Что такое ИИ чат-бот простыми словами: как он работает и зачем нужен бизнесу

Клиент открыл ваш сайт в 22:40 и написал в чат: «Везете в Казань?». Менеджер увидел сообщение в 9:15 утра и ответил через минуту. Быстро, если считать от момента, когда он сел за компьютер. Только клиент к этому времени уже одиннадцать часов как ушел искать дальше.

ИИ чат-бот — это программа, которая переписывается с человеком и формулирует ответ с помощью языковой модели, составляя текст под конкретный вопрос. Она понимает вопрос, заданный обычными словами, и отвечает по тем материалам, которые вы ей дали: по прайсу, условиям доставки, описаниям товаров.

Содержание

• Что такое чат-бот простыми словами
• Три поколения ботов: кнопочный, на интентах и на языковой модели
• Как ИИ-бот работает: путь сообщения от вопроса до ответа
• База знаний и RAG: почему бот называет ваши цены
• Чат-бот, ИИ-ассистент и ИИ-агент: в чем разница
• Где живет бот: сайт, Telegram, MAX
• Зачем ИИ-бот бизнесу
• Сколько стоит и когда окупается
• Что ИИ-бот делает плохо: галлюцинации и 152-ФЗ
• Когда чат-бот вам не нужен
• Как запустить: этапы и что мерить
• Частые вопросы

Что такое чат-бот простыми словами

Чат-бот — это собеседник в окне переписки, за которым нет человека. Он получает сообщение, разбирает его и отправляет ответ. Все остальное относится к деталям реализации, и они определяют, будет клиент доволен или напишет «дайте живого оператора».

Посетитель, открывший чат, проверяет одно: ответят ли ему сейчас или опять придется нажимать «1, если хотите узнать про доставку».

Бот честно называет себя ботом. Если выдать его за менеджера Марину, клиент задаст вопрос со странной формулировкой, получит ответ невпопад и почувствует себя обманутым. Фраза «Я бот, отвечаю по базе магазина, сложные вопросы передам человеку» заранее убирает часть раздражения.

Больше половины россиян (57%) сталкивались с ситуацией, когда не могли понять, кто им отвечает: человек или робот. Это непонимание связывают с недовольством сервисом и советуют бизнесу четко обозначать, что диалог ведет бот, объяснять правила его работы и оставлять человеку выбор способа общения.

Бот отвечает на вопрос, поиск по сайту выдает страницы. «Вот 8 статей про доставку» оставляет работу клиенту, а «в Казань везем, 490 рублей, два дня» делает ее за него.

Бот включается, когда клиент спрашивает сам. Рассылка идет от вас к клиенту, а бот отвечает в момент, когда человек уже заинтересован и смотрит на товар прямо сейчас.

Идее больше шестидесяти лет. Первую программу-собеседницу ELIZA написал Джозеф Вейценбаум в MIT, работы шли с 1964 по 1967 год, а известна она по публикации 1966 года. ELIZA искала в реплике ключевые слова и перестраивала фразу пользователя в ответную по правилам сценария, никакого понимания за этим не стояло. Роль психотерапевта Вейценбаум выбрал сознательно, чтобы, как он писал, обойти проблему снабжения программы базой знаний о реальном мире. У современных ботов такая база есть: они отвечают по вашим материалам.

Массовыми боты стали, когда переехали в мессенджеры: Telegram открыл платформу для сторонних разработчиков 24 июня 2015 года.

Три поколения ботов: кнопочный, на интентах и на языковой модели

От типа бота зависят цена и то, за что потом будет стыдно перед клиентами.

Кнопочный бот водит клиента по меню. Бот устроен как дерево кнопок: клиент нажимает, бот показывает следующую ветку. Такой бот дешев, предсказуем и никогда не скажет лишнего. Проблема одна: клиент, который хочет спросить «а есть такой же, но с перламутровыми пуговицами», в этом дереве не найдет ничего и уйдет.

Бот на интентах угадывает намерение из заранее составленного списка. Интент — это категория намерения пользователя в одном шаге разговора. Разработчик заводит список намерений («узнать статус заказа», «уточнить доставку») и для каждого пишет примеры фраз, а система относит реплику клиента к ближайшему. Работает, пока клиент попадает в предусмотренные намерения. Если не попал, срабатывает запасной сценарий, и бот выдает то самое «Я вас не понял, повторите, пожалуйста». В документации Google Dialogflow ES этот механизм так и называется: интент по умолчанию со статичными отбивками вроде «I didn't get that. Can you say it again?».

