Разработка современных моделей искусственного интеллекта требует значительных инвестиций. Например, стоимость обучения GPT-4 оценивается примерно в $100 млн. Однако образовательным системам нет необходимости самостоятельно создавать подобные модели: основные расходы связаны с повседневным использованием уже существующих решений и оплатой обращений пользователей.
.

За полтора года стоимость обработки 1 млн токенов сократилась с $20 до $0,07, то есть примерно в 280 раз. Несмотря на стремительное удешевление технологий, совокупные бюджетные расходы необязательно снижаются. Согласно парадоксу Джевонса, снижение стоимости ресурса стимулирует рост его потребления, вследствие чего итоговые расходы могут даже увеличиться.
.

Существенное значение имеет схема закупки. Институциональные лицензии обходятся в $10–25 на пользователя в год, тогда как индивидуальные подписки стоят $15–50 ежемесячно. Таким образом, централизованные закупки позволяют значительно сократить стоимость доступа. При этом контроль фактического использования остается необходимым условием эффективного управления расходами.
.