стоимость, скорость и качество ответа

Количество токенов в запросе влияет на стоимость, скорость и качество работы нейросети.

Получается, что токены в ИИ это не только про деньги. Кроме них мы тратим время и, иногда платим качеством при неэкономном использовании.

Почему длинный промпт не всегда лучше короткого

Нейросети лучше следуют промпту, если он достаточно подробный и содержит задачу, контекст, ограничения, формат ответа и критерии качества. Но это не значит, что чем больше промпт, тем он лучше. Лишнюю информацию надо убирать, иначе она запутает ИИ и съест много токенов.

Сравним два промпта. Короткий:

Напиши текст для кнопки в приложении доставки еды. Ситуация: пользователь оплатил заказ, но курьер ещё не найден. Кнопка ведёт к экрану статуса заказа.
Дай 5 вариантов. Каждый вариант — до 20 символов. Без эмодзи и шуток.

И длинный:

Нужно написать текст для кнопки в приложении доставки еды. У нас молодой бренд, но не слишком молодёжный. Мы хотим звучать дружелюбно, но не фамильярно; спокойно, но не сухо; уверенно, но без канцелярита; можно немного с юмором, но лучше без шуток, потому что пользователь уже оплатил заказ и может нервничать.
Контекст такой: пользователь заказал еду, оплатил заказ, ресторан начал готовить, но курьер ещё не найден. При этом мы не хотим делать вид, что всё уже едет, потому что это будет неправдой. Но и писать «курьер не найден» тоже не хочется, потому что это звучит тревожно. Кнопка ведёт на экран статуса заказа, где можно посмотреть приготовление, поиск курьера, примерное время доставки, адрес, состав заказа и поддержку.
Аудитория разная: студенты, офисные сотрудники, родители, люди, которые заказывают вечером после работы. У некоторых плохой интернет, некоторые спешат, некоторые просто хотят понять, где еда. Интерфейс будет на русском языке. Кнопка будет на белом фоне, рядом может быть иконка велосипеда или пакета, но это ещё не точно. В будущем этот текст, возможно, пригодится и для пуш-уведомлений, но сейчас нужен именно текст кнопки.
Дай 5 вариантов текста. Каждый вариант должен быть коротким, желательно до 20 символов, но если хороший вариант получится чуть длиннее — ничего страшного. Без эмодзи, хотя, если эмодзи сильно поможет, можно один вариант с эмодзи. Не используй слово «проблема». Не обещай доставку. Не пиши слишком официально. Не пиши слишком разговорно. Не используй английские слова. Желательно, чтобы текст был понятен без дополнительного контекста.

Результаты короткого промпта:

Результаты длинного промпта:

В целом, результаты промптов сопоставимы, но первый промпт потратил 1235 токенов. Из них 68 input tokens и 1167 output tokens.

Второй промпт съел 3095 токенов, 402 на вход и 2693 на выход.

В обоих примерах использовался Gemini 3.1 Pro в AI Studio, модель решала одну и ту же задачу. Мы получили сопоставимые результаты от обоих промптов, но разница в количестве потраченных токенов оказалась почти двукратной.

Стоит обратить внимание на output tokens во втором примере. Нейросеть получила много данных и в ответ на них вывела тоже большой ответ. В нём были не только варианты текста для кнопки, но и подробные описания, хотя мы об этом не просили.

Чтобы не тратить токены на лишние данные, стоит  делать оптимизацию промптов.

Как эффективно использовать токены в промптах

Убирайте лишний контекст

Чем больше данных, которые не нужны ИИ для выполнения задачи, тем больше она потратит токенов и выше вероятность, что нейросеть запутается и выдаст плохой результат. 

Убирайте лишний контекст, если хотите сэкономить токены. Особенно это актуально для промптов, которые записываются через голосовой ввод.

Лишний контекст	Антипример	Пример оптимизированного промпта
Повторы в инструкции	Сократи лишнее, убери воду, сделай текст короче.	Сократи текст без потери смысла.
Вводные конструкции	Привет! У меня есть небольшая задача, и я не очень понимаю, как к ней подступиться. Не мог бы ты, пожалуйста…	Помоги решить задачу: …
Слова-паразиты	Короче, мне нужно, ну, типа, чтобы ты посмотрел вот этот текст и как бы сделал его более нормальным, потому что он, наверное, звучит не очень.	Посмотри текст и подскажи, как сделать его понятнее.
Подробности, которые не влияют на результат	Я давно хотел попробовать Python, потом посмотрел пару видео, потом установил VS Code, потом отвлёкся, потом снова вернулся, а теперь у меня в терминале ошибка, и я не понимаю, что делать.	У меня ошибка в терминале VS Code. Объясни, что она значит и как её исправить.
Лишние данные из документов	В этой выгрузке вся база диалогов менеджеров с лидами за всю историю компании. Посчитай, сколько лидов менеджеры перевели в статус «Квалифицирован» за последний месяц.	В этой выгрузке есть диалоги менеджеров с лидами за последний месяц. Посчитай, сколько лидов перевели в статус «Квалифицирован».
Общие требования	Объясни, как работает VPN, нормально, понятно и красиво.	Объясни, как работает VPN, простыми словами. Используй аналогию и не уходи в сетевые термины.

