Forwarded from Желтый вайб (Petr Tsap)
Очень крутая и интересная работа от Евгения Андреева по адаптации рекомендаций Антропиков для 1С
https://github.com/AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow
В текущем виде заточена под Claude Code, модель Opus, может потреблять много токенов/лимитов подписки из-за трех одновременных субагентов.
Есть много чего дополнить и изменить под себя, но работа проведена большая, очень круто!
https://github.com/AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow
В текущем виде заточена под Claude Code, модель Opus, может потреблять много токенов/лимитов подписки из-за трех одновременных субагентов.
Есть много чего дополнить и изменить под себя, но работа проведена большая, очень круто!
GitHub
GitHub - AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow: AI-воркфлоу для разработки доработок 1С: анализ, архитектура, код, ревью
AI-воркфлоу для разработки доработок 1С: анализ, архитектура, код, ревью - AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow
Желтый вайб
Очень крутая и интересная работа от Евгения Андреева по адаптации рекомендаций Антропиков для 1С https://github.com/AndreevED/1c-ai-feature-dev-workflow В текущем виде заточена под Claude Code, модель Opus, может потреблять много токенов/лимитов подписки из…
По горячим следам - ловите поток сознания
- 3 детерминированных агента-эксплорера - зачем ? надо копать вглубь, а не просто параллельно смотреть на одно и то же. Пусть оркестратор сам решает сколько агентов ему нужно для изучения функциональности на основе предварительного анализа задачи, здесь детерминизм только мешает и ухудшает качество.
- 3 агента на проектирование архитектуры. Для мультисэмплинга - дорого, но ок. Для ре-ревью - да. Для "минимальных абстраций, чистой архитектуры, баланса" - нет, это 1 агент все может сделать, еще и останется.
- 3 ревьюера на код с разным фокусом. Оверинжиниринг . Если задача большая, и этапы изолированы, то можно нарезать горизонтально и каждый агент проревьюит свою часть. И самое важное-то забыли: есть 3 ревьюера, но нет ревьюера на соответствие кода спеке/плану/дизайну ?
- Нет ревью дизайна/плана. Валидировать надо до написания кода, а не после. Чем раньше найдена ошибка, тем дешевле исправлять. А ошибки там будут даже на GPT-5.2-Xhigh, т.к. окно внимания ограничено у любой модели.
Еще добавить коммиты на каждый этап для аудируемости и документации для ИИ; нарезку тасок на сабтаски (вместо хранения в едином плане) с quality-гейтами в каждой таске или хотя бы критериями приемки и пр.
Как демонстрация идеи - круто, но для реального применения - дорого-богато и оторвано от реалий 1С да и в целом энтерпрайз-разработки.
Но никакого хейта, Евгений молодец, все равно очень многое из такого пайплайна можно почерпнуть, просто надо понимать что все эти SDD - это в среднем по больнице (причем по больнице с питонами и JS) и эти методологии надо адаптировать (в каких-то случаях полностью выбрасывать) почти под любой сколько-нибудь серьезный проект, о чем Петр в заключении и пишет.
- 3 детерминированных агента-эксплорера - зачем ? надо копать вглубь, а не просто параллельно смотреть на одно и то же. Пусть оркестратор сам решает сколько агентов ему нужно для изучения функциональности на основе предварительного анализа задачи, здесь детерминизм только мешает и ухудшает качество.
- 3 агента на проектирование архитектуры. Для мультисэмплинга - дорого, но ок. Для ре-ревью - да. Для "минимальных абстраций, чистой архитектуры, баланса" - нет, это 1 агент все может сделать, еще и останется.
- 3 ревьюера на код с разным фокусом. Оверинжиниринг . Если задача большая, и этапы изолированы, то можно нарезать горизонтально и каждый агент проревьюит свою часть. И самое важное-то забыли: есть 3 ревьюера, но нет ревьюера на соответствие кода спеке/плану/дизайну ?
- Нет ревью дизайна/плана. Валидировать надо до написания кода, а не после. Чем раньше найдена ошибка, тем дешевле исправлять. А ошибки там будут даже на GPT-5.2-Xhigh, т.к. окно внимания ограничено у любой модели.
