◢ 01 · Prompt drift
Ewaluacje, testy regresji, A/B
Każda aktualizacja modelu rekonfiguruje twoje prompty. Zespoły bez eval pipeline wypuszczają regresje do produkcji we wtorek i wycofują w czwartek — dwa razy na kwartał.
6–12% TCO AI Bez logowania · Oparte na publicznych cennikach modeli
Cena z cennika to tylko 40% tego, ile naprawdę kosztuje AI.
Stawki za token to najprostsza część. Dolicz infra, godziny dev, vector DB, vendor lock-in, monitoring i human review — realne TCO to typowo 2,5× rachunku za API. Zamodeluj to w 60 sekund.
12 modeli 5 kategorii kosztów Live obliczenia
Odkryj ukryte koszty AI
Dlaczego warto liczyć prawdziwy koszt AI?
- Odkryj 12 kategorii kosztów, które większość zespołów pomija — szkolenia, monitoring, compliance i inne
- Porównaj modele hostingu: chmura vs on-premise vs hybrid
- Otrzymaj 3-letnią projekcję kosztów dla realistycznego budżetowania
Symulator TCO AI Wynik aktualizuje się na żywo
1 Przypadek użycia uzupełnia mix tokenów
2 Wolumen miesięcznie
/ mies.
tok
tok
3 Model USD za 1M tokenów
/ 1M
/ 1M
4 Ukryte warstwy zwykle pomijane
◢ Realny koszt miesięczny LIVE
$—/ miesiąc
W skali roku: — · Tylko API: — · Ukryte: +0%
Tokeny API—
Infra + vector DB—
Inżynieria—
Ops + review—
Vendor / observability—
API Tokeny wejściowe + wyjściowe — —
INF Infra + vector DB — —
DEV Czas inżynierski — —
OPS Human review + fallback — —
VEN Observability + guardrails —
Realne miesięczne TCO —
Koszt na zapytanie —¢ —
Koszt na 1k tok — uśrednione
Tokeny / mies. —M in + out
Porównanie modeli
Ten sam use case, dwanaście różnych rachunków.
Twoje dane wejściowe, zestawione z każdym modelem. Najtańsza opcja nie zawsze jest właściwa — ale „właściwa" nie powinna kosztować 50× więcej.
Miesięczny koszt wg modelu — tylko API, użycie chatbot klienta
◢ Ceny zaktualizowane Q1 2026 · bez progów wolumenowych| Model | Dostawca | In / 1M | Out / 1M | Koszt / zap. | Miesięcznie |
|---|
Analiza break-even
AI vs. zespół, który byś zatrudnił.
Zastąpienie procesu to nie kwestia abonamentu — to kwestia pełnego kosztu zatrudnienia, łącznie z benefitami, narzędziami i overhead'em zarządzania.
Czy ludzie byliby tańsi przy tym wolumenie?
Dostrój baseline; rozbijemy koszt na zapytanie po obu stronach.
USD
Twój zasymulowany AI stack
$—/ miesiąc
Koszt na zapytanie —
Przepustowość ~nieograniczona
Latencja sekundy
Wariancja jakości ±15%
Pełny koszt człowieka
$—/ miesiąc
Koszt na zapytanie —
Wymagani agenci —
Latencja ~minuty
Wariancja jakości ±5%
AI wygrywa — przy tym wolumenie miesięczne oszczędności:
—
Gdzie wycieka budżet
Sześć kategorii, których nikt nie planuje — póki nie przyjdzie faktura.
◢ 02 · Context engineering
Vector DB, embeddings, reranking
RAG to nie „upload PDF i gotowe". Strategia chunkingu, hybrid retrieval, koszty rerankera, re-embedding przy update — typowo 25–40% wydatków na infra.
25–40% wydatków na infra◢ 03 · Vendor lock-in
Podatek od portability
Fine-tuning specyficzny dla modelu, schematy function-calling, cached prompty — wszystko nieprzenośne. Zmiana dostawcy to 3–6 tygodni inżynierii na integrację.
3–6 tygodni koszt zmiany◢ 04 · Safety + compliance
Moderacja, PII, auditability
RODO, DORA, EU AI Act. Logi, redakcja, system prompty odporne na jailbreak, klasyfikator na input i output. Nieopcjonalne w sektorach regulowanych.
8–15% TCO AI◢ 05 · Human review
HITL dla long tail
Nawet przy 95% autonomii, te 5% eskalacji wymaga ops team, SLA i UI eskalacji. Skaluje się liniowo z wolumenem, nie z compute.
~$0.40 na zrewidowane zapytanie◢ 06 · Opportunity + idle cost
Rezerwacje GPU, zmarnowane calle
Self-hosting? Zarezerwowane godziny GPU palą się 24/7 nawet przy spadku ruchu. API? Nieudane retry, dropped streams, timeout agent loops cicho generują 8–18% straty tokenów.
