Всё про ChatGPT

ChatGPT посчитал: 25-секундная ИИ-реклама обошлась в 2126 ₽

Рабочий стол с раскадровкой, планшетом, микрофоном, камерой и мониторами с кодом и монтажом

В BotHub собрали короткий рекламный ролик про гербарий с помощью нескольких нейросетей — от сценария до музыки. Вышло не «почти бесплатно», как часто обещают, а 2126 ₽ за 25 секунд, при этом почти весь бюджет ушёл на видео.

Сколько на самом деле стоит ролик с ИИ

Автор эксперимента попробовала сделать 25-секундную рекламу только на генеративных инструментах и подсчитала чистую стоимость финального результата. Для сценария использовали GPT-6 Astra, для картинок — Nano Banana 2, для анимации — Kling v3, для озвучки — ElevenLabs Flash v3, а музыку сделали в Suno v5.5.

Итог оказался неожиданным для тех, кто считает ИИ-продакшн почти бесплатным: весь ролик стоил 2126 ₽, то есть 85 ₽ за секунду. Самый дорогой этап — генерация видео, на неё ушло примерно 90% всей суммы, а сценарий, голос и музыка обошлись совсем недорого.

Почему бюджет зависит не только от нейросети

В материале отдельно объясняется разница между стоимостью конкретных генераций и ценой доступа к сервису. Когда работа идёт через API или через BotHub, можно довольно точно посчитать расход на токены, изображения, аудио или видеокредиты. Но в обычной подписке пользователь платит за доступ к возможностям, а не только за те результаты, которые реально использовал.

Ещё один важный вывод — итоговая цена сильно зависит от количества переделок. Чем больше попыток добиться нужного настроения и чем хуже сформулирован промпт, тем дороже выходит ролик. Поэтому для предпринимателей и маркетологов такой эксперимент полезен как ориентир: ИИ может ускорить продакшн, но не отменяет затрат и не убирает необходимость контролировать результат.

Как был устроен сам эксперимент

Сначала через GPT-6 Astra составили сценарий и разбили ролик на сцены, а потом модель несколько раз дорабатывала промпты. Такой подход показал, что в реальной работе с ИИ почти всегда нужны итерации, а не один идеальный запрос.

После этого автор сгенерировала восемь базовых изображений в Nano Banana 2 и уже на их основе собрала видео в Kling v3. Озвучку и музыку добавили отдельно. Для зрителя главный практический вывод простой: если нужно быстро проверить рекламную идею или прикинуть креатив для продукта, ИИ уже может помочь собрать черновик ролика без большой команды, но финальную полировку всё равно лучше делать осознанно.

Частые вопросы

Почему ролик с ИИ не вышел дешёвым почти до нуля?
Потому что основную часть бюджета съела именно генерация видео. Сценарий, озвучка и музыка стоили мало, но видеосборка оказалась дорогой.
Зачем в таких задачах использовать BotHub?
Так удобнее считать стоимость отдельных генераций и не прыгать между разными сервисами. Плюс часть задач там можно выполнять дешевле.
Что важнее для бюджета: модель или количество попыток?
Оба фактора важны, но число перегенераций особенно влияет на итог. Чем точнее промпт и чем меньше правок, тем дешевле результат.
Можно ли ИИ полностью заменить продакшн-команду?
Для сложной коммерческой рекламы — нет, и в статье это прямо подчёркивается. ИИ помогает ускорить подготовку черновика, но права, качество, стабильность и требования бренда всё ещё требуют контроля людей.

Читайте также

Попробовать Lord GPT бесплатно →