Бот на большой языковой модели формулирует ответ сам. Он составляет текст, опираясь на поданные ему материалы. Поэтому он понимает широкий круг формулировок, в том числе те, которые никто не предусмотрел. Обратная сторона: он может ошибиться, и его нужно ограничивать.

Кнопочный бот для записи в барбершоп на четыре услуги будет работать лучше языковой модели: он дешевле и не способен ничего выдумать. Языковая модель нужна там, где вопросы клиентов разнообразны и их нельзя перечислить заранее. Что эта разница значит в ощущениях самого посетителя сайта, без технических терминов, разобрано в статье ИИ-консультант для сайта: чем отличается от обычного бота.

Как ИИ-бот работает: путь сообщения от вопроса до ответа

Со стороны это выглядит как магия: человек написал вопрос своими словами, бот назвал точную цену. Внутри работает конвейер из пяти шагов.

Шаг первый: сообщение клиента принимают вместе с историей разговора. Бот помнит предыдущие реплики, поэтому на вопрос «а в Самару?» он ответит про доставку сразу, без уточнения, о чем речь.

Шаг второй: по вопросу ищут подходящие куски ваших материалов. Здесь бот превращается из болтливой нейросети в консультанта, который знает ваши условия.

Шаг третий: найденные куски, вопрос клиента и инструкция собираются в один запрос к модели. Инструкция звучит примерно так: отвечай только по этим данным, если ответа в них нет, скажи, что уточнишь у менеджера.

Шаг четвертый: модель формулирует ответ, а система проверяет границы. Вопрос про возврат денег или жалобу бот не должен решать сам, даже если ему хватает данных.

Шаг пятый: клиент получает ответ или диалог уходит живому оператору.

Скорость ответа: самые быстрые модели отдают первый кусочек ответа примерно за 0,4 секунды, медиана по нерассуждающим моделям около 1,3 секунды, а дальше текст печатается потоком со скоростью порядка сотни токенов в секунду. Это независимый замер на 31 июля 2026 года, и цифры заметно зависят от того, у какого провайдера крутится модель. На практике клиент видит начало ответа почти мгновенно и полный ответ за считанные секунды. Клиент из примера ждал ответа около одиннадцати часов, здесь он получает его за секунды.

Все, что модель держит в виду одновременно, помещается в окно контекста, и объем его ограничен. Когда разговор становится слишком длинным, историю приходится обрезать или сжимать в пересказ, а в простых реализациях самые старые реплики просто выбрасываются. Отсюда эффект: бот «забывает», что обсуждали в начале долгого диалога.

База знаний и RAG: почему бот называет ваши цены

Вендоры пишут «бот обучается на ваших данных». На деле прайс режут на куски, и модель получает нужные куски вместе с вопросом.

Подход называется RAG. RAG — это способ дать модели внешние знания: перед тем как отвечать, система обращается к вашей базе, находит подходящие фрагменты и подкладывает их в запрос. Термин появился в 2020 году в научной работе, представленной на конференции NeurIPS. Как описывает документация облачных провайдеров, модель при этом не переобучают. Что происходит, если эту надстройку не собрать вообще и поставить на сайт голый ChatGPT без нее, разобрано в статье про чат gpt для сайта бизнеса.

Ваши документы режут на короткие фрагменты. Страницы сайта, прайс, условия доставки, ответы на частые вопросы, регламенты. Целый документ подавать бессмысленно, нужны куски, каждый из которых отвечает на что-то одно.

Каждый фрагмент превращают в вектор. Эмбеддинг — это представление текста в виде набора чисел, устроенное так, чтобы близкие по смыслу тексты оказывались рядом. Документация Google Cloud объясняет это на примере книг: описания «Грозового перевала» и «Доводов рассудка» окажутся близко друг к другу, а «Великий Гэтсби» дальше, потому что эпоха, жанр и содержание не так похожи.

Векторы складывают в специальное хранилище. От обычной базы оно отличается тем, что ищет по близости смысла: слова в вопросе и в документе могут различаться. Клиент может написать «а до Татарстана довезете», не употребив слова «доставка» и «Казань», и нужный фрагмент все равно найдется.

На каждый вопрос из хранилища достают несколько подходящих кусков и кладут их в запрос вместе с вопросом. Отвечает модель уже по ним.

Первое: качество ответов задает база знаний. Устаревший прайс в базе даст уверенно названную старую цену, и звучать это будет убедительно.