8–18% przekroczenia tokenów Metodologia
Skąd biorą się liczby.
Nie wymyślamy mnożników. Każde założenie pochodzi z publicznego cennika lub recenzowanego benchmarku.
◢ Cennik tokenów
Strony z cennikami dostawców
Stawki za 1M tokenów input/output pobieramy z cenników OpenAI, Anthropic, Google DeepMind i Mistral, aktualizowane kwartalnie. Modelujemy oddzielnie workloady input-heavy i generation-heavy.
Zaktualizowano: Q1 2026◢ Ukryte mnożniki
Badanie a16z LLMOps
Badanie a16z LLMOps z 2024 (40+ firm) wykazało, że infra+ops+dev podwajają rachunek za API. Nasze mnożniki domyślne znajdują się w medianie raportowanego zakresu.
Źródło: a16z LLMOps field notes, 2024◢ Stack retrieval
Benchmarki Pinecone + pgvector
Dla RAG koszt vector DB + embeddings modelujemy względem Pinecone Serverless i self-hosted pgvector na RDS m5.xlarge. Zakładamy 1M zaindeksowanych chunków z nocnymi delta updates.
Źródło: Pinecone pricing, AWS RDS listPobierz Raport Kosztów AI
Pełny podział TCO z rocznymi projekcjami, analizą ukrytych kosztów i szablonem budżetu.
Zawiera podsumowanie dla CFO z flagami ryzyka
Jak działa kalkulator TCO integracji AI
1
Wybierz komponenty AI
Wybierz usługi i modele AI, które planujesz zintegrować.
2
Skonfiguruj skalę i użycie
Ustaw oczekiwane wolumeny zapytań, rozmiary danych i częstotliwość przetwarzania.
3
Zobacz całkowity koszt
Uzyskaj pełny rozkład TCO: obliczenia, przechowywanie, wywołania API, zespół i ukryte koszty.
FAQ
Szczere pytania, szczere odpowiedzi.
Dlaczego „realny" koszt to typowo 2–3× rachunku za API?
Bo rachunek za API to dolna granica, nie sufit. Płacisz też za: vector DB (RAG), observability, moderation classifier, senior eng utrzymującego prompty i evals, ops zajmujących się long tail. W naszych danych mediana stosunku hidden-to-API to 1,5×, czyli total ≈ 2,5× wyceny dostawcy.
Czy to pokrywa fine-tuning i custom training?
Włącz „Fine-tuning" w kroku 4. Amortyzujemy jedno training run przez 12 miesięcy przy mid-range LoRA (~$6k jednorazowo). Pełny pre-training to inna kategoria budżetowa — umów rozmowę.
A co z cachingiem i kompresją promptów?
Prompt caching Anthropic i batch API OpenAI tną koszt input o 50–80% dla cache-friendly workloads. Kalkulator tego nie liczy automatycznie — jeśli ruch jest powtarzalny, obniż cenę input ręcznie. Reguła kciuka: cache pokrywa 30–60% input dla RAG.
Dlaczego nie pokazujecie cen Azure / Bedrock / Vertex?
Dla tego samego modelu, ceny Azure / Bedrock / Vertex mieszczą się w ±5% bezpośredniej ceny dostawcy. Enterprise agreements mogą to znacząco zmienić — użyj "Custom" i podaj wynegocjowaną stawkę.
Czy porównanie z człowiekiem jest realistyczne?
To zgrubne porównanie. Realny model labor powinien doliczyć benefity, onboarding, fluktuację i management layer — domyślnie używamy współczynnika 1,3×, co mieści się w publicznym zakresie SHRM. Rzeczywistość zależy od kraju.
Czy mogę wyeksportować lub udostępnić to oszacowanie?
Kliknij „Kopiuj podsumowanie" — wrzuca breakdown kosztów do schowka. Twoje dane są też zapisane w localStorage, więc wrócisz jutro i pomajstrujesz.
Więcej darmowych narzędzi
Reszta zestawu darmowych narzędzi.
Speed-to-Revenue Calculator
Zamień poprawę LCP na miesięczny przychód. Trzy scenariusze, jedna formuła.
AI Search Visibility Score
Jak często ChatGPT, Claude i Perplexity cytują twoją markę? Sprawdź.
Estymator kosztów projektu
Szybki kosztorys web, mobile lub AI build w 90 sekund.
Technology Stack Finder
Zadajemy 8 pytań, rekomendujemy stack. Działa też dla feature'ów AI.
Gotowy na AI, które zwraca koszty?
Zamodelowałeś koszt. My zbudujemy feature w 6 tygodni.
Stała cena, stały zakres. Wybór modelu, RAG pipeline, evals, monitoring — produkcyjna jakość, nie prototyp.