Еще добавить коммиты на каждый этап для аудируемости и документации для ИИ; нарезку тасок на сабтаски (вместо хранения в едином плане) с quality-гейтами в каждой таске или хотя бы критериями приемки и пр.
Как демонстрация идеи - круто, но для реального применения - дорого-богато и оторвано от реалий 1С да и в целом энтерпрайз-разработки.
Но никакого хейта, Евгений молодец, все равно очень многое из такого пайплайна можно почерпнуть, просто надо понимать что все эти SDD - это в среднем по больнице (причем по больнице с питонами и JS) и эти методологии надо адаптировать (в каких-то случаях полностью выбрасывать) почти под любой сколько-нибудь серьезный проект, о чем Петр в заключении и пишет.
👍7💯5❤1
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
v0 тизерят релиз Sonnet 5 в 21-00 по Москве
Anthropic второй день подряд пытаются выкатить модель.
Sonnet 5 успешно замещает разработчиков: она уже запорола несколько релизов
😁13
Шок-контент
Пользователи курсора уведите детей от экрана
Скрин 1 - Cursor Ultra, 285$ за 672 миллионов токенов
Скрин 2 - (мой) 5x подписок openai plus. 100$ за 7.8 миллиардов токенов.
Пользователи курсора уведите детей от экрана
Скрин 1 - Cursor Ultra, 285$ за 672 миллионов токенов
Скрин 2 - (мой) 5x подписок openai plus. 100$ за 7.8 миллиардов токенов.
😱8😁3🤔3
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Шок-контент Пользователи курсора уведите детей от экрана Скрин 1 - Cursor Ultra, 285$ за 672 миллионов токенов Скрин 2 - (мой) 5x подписок openai plus. 100$ за 7.8 миллиардов токенов.
upd по курсору: 285$ это в ценах условного API, а не в ценах подписки.
Подписка за 200$, как подсказал автор скрина, даст потратить около 500$ в ценах API.
но сути дела это не меняет, т.к. и мои данные по 7.8 млрд токенов - это активное использование, а не использование до пределов подписки.
Итого: за 200$ в курсоре получаем около 1.2 млрд токенов, за 100$ баксов в openai получаем минимум 8 млдр токенов. (и в ближайшие пару месяцев еще x2 от этого в рамках промо)
Подписка за 200$, как подсказал автор скрина, даст потратить около 500$ в ценах API.
но сути дела это не меняет, т.к. и мои данные по 7.8 млрд токенов - это активное использование, а не использование до пределов подписки.
Итого: за 200$ в курсоре получаем около 1.2 млрд токенов, за 100$ баксов в openai получаем минимум 8 млдр токенов. (и в ближайшие пару месяцев еще x2 от этого в рамках промо)
👍6🤯2
Давно хотел причесать большой Java-модуль со сложной бизнес-логикой (около 80 классов, 25k loc кода и 25k loc тестов), т.к. со временем логика там сильно задублировалась и рассинхронизировалась.
Решил поэкспериментировать и заваншотить такой рефакторинг, хотя изначально планировал дробить на разные фазы и ветки. Сделал несколько исследований и набросал черновик дизайна с Opus 4.5. И тут как раз выкатили новые модели.
Решил сравнить ревью дизайна на Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex XHigh с одним и тем же промптом.
Наблюдения:
- Хоть я ставил на GPT, но Opus 4.6 справился лучше. Прогресс по сравнению с 4.5 заметен сразу: уровень дотошности и педантичности сопоставим с GPT-5.2. Он отловил кучу мелочей, которые пропустил 4.5. Но сравнение не совсем честное - тут явно зарешали субагенты и новый режим Agent Teams/teammates (его тоже потестил).
- GPT-5.3 тоже выдал достойное ревью, но чуть менее глубокое в данном контексте. Отмечу, что заметно увеличили скорость, теперь с опусом примерно паритет, раньше же был гораздо медленнее.