Второе: обновлять базу можно в любой момент, и это дешево. Поменяли цены, заменили документ, и бот отвечает по-новому со следующего вопроса. Поэтому для ответов по данным компании обычно берут RAG: дообучение модели, как правило, дорого, требует много размеченных данных и плохо подходит для информации, которая часто меняется.

Дообучение остается рабочим инструментом: оно решает другую задачу, специализирует модель под конкретный тип задач, стиль или терминологию. В одном из сравнений на отраслевых данных эффекты дообучения и RAG складывались. Для типичной задачи «отвечать клиентам по нашим материалам» RAG дешевле и живее.

Чат-бот, ИИ-ассистент и ИИ-агент: в чем разница

У слова «агент» нет общепринятого отраслевого определения. Даже в инженерных текстах про построение агентов термин определяют по-разному и различают системы с заранее прописанными путями и системы, где модель сама управляет своим процессом и выбором инструментов.

Чат-бот отвечает. Его работа заканчивается текстом в окне переписки: рассказал про доставку, назвал цену, передал сложный вопрос человеку.

ИИ-ассистент помогает сотруднику. Он работает за кулисами: подсказывает оператору готовый ответ, пересказывает длинную переписку, ищет по внутренним документам.

ИИ-агент делает. Он выполняет цепочку действий во внешних системах: создает заказ, меняет бронь, оформляет возврат. Здесь появляется автономность и вместе с ней риски.

Разработчики моделей советуют начинать с самого простого решения и усложнять только при необходимости. Для магазина, который хочет перестать терять ночные заявки, хватит чат-бота.

Где живет бот: сайт, Telegram, MAX

Один и тот же бот может отвечать в разных каналах, и выбор канала важнее, чем кажется.

Виджет на сайте ловит клиента в момент интереса. Человек смотрит на товар, у него возник вопрос, он спрашивает не выходя со страницы. Вопрос задается прямо на странице, телефон не требуется. Это самый короткий путь от вопроса до ответа, поэтому виджет обычно ставят первым. Как выбрать конкретный виджет и на что смотреть при сравнении сервисов, разобрано в статье про виджет чата на сайт.

Мессенджер позволяет вернуться к клиенту. Диалог не исчезает вместе с вкладкой, человека можно догнать сообщением о статусе заказа. Плата за это: клиента придется увести с сайта в приложение.

Расстановка сил в российских мессенджерах за первое полугодие 2026 года заметно изменилась. В июне 2026 месячный охват MAX составил 86,2 млн человек в возрасте от 12 лет, у Telegram 75,7 млн, у WhatsApp (принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной в РФ) 63,5 млн. Дневной охват в июне 2026: MAX 69 млн, Telegram 35,4 млн, WhatsApp 23,6 млн. Для сравнения, в январе 2026 первым был Telegram с 95,98 млн, а MAX шел третьим с 73,73 млн.

MAX перестал быть экзотикой, и у него есть собственная платформа для разработчиков с чат-ботами и мини-приложениями. Подключиться могут юрлица, ИП и самозанятые, резиденты РФ: сначала регистрация на платформе, затем профиль организации и верификация, и только после модерации бот становится доступен пользователям. Если делаете бота в мессенджере, лучше сразу заложить мультиканальность, чтобы не переписывать все через полгода.

Про Telegram есть отдельная пошаговая инструкция: как создать бота в Telegram, с лимитами платформы, ценами конструкторов и разбором того, что делать с токеном после @BotFather.

Зачем ИИ-бот бизнесу

В 2011 году по данным 1,25 млн заявок в 42 американских компаниях выяснилось: те, кто пытался связаться с клиентом в течение часа, почти в 7 раз чаще доводили дело до содержательного разговора с принимающим решение человеком, чем те, кто начинал всего часом позже, и более чем в 60 раз чаще тех, кто тянул сутки и дольше. Там же проверили 2 241 компанию тестовой заявкой с сайта: 23% не ответили вообще никогда. Среднее время ответа среди тех, кто ответил хотя бы в течение 30 дней, составило 42 часа.

Это американские компании, 2011 год и звонки, так что цифры на ваш бизнес буквально переносить нельзя.

По 50 тысячам заявок в трех десятках организаций за 14 месяцев, заканчивающихся февралем 2026 года, 24% пришли вне рабочего времени: три четверти обращений приходят с 9 до 18 по будням, остальные ночью и в выходные. Это внутренние ИТ-хелпдески, куда пишут сотрудники компании. Покупатель пишет, когда ему удобно, поэтому в клиентском чате доля может отличаться.

