К 2026 году вопрос «делать ли AI-интеграцию» сменился на «что именно сделать без перерасхода времени и денег». Краткий гид для тех, кто только начинает.
Какую модель брать
Для большинства задач 2026 года выбор по умолчанию — Claude Sonnet 4.6 или GPT-5. Дешевле и быстрее старших моделей, закрывают 90% сценариев: чат, классификация, structured output, агентные шаги.
Старшие модели (Opus 4.x, GPT-5 Pro) — для долгого reasoning, агентных pipeline’ов и работы с большим контекстом. В 3–8× дороже, берём только когда понимаем зачем.
Open-source (Llama 4, Qwen 3) — если есть on-prem требования или нужен fine-tune. Иначе хостинг и поддержка съедают экономию на API.
Когда нужен RAG
RAG нужен, когда модели нужны знания вне её обучения: внутренняя документация, актуальные данные, узкая база знаний клиента. Если данные публичные и попали в обучение — RAG не нужен, прямой prompt справится.
Минимальный RAG: embedding-модель + векторная БД (pgvector или Qdrant) + retrieval-шаг перед LLM. Собирается за пару дней.
Старт-стек 2026
- API: OpenAI или Anthropic
- Frontend SDK: Vercel AI SDK — универсальный, поддерживает обоих
- Vector store: pgvector, если уже есть Postgres
- Eval: Promptfoo или собственный набор тестов
Этого достаточно, чтобы запустить production-ассистента за 2–3 недели. Если нужна помощь со старта — возьмём интеграцию под ключ.