Про аппетиты: Opus 4.6 жрет лимиты как не в себя. Одно такое ревью съело 35% пятичасовой сессии. По моим грубым подсчетам, одна 5-часовая сессия — это ~40 млн токенов с кэшем (или ~3 млн без кэша). Если считать очень грубо, в неделю у нас ~10 сессий. Итого в месяц получаем около 1.8 млрд токенов. Это всё равно сильно меньше, чем дает openai. Но так как кэш у антропиков в подписке вроде не тарифицируется, честнее смотреть на токены без кэша.
Сделал несколько итераций ревью, составил план, подробил на эпики, отдал Codex и пошел спать. За 1.5 часа Codex управился ваншотом: +5279 / -3000 строк. (На скриншоте цифры больше, т.к. туда попал еще и рефакторинг документации)
Решил поэкспериментировать и заваншотить такой рефакторинг, хотя изначально планировал дробить на разные фазы и ветки. Сделал несколько исследований и набросал черновик дизайна с Opus 4.5. И тут как раз выкатили новые модели.
Решил сравнить ревью дизайна на Opus 4.6 и GPT-5.3 Codex XHigh с одним и тем же промптом.
Наблюдения:
- Хоть я ставил на GPT, но Opus 4.6 справился лучше. Прогресс по сравнению с 4.5 заметен сразу: уровень дотошности и педантичности сопоставим с GPT-5.2. Он отловил кучу мелочей, которые пропустил 4.5. Но сравнение не совсем честное - тут явно зарешали субагенты и новый режим Agent Teams/teammates (его тоже потестил).
- GPT-5.3 тоже выдал достойное ревью, но чуть менее глубокое в данном контексте. Отмечу, что заметно увеличили скорость, теперь с опусом примерно паритет, раньше же был гораздо медленнее.
Про аппетиты: Opus 4.6 жрет лимиты как не в себя. Одно такое ревью съело 35% пятичасовой сессии. По моим грубым подсчетам, одна 5-часовая сессия — это ~40 млн токенов с кэшем (или ~3 млн без кэша). Если считать очень грубо, в неделю у нас ~10 сессий. Итого в месяц получаем около 1.8 млрд токенов. Это всё равно сильно меньше, чем дает openai. Но так как кэш у антропиков в подписке вроде не тарифицируется, честнее смотреть на токены без кэша.
Сделал несколько итераций ревью, составил план, подробил на эпики, отдал Codex и пошел спать. За 1.5 часа Codex управился ваншотом: +5279 / -3000 строк. (На скриншоте цифры больше, т.к. туда попал еще и рефакторинг документации)
👍7
AB Notes / AI × 1C × [ ... ]
Почему-то хайп от AI IDE проходит мимо самого очевидного - VS Code с GitHub Copilot Прайс за запросы, как в старые добрые времена в Cursor: подписка $10 за 300 запросов, причём Claude Sonnet 4.5 тарифицируется как 1 запрос (в Cursor было x2). А Haiku так…
Новое в VS Code + Copilot:
Реализовали запуск Claude Code прямо из чата в рамках Copilot-подписки. Тарификация стандартная: одно сообщение = 1 запрос из лимита подписки (300 запросов за 10$).
Самое интересное: у Claude Code внутри нет ограничений контекста в 128к, и он может спавнить субагентов, которые не тарифицируются! Я даже переспросил разраба этой интеграции в твиттере - он подтвердил.
Родных субагентов теперь можно запускать параллельно.
Появился индикатор заполнения контекстного окна. Из минусов: видно, что у большинства моделей окно пока обрезано до 128k, но обещают исправить (для 5.2-codex уже 200+).
Copilot CLI тоже прокачали для запуска "флота" субагентов - теперь используют SQLite в качестве общей базы задач.
В VSCode Insiders реализовали отправку сообщений работающему агенту и добавили хуки (Codex, блет, где хуки?) + более тесную интеграцию с copilot cli.
Реализовали запуск Claude Code прямо из чата в рамках Copilot-подписки. Тарификация стандартная: одно сообщение = 1 запрос из лимита подписки (300 запросов за 10$).
Самое интересное: у Claude Code внутри нет ограничений контекста в 128к, и он может спавнить субагентов, которые не тарифицируются! Я даже переспросил разраба этой интеграции в твиттере - он подтвердил.
Родных субагентов теперь можно запускать параллельно.