Если у вас есть доступ к другой нейросети с большими лимитами или дешёвым API, то можно отправлять ей запросы и просить убрать лишнее.

Но это касается сложных рабочих задач. Если ваш запрос простой, например, как сварить макароны, то нейросеть, скорее всего, поймёт его корректно, несмотря на повторы и прочие лишние данные.

Делите большие наборы данных на части

Если вы отправляете ИИ большой массив данных, например, длинный документ, то подумайте, действительно ли эти данные необходимы? Или же их можно поделить на части и отправить только кусок?

Предположим, мы выгрузили истории переписок менеджеров с клиентами и хотим проанализировать работу сотрудников. Можно отдать ИИ историю всех сотрудников за всё время, либо отбросить диалоги старше 3 месяцев, разделить их по сотрудникам и проанализировать историю общения каждого сотрудника в отдельном чате. 

В первом случае мы можем упереться в лимит токенов контекстного окна и размазать фокус нейросети по всему объёму данных. Это приведёт к ответам плохого качества.

Во втором случае мы выкинем лишнее и проработаем диалоги каждого сотрудника отдельно. Этот подход сэкономит больше токенов, не перегрузит контекстное окно и позволит нейросети сфокусироваться на главном, она не будет путать сообщения условного менеджера Пети и условного менеджера Кости.

Пишите промпты на английском

Выше в статье мы пропустили два текста через токенизатор OpenAI. Это было предложение на русском: «Коты не умеют писать код, у них лапки.» и его версия на английском: «Cats can’t write code, they have paws.».

В обоих предложениях 38 знаков и одинаковый смысл. Однако русский текст потратил бы 13 токенов, а английский 9. Разница в 4 токена, английский текст оказался экономнее на 30,8%. Это не значит, что с любым вводом данных будет такой же результат, много зависит от конкретного текста и модели, но в целом английский расходует токены меньше, чем русский.

Из этого можно сделать вывод, что по возможности лучше писать большие промпты для объёмных задач на английском. Так, вы сэкономите токены.

Оставляйте место для ответа

При загрузке данных в контекстное окно нейросети есть нюанс. Обычно оно учитывает не только токены на вход (input tokens) — данные, которые мы отправляем, но и на выход (output tokens) — ответ, который прислал нам модель.

Допустим у нас есть нейросеть с контекстным окном в 200 тыс. токенов. Если мы загрузим в неё данные на 150 тыс., то у ИИ останется только 50 тыс. токенов на ответ.

А теперь представим, что данных на вход не 150, а 200 тыс. В таком случае у нейросети не останется токенов для вывода ответа. Это значит, что мы, скорее всего, столкнёмся с ошибкой.

В таблице ниже размер контекстного окна и лимит токенов на выход у популярных LLM. Старайтесь не забивать весь контекст модели данными на вход, если хотите получить ответ:

Модель	Контекстное окно	Лимит токенов на выход
GPT-5.5	1 050 000	128 000
Gemini 3.1 Pro Preview	1 048 576	65 536
Claude Fable 5	1 000 000	128 000
Claude Opus 4.8	1 000 000	128 000
DeepSeek-V4-Flash / V4-Pro	1 000 000	384 000
GLM-5.2 [1m]	1 000 000	131 072
Kimi K2.7 Code	256 000	Зависит от остатка контекста
MiniMax-M3	1 000 000	Рекомендуется 128K, максимум 512K

Типичные ошибки при работе с токенами

Выше мы уже разобрали, как работают токены, почему от них зависит стоимость и качество ответов нейросетей. Для закрепления темы пройдёмся по основным ошибкам при работе с токенами.

Считать токены ChatGPT и других моделей по словам

Токены — это не только слова, но и другие комбинации символов, часто одно слово может делиться на несколько токенов. Если считать их по словам, то можно сильно занизить реальный расход токенов и потерять деньги, либо упереться в лимиты токенов.

Чтобы оценить расход токенов, лучше смотреть на статистику использования в типовых задачах в вашем ИИ-приложении. Если такой статистики нет, то можно использовать токенизаторы или считать через запросы по API.

