Как стартап Lindy сэкономил миллионы, перейдя с Anthropic на DeepSeek v4

Lindy – американский стартап, созданный Фло Кривелло, предлагает no‑code платформу, позволяющую без программирования собрать ИИ‑агента для автоматизации работы с клиентами, электронной почтой, календарём и CRM‑системами. На каждый запрос агент использует крупные языковые модели, а стоимость токенов быстро становится основной статьёй расходов.

Почему расходы на ИИ превзошли фонд зарплат

По словам Кривелло, уже после нескольких месяцев эксплуатации расходы на модели стали «неустойчивыми» и превзошли затраты на сотрудников. Для компании из 25 человек такой рост расходов превратился в вопрос выживания.

«Мы перевели 100 % трафика Lindy на DeepSeek v4, отказавшись от Anthropic. Это позволило сэкономить миллионы долларов и даже улучшить качество в некоторых сценариях», – сообщил основатель.

DeepSeek v4 на американских серверах

Важно отметить, что переход был не просто к китайскому разработчику, а к американскому провайдеру Atlas Cloud, который размещает модель DeepSeek v4 на территории США. Это устраняет риск передачи данных за пределы страны, что критично для корпоративных клиентов.

Сравнение стоимости: 1 071 $ против 4 811 $ за один прогон

DeepSeek v4‑Pro стоит $3,48 за миллион output‑токенов, что почти в четыре раза дешевле, чем у OpenAI и Anthropic. Полный прогон бенчмарка Artificial Analysis Intelligence Index обойдётся $1 071, тогда как аналогичный запуск Claude Opus 4.7 стоит $4 811. При круглосуточной работе агента такие различия быстро превращаются в «миллионные» суммы.

Сложности миграции

Перевод всех запросов занял от шести до девяти месяцев – в сто раз дольше, чем ожидали. Промпты, оптимизированные под Claude, пришлось полностью переделывать под поведение DeepSeek. Для небольшой команды без собственного инженерного отдела такие затраты могут превысить потенциальную экономию.

Claude остаётся в резерве

Полного отказа от Claude не произошло. По тарифу Max модель остаётся дешёвой, и команда использует её только для редких сложных задач, где DeepSeek не справляется. Кривелло отметил готовность вернуться к Anthropic, если их цены снизятся.

Что изменится в отрасли

Кейс Lindy иллюстрирует растущий тренд: компании ищут способы сократить «токенные» расходы при масштабном внедрении ИИ‑агентов. Сэм Альтман уже назвал стоимость ИИ «огромной проблемой». Аналитика Snowflake показала, что китайские модели, такие как GLM‑5.2, могут уступать по качеству, но выигрывают в соотношении цена/результат.

Практический вывод прост: если разница в цене достигает уровня, при котором экономия покрывает затраты на перенос, переход стоит рассмотреть. При этом реакция поставщиков, как Anthropic, будет важным индикатором – снижение цен может изменить баланс сил на рынке.