Появился индикатор заполнения контекстного окна. Из минусов: видно, что у большинства моделей окно пока обрезано до 128k, но обещают исправить (для 5.2-codex уже 200+).
Copilot CLI тоже прокачали для запуска "флота" субагентов - теперь используют SQLite в качестве общей базы задач.
В VSCode Insiders реализовали отправку сообщений работающему агенту и добавили хуки (Codex, блет, где хуки?) + более тесную интеграцию с copilot cli.
👍8
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Китайский Seedance 2.0
Впечатляет
Впечатляет
🔥4😁1😎1
DeepSeek v4
Слухи: релиз на следующей неделе, возможно уже завтра. Вероятно ренейминг в DeepSeek Model1.
По вбросам - первая открытая модель, которая составит реальную конкуренцию (а где-то и превзойдет) проприетарные топы от google, anthropic и openai.
Контекстное окно - 1 млн токенов, сильный упор на кодинг.
Насколько все это правда - узнаем совсем скоро
Kimi K2.5 Thinking
Видимо, новый фронтир среди открытых моделей для кодинга в 1С.
По не-1сным отзывам и некоторым бенчам она обходит GLM5. Лично погонял в чате instant-версию: знания по 1С у нее ощущаются более полными и глубокими, чем у GLM. Но надо тестить.
Слухи: релиз на следующей неделе, возможно уже завтра. Вероятно ренейминг в DeepSeek Model1.
По вбросам - первая открытая модель, которая составит реальную конкуренцию (а где-то и превзойдет) проприетарные топы от google, anthropic и openai.
Контекстное окно - 1 млн токенов, сильный упор на кодинг.
Насколько все это правда - узнаем совсем скоро
Kimi K2.5 Thinking
Видимо, новый фронтир среди открытых моделей для кодинга в 1С.
По не-1сным отзывам и некоторым бенчам она обходит GLM5. Лично погонял в чате instant-версию: знания по 1С у нее ощущаются более полными и глубокими, чем у GLM. Но надо тестить.
🤩5👍4🤝2
В эти выходные пройдет партнерская конференция 1С. Будут доклады про инструменты и агентский режим 1С:Напарника.
Сам Напарник меня сейчас мало интересует, а вот про инструментарий любопытно послушать.
Может подвезут MCP для форм и метаданных? Насколько я знаю, планы на такой инструмент у 1С были.
Сам Напарник меня сейчас мало интересует, а вот про инструментарий любопытно послушать.
Может подвезут MCP для форм и метаданных? Насколько я знаю, планы на такой инструмент у 1С были.
👍8🔥4😁2🎉2🥴1
С октября пилотируем инструмент, похожий на клешню, но специализированный под 1С, а именно под конкретное отраслевое решение.
Черновую версию я накидал за выходные на FastApi и React + еще столько же на гайдлайны и документацию. Плюс с октября прикрутили еще ряд доп инструментов. (скиллы + скрипты, раги (по документации, не по коду), mcp).
Техническими деталями и методологией пока не делимся.
Некоторые результаты:
- По многим вопросам, включая саму разработку по ряду задач, аналитики справляются в одно лицо без разработчика.
- Младшие разработчики закрывают ряд сеньорских задач.
- Ввиду отраслевой специфики наши методологи на коробочных решениях много работают с метод. кейсами в экселях - так вот по отзывам методологов они получили ускорение вплоть до x10 при работе с экселем (сверка, нормализация, создание новых книг и тд )
- Планировали взять аналитика-эксперта по домену финансовой отчетности, но комбайн из специализированного субагента + RAG по документации + еще пару mcp его полностью заменил
Причем от некоторых решений младших разрабов и аналитиков "я охерел просто" - насколько круто и элегантно это было сделано - например, динамическая замена типа ячейки в таб доке для различения пустой и незаполненной даты. Доходило до того, что я лез в историю их чатов, смотрел, как именно они к этому пришли, и сам на этом учился. (Вова, Женя, привет)
Но не должно сложиться впечатления, что это такая вундервафля, которая ускорит любого программиста и аналитика - не слушайте цыган, которые заявляют что любой фаундер/домохозяйка себе saas навайбкодит. У нас сильные аналитики (не "передасты"), а все младшие программисты уже со спецами по платформе, и вот именно такая синергия и дает буст от ИИ. Т.е. например, у аналитиков должна быть база по разработке на платформе и хорошее критическое мышление, чтобы не каждое предложение от ИИ тащить в задачу.
