Калькулятор ROI ИИ для клиентской поддержки
Поддержка самая измеряемая команда в компании. Объём тикетов, время обработки и CSAT уже лежат в хелпдеске. Поэтому именно здесь проще всего получить защитимую цифру эффекта от ИИ. Подставьте объём и стоимость часа своей команды ниже.
Калькулятор открывается с 4 000 тикетов в месяц, 8 минут агента на тикет при полной стоимости часа 35 евро против модели уровня Sonnet с 1 200 входными и 400 выходными токенами на ответ, где человек читает каждый пятый ответ. Поменяйте любую вводную, и все цифры пересчитаются сразу, включая график безубыточности.
Ваши цифры
С налогами и накладными час стоит 16,25 €.
Подробнее · минуты на задачу, сборка, хостинг, токены
С момента открытия страницы задача стоила
Один и тот же день, два способа
При 4 000 тикетов в месяц это 192 в рабочий день. Человек тратит на каждую 8 минут.
Каждый квадрат это один тикет. Золотая искра это модель, которая пишет все 192 ответов, около 6 секунд на каждый. Штриховка это человек, который читает 20 из каждых 100 перед отправкой.
Двенадцать месяцев, сборка оплачена один раз
Сборка окупается за 17 дн. Дальше каждый месяц остаётся 7 928 €. За двенадцать месяцев 90 641 €.
Из 100 ответов сколько читает человек?
Нажмите на квадрат. Это самая честная цифра во всём расчёте, и стоит она больше, чем сама модель.
Честно, почти не важно
Семь моделей по прайсу, за тикет с той же проверкой. От самой дешёвой до самой дорогой весь прайс умещается в 0,0138 €. SaaS-агент с оплатой за резолюцию в 5,2 раз дальше.
С Claude Sonnet 5.5 токены это 0,0071 € из 0,17 € за тикет. Остальное читает человек. Модель выбирайте по качеству, долю проверки по цене.
Ваши цифры и опубликованные цены. Больше ничего.
8 мин / 60 × 16,25 € = 2,17 €(1 200 × €1,84 + 400 × €9,20) / 1M × 1.2 = 0,0071 €20% × 3 мин / 60 × 16,25 € = 0,16 €(4 000 × (2,17 € − 0,17 €) − 60 €) × 12 − 4 500 € = 90 641 €Все формулы, цены моделей и дефолты задач
Каждая формула с вашими значениями
8 мин / 60 × 16,25 € = 2,17 €(1 200 × €1,84 + 400 × €9,20) / 1M × 1.2 = 0,0071 €20% × 3 мин / 60 × 16,25 € = 0,16 €(4 000 × (2,17 € − 0,17 €) − 60 €) × 12 − 4 500 € = 90 641 €4 500 € / 7 928 € в месяц = 17 дн(4 500 € / 12 + 60 €) / (2,17 € − 0,17 €) = 218 в месяцОпубликованные цены, USD за миллион токенов
Цены от 2026-10-21. Скопированы со страниц вендоров в указанную дату. Перед подписанием чего-либо сверьтесь со страницей по ссылке.
| Модель | Вход | Выход | Источник |
|---|---|---|---|
| Claude Haiku 5.5Anthropic | $0.1 | $0.5 | Страница цен ↗ |
| Claude Sonnet 5.5Anthropic | $2 | $10 | Страница цен ↗ |
| Claude Opus 5.5Anthropic | $4 | $20 | Страница цен ↗ |
| Gemini 3.8 FlashGoogle | $0.75 | $3.75 | Страница цен ↗ |
| Gemini 3.1 ProGoogle | $2 | $12 | Страница цен ↗ |
| GPT-6 LunaOpenAI | $0.1 | $0.5 | Страница цен ↗ |
| GPT-6 SolOpenAI | $2 | $10 | Страница цен ↗ |
| Intercom Fin (за резолюцию)SaaS, за резолюцию | $0.99 / задача | Страница цен ↗ | |
Что закладывает каждая задача
| Задача | Минут | Токены вход / выход | Проверка | Сборка | Экономия в год |
|---|---|---|---|---|---|
| Ответ на тикет поддержки | 8 | 1 200 / 400 | 20% × 3 мин | 4 500 € | 90 641 € |
| IT-заявка (сброс, доступ) | 12 | 900 / 300 | 15% × 2 мин | 5 000 € | 51 222 € |
| Ресёрч и квалификация лида | 15 | 2 500 / 600 | 30% × 4 мин | 3 500 € | 31 543 € |
| Черновик письма / КП | 40 | 3 000 / 1 200 | 100% × 8 мин | 3 000 € | 27 408 € |
| Разбор инвойса, ввод в систему | 6 | 2 000 / 500 | 25% × 2 мин | 6 000 € | 46 547 € |
| Классификация и маршрутизация письма | 2 | 600 / 100 | 5% × 1 мин | 2 500 € | 47 247 € |
| Ответ на вопрос RFP / анкеты безопасности | 25 | 4 000 / 800 | 60% × 6 мин | 5 000 € | 8 148 € |
| Напоминание об оплате, касание по дебиторке | 6 | 1 500 / 300 | 30% × 2 мин | 4 000 € | 21 486 € |
| Своя задача | 10 | 1 500 / 500 | 30% × 3 мин | 4 000 € | 24 749 € |
Рабочие оценки по проектам 2025 и 2026 годов, не бенчмарки. Каждая цифра редактируется выше. Экономия считается при вашей зарплате, валюте и модели.