Вставлять в промпт весь документ без отбора

Если не вычищать лишнее из запроса для нейросети, то ИИ потратит больше токенов на обработку данных. Во-первых, это значит, что работа нейросети будет стоить дороже, во-вторых, лишняя информация мешает LLM сфокусироваться на главном и дать качественный ответ.

Перед отправкой стоит проверить промпт и файлы к нему, если там есть лишняя информация, которая не относится к задаче, её лучше убрать.

Не оставлять место на ответ

У нейросетей есть лимит токенов, с которыми они могут работать. Этот лимит учитывает не только токены на вход (промпты, документы, системные инструкции, базы знаний, контекст диалога), но и на выход — то, что нейросеть нам присылает в ответ. Если токены на вход заняли почти весь лимит, нейросеть либо не ответит, либо ответ будет низкого качества.

Нужно закладывать запас под ответ заранее. Чем объёмнее нужен результат, тем больше свободного места должно остаться в контекстном окне после загрузки входных данных.

Путать контекстное окно с долговременной памятью

Контекстное окно — это не какая-то постоянная память нейросети. Оно заполняется обновлёнными данными при каждом запросе. В длинном диалоге старые сообщения постепенно выпадают за пределы окна, и модель может забывать важные детали.

Большие задачи, которые могут заполнить контекст, лучше делить на подзадачи и работать с ними в разных чатах.

Плохо формулировать задачу

«Посмотри документ и скажи, что думаешь» — слишком общая инструкция. Без явных критериев нейросеть выдаст поверхностный результат и потратит токены. Запрос придётся переформулировать и отправлять заново.

Описывайте в задаче важный контекст, критерии качества, формат ответа. Ещё можно разбить задачу на этапы и расписать инструкции для них.

Короткая памятка: как экономить токены без потери качества

FAQ — часто задаваемые вопросы

Что такое токен простыми словами?

Токены — это кусочки текста, которые нейросеть использует в вычислениях для генерации ответа. Они состоят из комбинации разных символов, это могут быть слова, сочетания букв, цифр и даже знаки пунктуации. Например, слово — писать может быть одним токеном, а слово коты делится на токены к + оты.

Почему токены не совпадают со словами?

Потому что ИИ разбивает текст по своему словарю токенов. Чтобы экономить ресурсы при вычислениях, этот словарь состоит не из отдельных слов или символов, а из комбинаций знаков, которые часто встречаются в обучающих данных.

Что будет, если превысить лимит токенов?

Зависит от конкретной нейросети. Одна модели может не выдать ответ, другая, может начать галлюцинировать.

Как проверить количество токенов?

Если это текст из промпта, можно воспользоваться токенизатором. Если текста очень много или нужно проверить не только его, но и файлы, то лучше воспользоваться запросом по API. У каждой ИИ-компании свои способы, универсальной формулы «слова × коэффициент» нет.

Как уменьшить расход токенов?

Чистите входные данные от информации, которая не важна для задачи, разбивайте документы на части, чётко прописывайте задачу в промпте, делите большие задачи на подзадачи и решайте их в разных чатах.

Заключение

Токены в нейросетях — это единицы, через которые ИИ считает всё: сколько информации помещается в запросе, какой длины и качества будет ответ, как долго его ждать и насколько похудеет наш карман при оплате API.

Они виновники плохих ответов и хороших результатов, поэтому с ними важно уметь работать. Если мы отправляем только то, что важно для задачи, делим большие задачи на части, грамотно пишем промпты и не переполняем контекстное окно, то мы помогаем нейросети лучше выполнить задачу и экономим наши ресурсы.

Советуем дополнительно почитать по теме:

Чем заменить ChatGPT: 20 аналогов в 2026 году
Сравнение Claude, Gemini, DeepSeek, Grok, YandexGPT и других сервисов по задачам, стоимости, доступности и объёму контекста.

12 AI GitHub-репозиториев 2026 года
Подборка локальных моделей, инструментов автоматизации, ИИ-агентов и open-source-проектов для работы с LLM.

Лучшие ИИ для программирования в 2026 году
Обзор Copilot, ChatGPT, Claude и других инструментов, которые используют контекст проекта и расходуют токены при работе с кодом.

10 идей для AI-стартапа в 2026 году
Идеи сервисов на базе LLM, API, промптов и ИИ-агентов — от небольшого MVP до собственного AI-продукта.

Профессии в сфере нейросетей: кем работать в 2026 году
Обзор профессий, в которых работают с моделями, API, RAG, данными и ИИ-агентами: от промт-инженера до AI-инженера.