Какую модель выбрать для ИИ-агента

Выбор модели выглядит как выбор из выпадающего списка, в котором любой вариант «вроде работает». Поэтому его обычно и не делают: агент живёт на том, что поставилось при создании.

Разница между вариантами в этом списке при этом измеримая — она видна в стоимости диалога и в том, доходит ли агент до вызова функции.

На что смотреть в списке моделей

У каждой модели в кабинете есть три пометки, и по ним принимается решение.

Размещение — где физически обрабатываются данные: США, РФ или Китай. Стоимость — относительный расход токенов: $ низкий, $$ средний, $$$ высокий; это порядок величины, а не цена в рублях. Reasoning в названии — режим рассуждений: точнее на сложном, дороже и медленнее на простом.

GPT-4.1 и GPT-4o: почему на них работает большинство агентов

GPT-4o — модель, на которой Савви прожил самый большой объём реальных диалогов. Значительная часть проектов запущена и отлажена именно на ней: она мягко ведёт разговор, спокойно относится к разговорному стилю клиента и почти не спорит с инструкцией. Если проект давно работает на ней и вас всё устраивает, менять модель ради обновления смысла нет.

GPT-4.1 ставится новым агентам. По сравнению с предшественницей она точнее следует инструкции, аккуратнее работает с функциями, держит вдвое больший объём ответа и обходится дешевле.

Ни одна из них не рассуждает перед ответом, и в поддержке это плюс: ответ приходит сразу, токены не тратятся на скрытый ход мыслей.

Когда режим рассуждений окупается, а когда нет

Рассуждающие модели берут за то, чего клиент не увидит: размышления тарифицируются наравне с ответом.

Окупается это там, где агент должен разбираться в длинных условиях, считать, сопоставлять данные из нескольких источников или вести переговорный диалог. На коротком «а сколько стоит доставка» режим рассуждений добавляет к счёту и к паузе перед ответом, не добавляя ничего к качеству.

Особые случаи, о которых легко споткнуться

DeepSeek не вызывает несколько функций за один ход — агент делает это последовательно, что чуть медленнее. Плюс данные обрабатываются в Китае.

Perplexity Sonar Deep Research вообще не поддерживает вызов функций. Агент на ней не сможет пользоваться действиями, интеграциями с CRM и таблицами. Это поисковый инструмент для одного развёрнутого ответа со ссылками, а не диалоговая модель.

Модели со статусом Preview у Google вендор может менять без предупреждения, поэтому агента на такой модели стоит перепроверять в тестовом чате после каждого крупного изменения инструкции.

Suvvy-GPT — модель платформы под собственным брендом: качество на уровне старших при средней стоимости, но без чтения изображений и с обработкой в Китае.

Сколько это стоит в деньгах

Уровни $ и $$$ в кабинете — относительная шкала, а платите вы по токенам: тысяча токенов стоит 1 ₽, диалог обходится примерно в 15 ₽.

Поэтому проверять экономию модели удобнее всего прямо в тестовом чате: там есть флаг «Отображать стоимость диалога». Один и тот же сценарий, прогнанный на двух моделях, сразу показывает разницу в рублях — и часто оказывается, что дорогая модель дороже не втрое, а на пару рублей за диалог, потому что отвечает короче.

С чего начать

Откройте дополнительные настройки и посмотрите, какая модель стоит у вашего агента сейчас.

Если это GPT-4o и агент работает нормально — оставьте. Если сценарий разросся и агент стал путать шаги, переключитесь на GPT-5.4 и прогоните десять диалогов с вызовами функций, сверяя ответы со старыми. Правило, которое экономит больше всего времени: модель меняют по одной штуке за раз, иначе непонятно, что именно улучшилось.

Частые вопросы