Прислать расчёт на почту
Одно письмо с цифрами и ссылкой на этот расчёт. Без рассылки.
Что ИИ реально автоматизирует в поддержке
Первый проект по автоматизации поддержки обычно берёт два-три процесса из списка ниже и запускает их с ограничителями, а всё неоднозначное передаёт человеку.
- 01Классификация и маршрутизация тикетов, где тема, язык, срочность и нужная очередь определяются за секунды вместо дежурной смены на разборе.
- 02Черновики ответов на основе вашей базы знаний, которые агент правит и отправляет вместо того, чтобы писать с нуля.
- 03Самообслуживание по самым частым вопросам, где статус заказа, возвраты, пароли и базовый биллинг решаются вообще без агента.
- 04Сводки при эскалации, когда подключившийся человек получает от ИИ историю и предлагаемый следующий шаг вместо сырой переписки.
- 05Работа после контакта, то есть теги, обновления CRM и заметки для фоллоу-апа, которые агенты сейчас печатают между диалогами.
Реалистичные диапазоны
По открытым данным вендоров и внедрениям, которые мы видели, ассистент с опорой на базу знаний обычно закрывает от 30 до 60 процентов входящих обращений без человека, а остальные приходят агенту уже классифицированными и с черновиком ответа. Калькулятор не использует долю отсечения. Он считает каждый тикет дважды, по минутам для человека и по токенам для модели, плюс доля ответов, которые человек всё ещё читает. Если база знаний тонкая, а тикеты в основном нестандартные, поднимите долю проверки до 40-50 процентов и планируйте по этой цифре.
Сфокусированная автоматизация поддержки обычно окупается за недели, потому что токены стоят центы рядом с полной стоимостью часа агента. При значениях по умолчанию сборка окупается в первом квартале даже при удвоенной доле проверки.
Что говорят исследования
Три датированных факта с источниками, которые стоит знать до того, как доверять любому калькулятору, включая наш:
В феврале 2024 года Klarna сообщила, что её ИИ-ассистент обработал 2,3 миллиона диалогов за первый месяц, это две трети всех чатов поддержки и эквивалент работы 700 штатных агентов, а среднее время решения упало с 11 минут до менее чем 2.
В январе 2024 года Intercom сообщила, что клиенты её ИИ-агента Fin в среднем закрывали 41 процент диалогов. Это полезная поправка к более громким маркетинговым цифрам.
Проект NANDA Массачусетского технологического института в июле 2025 года сообщил, что хотя 95 процентов корпоративных GenAI-пилотов не показали измеримого финансового эффекта, успешные организации называли экономию от 2 до 10 миллионов долларов в год именно на автоматизации клиентского сервиса и обработки документов.
MIT Project NANDA, State of AI in Business 2025, июль 2025 ↗
Как читать результат
Считайте цифру размером приза. Экономия предполагает, что освободившиеся часы уходят на сложные тикеты, покрытие смен или разбор бэклога. Показательна траектория самой Klarna. После громкого запуска 2024 года компания в 2025-м публично вернула живых агентов ради качества. Устойчивый выигрыш оставляет людям решения, а машине разбор, черновики и поиск по базе. Ровно такой скоуп мы и оцениваем в фиксированную цену.
Вопросы про ROI в поддержке
01Заменит ли ИИ моих агентов поддержки?
Экономика сходится и без замены людей. Калькулятор оценивает освободившиеся часы, и большинство команд направляет их на скорость ответов, покрытие смен и разбор бэклога. Частичный откат Klarna в 2025 году – хорошее предостережение от сокращений на основе пилота.
02Какую долю закрытых ботом обращений закладывать?
Закладывайте 30-45 процентов полностью закрытых обращений для ассистента с нормальной базой знаний – в русле опубликованных Intercom средних 41 процента. Заявления вендоров выше 60 процентов обычно считают и частичные отсечения.
03Сколько стоит проект автоматизации поддержки?
Наши проекты автоматизации поддержки начинаются примерно от 2 000 долларов за классификацию тикетов и черновики ответов, RAG-ассистент по вашим документам – от 4 000. Задача по умолчанию закладывает 12 000 евро как типовую полную сборку. Точная цифра фиксируется письменно после бесплатного скоуп-звонка.
04Как быстро это можно запустить?
Сфокусированная первая система обычно запускается за 1-2 недели: классификация плюс черновики ответов на одном канале, с замером против текущего времени обработки с первого дня.