Ночь, выходные и часы пик. Обращение в 22:40 либо получает ответ сразу, либо превращается в потерянного клиента. Бот не устает и одинаково отвечает на первый и на сотый вопрос за час.

Первая линия поддержки. Условия доставки, наличие, статус заказа, гарантия, режим работы. Это вопросы, ответ на которые уже написан у вас на сайте, и человек тратит на них время, потому что клиенту проще спросить, чем искать.

Подготовка клиента к разговору с менеджером. Бот выясняет город, объем, сроки, и менеджер подключается к диалогу, где половина работы уже сделана.

Клиент: Здравствуйте! Нужен светильник как на фото в вашем инстаграме, но в черном цвете. Есть?

Бот: Да, эта модель есть в черном, артикул L-2245B, 7 400 рублей. В наличии 3 штуки на складе в Москве. Показать карточку или сразу оформить?

Клиент: А в Казань когда доедет?

Бот: В Казань доставка 2 дня, 490 рублей. Если оформите сегодня до 18:00, отправим сегодня же.

Бот ответил в 22:40 то, что написано у вас на сайте.

«Ваш запрос принят, ожидайте, наличие уточняется» несет ту же информацию, но читается как отписка: непонятно, продолжать разговор или закрывать вкладку. Бот из примера отвечает как человек, который в теме.

Интернет-магазину бот нужен, например, для вопросов про наличие, доставку и статус заказа. Сфере услуг: для записи и первичной квалификации (что нужно, когда, в каком районе). Онлайн-школе: для вопросов про программу, расписание и оплату, которые повторяются.

Подробный разбор механики, из чего именно складывается рост заявок, и пример расчета эффекта в деньгах смотрите в статье как чат на сайте увеличивает заявки. А десять готовых диалогов по разным задачам, от ночного ответа до передачи оператору, собраны в статье примеры чат-ботов для бизнеса.

Сколько стоит и когда окупается

Цена складывается из подписки на платформу, оплаты работы языковой модели, сбора базы знаний и поддержки.

Цены российских платформ и моделей на июль 2026 года. Тарифы меняются, поэтому перед покупкой смотрите актуальные у вендора.

Один диалог с клиентом занимает примерно две тысячи токенов вместе с найденными кусками базы. На GigaChat Lite это около 13 копеек. Четыреста диалогов в месяц обойдутся примерно в 52 рубля. Правда, у GigaChat для юрлиц есть минимальный платеж 600 рублей в месяц, так что на малых объемах вы заплатите 600. Работа самой модели в масштабах малого бизнеса почти ничего не стоит: платите вы за платформу, интеграции и за время, потраченное на сбор базы знаний.

Окупаемость считают в сэкономленных часах.

Магазин с 400 обращениями в месяц: допустим, 60% из них типовые вопросы про доставку, наличие и статус заказа, и на каждый уходит 5 минут рабочего времени. Это 20 часов в месяц.

Стоимость часа: в июне 2026 года средняя зарплата в вакансиях оператора службы технической поддержки составляла 47 700 рублей, а чаще всего работодатели предлагали 48 000 (это предложения работодателей, фактические выплаты в них не отражены). При месячной норме около 164 часов и страховых взносах по основному тарифу 30% час обходится примерно в 380 рублей. У компаний из реестра МСП взносы ниже, так что для них цифра выйдет меньше.

Итого экономия около 7 600 рублей в месяц против подписки в 1 600–3 000 рублей. Бот окупается в несколько раз, и запас нужен на сбор базы знаний. Если у вас 40 обращений в месяц вместо 400, та же арифметика даст экономию в 760 рублей, и вывод будет обратным.

Что ИИ-бот делает плохо: галлюцинации и 152-ФЗ

Основания для скепсиса у ваших клиентов есть. Опыт общения с чат-ботами имеют 88% россиян, но доля оценивающих этот опыт положительно за год снизилась с 37% до 33%, а негативно его оценивает примерно каждый третий (40% среди мужчин и 32% среди женщин). Опрос клиентов, проведенный еще до массового прихода ботов на языковых моделях (497 клиентов, с декабря 2022 по февраль 2023), показывал картину жестче: ботом в последнем обращении в поддержку воспользовались 8% клиентов, и лишь четверть из них была готова обратиться к нему повторно.

Галлюцинации

Галлюцинация — это уверенно поданный неверный ответ. Причина в самой природе языковой модели: она подбирает правдоподобное продолжение текста, и правдоподобие никак не гарантирует верность факта. Одна из научных работ называет причину так: модели угадывают, когда не уверены, потому что процедуры обучения и оценки поощряют угадывание вместо признания незнания.

