Американская компания Lindy, разрабатывающая платформу для создания AI-агентов, объявила о полном переходе своей производственной инфраструктуры с моделей Anthropic на DeepSeek V4. По словам основателя и генерального директора компании Фло Кривелло (Flo Crivello), это решение позволит ежегодно экономить миллионы долларов на вычислительных расходах, а в ряде ключевых сценариев новая модель показала даже лучшие результаты.

Lindy позволяет компаниям без программирования создавать AI-ассистентов для обработки электронной почты, планирования встреч, работы с CRM, подготовки документов и других офисных задач.

Для подобных сервисов расходы на инференс становятся одной из крупнейших статей бюджета. Ранее Кривелло сообщал, что затраты на работу языковых моделей уже превысили расходы компании на заработную плату сотрудников.

По его словам, переход на DeepSeek не был спонтанным. Команда изучала альтернативы Anthropic на протяжении шести–девяти месяцев, тестируя различные открытые модели, включая решения китайских разработчиков. В итоге выбор пал на DeepSeek V4, который компания начала использовать после серии внутренних испытаний.

При этом миграция оказалась значительно сложнее, чем ожидалось. Кривелло отметил, что фактический объем работ оказался примерно в сто раз больше первоначальных оценок. Замена модели потребовала не только изменения API, но и переработки всей экосистемы вокруг нее: настройки промптов, систем оценки качества, мониторинга, маршрутизации запросов и проверки пользовательского опыта.

Для оценки результатов команда проводила как автоматические тесты, так и ручную проверку ответов моделей. После поэтапного внедрения разработчики отслеживали влияние новой модели на качество сервиса и удержание пользователей.

Несмотря на полный переход производственной нагрузки на DeepSeek, Lindy не отказалась от Anthropic полностью. Сотрудники компании продолжают использовать Claude в повседневной работе благодаря выгодной подписке, а наиболее сложные задачи при необходимости могут передаваться более мощным моделям Anthropic в качестве резервного варианта.

Решение Lindy отражает более широкую тенденцию на рынке искусственного интеллекта. Если еще недавно компании выбирали модели главным образом по их возможностям, то теперь все большее значение приобретает стоимость эксплуатации.

По мере того как разрыв в качестве между ведущими закрытыми и открытыми моделями сокращается, многие разработчики начинают искать баланс между производительностью и расходами.

Эту тенденцию подтверждает и статистика рынка. По данным Vercel AI Gateway, доля DeepSeek в общем объеме токенов, обработанных платформой, за один месяц выросла менее чем с 1% до 17%. При этом доля выручки осталась около 1%, что отражает значительно более низкую стоимость использования модели по сравнению с конкурентами.

По мнению Кривелло, компаниям, ежедневно обрабатывающим огромные объемы запросов, приходится задавать себе практический вопрос: стоит ли платить в несколько раз больше за небольшое преимущество в качестве модели. Для Lindy ответ оказался однозначным — если сопоставимый результат можно получить значительно дешевле, переход становится экономически оправданным.

История Lindy показывает, что конкуренция на рынке больших языковых моделей постепенно смещается от гонки возможностей к борьбе за эффективность. Если раньше главным преимуществом считалась максимальная производительность, то сегодня одним из ключевых факторов выбора становятся совокупная стоимость владения и способность модели обеспечивать необходимое качество при минимальных затратах.