Частота ошибок. Публичный замер проверяет, как часто модель искажает содержание при пересказе поданного ей документа, то есть в том режиме, в котором работает бот с базой знаний. По срезу на 11 мая 2026 года у лучших моделей показатель составляет порядка 2–8%, у лидера 1,8%. У ряда популярных моделей значение около 10%, так что выбор модели меняет долю ошибок. Даже когда нужный документ у модели перед глазами, ошибки не исчезают полностью.

Поэтому бота ограничивают. Работающий набор мер:

Отвечать только по базе знаний. Если фрагмента в базе нет, бот отвечает «уточню у менеджера».

Запретить темы, где ошибка стоит денег. Возвраты, рекламации, индивидуальные скидки, вопросы здоровья и права.

Сделать эскалацию обязательной. Клиент попросил человека: диалог уходит человеку сразу, без трех попыток бота дожать разговор.

Логировать диалоги и регулярно их читать. Это заодно лучший источник понимания, чего не хватает в базе знаний.

Клиент: Заказ пришел с трещиной на плафоне. Верните деньги.

Бот: Сожалею, что так вышло. Вопросы возврата я не решаю, передаю менеджеру, он ответит здесь же. Чтобы ускорить, пришлите, пожалуйста, номер заказа и фото повреждения.

Клиент: 45-2211, фото сейчас скину.

Бот: Принял, отправил в отдел заказов вместе с фото. Менеджер на связи с 9:00 и ответит первым делом.

Бот обозначил границу, собрал то, что пригодится человеку, и назвал время ответа.

Персональные данные и 152-ФЗ

Переписка клиента с ботом почти всегда содержит персональные данные. Закон определяет их широко: по ст. 3 152-ФЗ это любая информация, относящаяся к прямо или косвенно определенному или определяемому физическому лицу. Достаточно, чтобы к диалогу прилагался телефон, почта или номер заказа. Оператором данных при этом считается тот, кто организует обработку и определяет ее цели, то есть владелец сайта.

Отсюда вытекает главное практическое требование. По ст. 18 ч. 5 того же закона при сборе персональных данных граждан РФ, в том числе через интернет, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение и извлечение этих данных с использованием баз данных за пределами России не допускаются. Список исключений закрытый, и согласия клиента в нем нет: подписанная галочка от этого требования не освобождает.

При выборе бота спросите вендора, где физически лежат диалоги и передается ли текст переписки в зарубежный сервис языковой модели. Такая передача называется трансграничной, и по ст. 12 закон требует до ее начала отдельно уведомить Роскомнадзор.

Цена вопроса выросла. По ст. 13.11 КоАП нарушение требования о локализации грозит юрлицу штрафом от 1 до 6 млн рублей, а при повторном нарушении суммы кратно выше. Отдельно наказывается неуведомление Роскомнадзора о намерении обрабатывать персональные данные: от 100 до 300 тысяч рублей для юрлица. Обычному интернет-магазину такое уведомление подавать нужно: прежние основания для освобождения, включая обработку данных по договору, утратили силу с 1 сентября 2022 года. По примечанию к статье индивидуальные предприниматели по этим составам отвечают как юридические лица.

Согласие на обработку персональных данных по ст. 9 закона должно быть конкретным, предметным, информированным и однозначным, а оформляться отдельно от других документов, которые подтверждает пользователь: одна общая галочка «согласен со всем» этому требованию не отвечает. Доказывать, что согласие получено, обязан оператор, то есть вы, поэтому чат должен фиксировать, что и когда подтвердил клиент. И если данные все-таки утекли, ст. 21 отводит сутки на уведомление Роскомнадзора об инциденте и 72 часа на сообщение о результатах расследования, причем оба срока считаются от выявления инцидента.

Перед подписанием договора задайте вендору три вопроса: где хранятся диалоги, куда уходит текст на обработку и что подписывает клиент, открывая чат. Конкретную схему для вашего случая должен подтвердить юрист.

Когда чат-бот вам не нужен

Обращений мало. При 30–50 вопросах в месяц дешевле и приятнее отвечать самому. Сорок обращений при тех же допущениях дают экономию около 760 рублей, а на настройку уйдет несколько дней.

Каждый заказ уникален. Проектные работы, сложный B2B, индивидуальные расчеты. Если ответ на любой вопрос начинается словами «зависит от», база знаний не соберется: в ней просто нечего фиксировать.

Нечего положить в базу. Прайса, описанных условий доставки и ответов на частые вопросы на сайте нет. Бот только пересказывает то, что ему дали. Начинать надо с наведения порядка на сайте.

Ожидание, что бот заменит отдел продаж. Бот снимет типовое и доведет клиента до менеджера, а сложные продажи останутся за человеком.

Как запустить: этапы и что мерить

Порядок действий:

Соберите реальные вопросы клиентов. Берите их из переписок, почты и звонков за последний месяц. Соберите базу знаний. Прайс, доставка, оплата, гарантия, характеристики, режим работы. Это самый долгий этап, и он определяет качество бота. Три способа наполнить ее и что чаще всего в ней ломается разобраны в статье база знаний для сайта.

Выберите канал. Сайт, мессенджер или оба сразу.

Выберите инструмент. Собрать бота можно в конструкторе без единой строчки кода. Цены, лимиты бесплатных тарифов и ИИ-режимы платформ разобраны в обзоре конструкторов чат-ботов.

Настройте границы и эскалацию. Список запретных тем и правило передачи оператору: подробный разбор конкретных сигналов, по которым бот должен передавать диалог человеку, собран в статье автоматизация поддержки клиентов.

Проверьте на реальных диалогах до того, как включать всем. Задайте боту вопросы из собранного списка и посмотрите, где он выдумывает.

После запуска смотрите на четыре показателя: долю диалогов, закрытых без человека; время первого ответа; долю обращений, ушедших оператору; и оценки клиентов. Если доля эскалаций растет, в базе знаний чего-то не хватает.

Виджет Otvion собирает базу знаний со страниц вашего сайта, отвечает по ней и передает вопросы без ответа живому оператору в Telegram с историей диалога.

Подробный разбор, как пройти весь этот путь тремя разными способами, конструктор, готовая ИИ-платформа или свой код, с примером архитектуры и фрагментом кода для третьего варианта, в статье как создать чат-бота для сайта.

Частые вопросы

Чат-бот это человек?

Нет, это программа. Честно предупредить клиента, что он говорит с ботом, выгоднее, чем скрывать это: ожидания сразу становятся реалистичными, и человек не чувствует себя обманутым, когда бот отвечает невпопад.

Чат-бот и нейросеть: это одно и то же?

Нет. Нейросеть (языковая модель) может быть частью бота и отвечать за формулировку ответа. Но кнопочный бот работает вообще без нейросети, а голая нейросеть без базы знаний, интерфейса чата и правил эскалации ботом для бизнеса не считается.

Чат-бот это искусственный интеллект или нет?

Зависит от бота. Кнопочный работает как обычная программа с деревом сценариев. Бот на языковой модели использует технологии, которые принято называть искусственным интеллектом. Само слово «бот» об этом ничего не говорит.

Какие чат-боты подходят малому бизнесу?

Начинать разумно с виджета на сайте, работающего по базе знаний, с обязательной передачей сложных вопросов человеку. Кнопочный бот подойдет, если у вас три-четыре типовых сценария и вопросов вне них не бывает.

Сколько стоит чат-бот для бизнеса?

Подписка на российские платформы начинается примерно от 1 600 ₽ в месяц, у части сервисов есть бесплатные тарифы с ограничениями. Работа языковой модели при небольших объемах стоит копейки: около 13 копеек за диалог на GigaChat Lite, хотя минимальный платеж для юрлиц там 600 рублей в месяц. Основные затраты приходятся на время сбора базы знаний. Подробный разбор, из каких расходов складывается цена, и расчет, когда бот окупается, в статье сколько стоит чат-бот для сайта.

Можно ли сделать бота без программиста?

Да. Конструкторы сценариев и виджеты с настройкой базы знаний рассчитаны на человека без кода: в документации MAX для разработчиков, например, прямо предлагают собрать сценарии бота по готовым шаблонам на конструкторах сервисов-партнеров, если навыков программирования нет. Программист нужен, когда бот должен ходить в вашу CRM или складскую систему.

Бот заменит оператора?

Нет, и планировать так не стоит. Бот снимает типовые вопросы и работает ночью, а рекламации, спорные ситуации и сложные продажи остаются человеку. Правильная цель: освободить операторов от повторяющегося. Подробное сравнение по деньгам, скорости и характеру задач собрано в статье живой оператор или ИИ-консультант.

---

Если хотите проверить на своем сайте: Otvion ставится одной строкой кода, есть бесплатный тариф без карты: otvion.ru/app/register.