С точки зрения безопасности:
- все крутится на отдельных виртуалках,
- базы 1С используем только тестовые
- в метод. кейсах также нет перс. информации.
- ручное ревью сложных задач, когда код пишет аналитик/младший разработчик
Черновую версию я накидал за выходные на FastApi и React + еще столько же на гайдлайны и документацию. Плюс с октября прикрутили еще ряд доп инструментов. (скиллы + скрипты, раги (по документации, не по коду), mcp).
Техническими деталями и методологией пока не делимся.
Некоторые результаты:
- По многим вопросам, включая саму разработку по ряду задач, аналитики справляются в одно лицо без разработчика.
- Младшие разработчики закрывают ряд сеньорских задач.
- Ввиду отраслевой специфики наши методологи на коробочных решениях много работают с метод. кейсами в экселях - так вот по отзывам методологов они получили ускорение вплоть до x10 при работе с экселем (сверка, нормализация, создание новых книг и тд )
- Планировали взять аналитика-эксперта по домену финансовой отчетности, но комбайн из специализированного субагента + RAG по документации + еще пару mcp его полностью заменил
Причем от некоторых решений младших разрабов и аналитиков "я охерел просто" - насколько круто и элегантно это было сделано - например, динамическая замена типа ячейки в таб доке для различения пустой и незаполненной даты. Доходило до того, что я лез в историю их чатов, смотрел, как именно они к этому пришли, и сам на этом учился. (Вова, Женя, привет)
Но не должно сложиться впечатления, что это такая вундервафля, которая ускорит любого программиста и аналитика - не слушайте цыган, которые заявляют что любой фаундер/домохозяйка себе saas навайбкодит. У нас сильные аналитики (не "передасты"), а все младшие программисты уже со спецами по платформе, и вот именно такая синергия и дает буст от ИИ. Т.е. например, у аналитиков должна быть база по разработке на платформе и хорошее критическое мышление, чтобы не каждое предложение от ИИ тащить в задачу.
С точки зрения безопасности:
- все крутится на отдельных виртуалках,
- базы 1С используем только тестовые
- в метод. кейсах также нет перс. информации.
- ручное ревью сложных задач, когда код пишет аналитик/младший разработчик
👍6❤4🔥2
Алексей Корякин
Photo
Просто лучшая новость для экосистемы ИИ в 1С
Сейчас ИИ при разработке на 1С как слепой котенок: разработать может, а проверить что сделал - нет.
Петля обратной связи не закрывается, агент не может работать автономно, эффективность относительно популярных языков и фреймворков низкая. И решение этой фундаментальной проблемы в анонсе от Алексея Корякина.
Бусти Алексея: https://boosty.to/alkoleft
Сейчас ИИ при разработке на 1С как слепой котенок: разработать может, а проверить что сделал - нет.
Петля обратной связи не закрывается, агент не может работать автономно, эффективность относительно популярных языков и фреймворков низкая. И решение этой фундаментальной проблемы в анонсе от Алексея Корякина.
Бусти Алексея: https://boosty.to/alkoleft
🔥11
va-ai-docs.zip
172.9 MB
Несколько месяцев назад делал агента-ассистента по Vanessa Automation.
Выкладываю документацию, которую собрал и структурировал для него - может кому пригодится как база знаний для своего агента.
Что внутри архива:
MainHelp - пользовательская справка VA (версия 1.2.041.1). 16 глав, 166 markdown-файлов.
steps-lib - библиотека всех 1116 шагов VA, index → detailed index → steps.json
Шаги по-моему брал из репо ванессы 1.2.042
examples - 417 готовых .feature файлов:
- https://github.com/IRPTeam/IRP — 320+ тестов
- ERP - feature-файл для типовой ERP
- УХ 3.2 - 96 тестов для "Управление Холдингом"
Размер архива обусловлен 900+ скриншотами в документации ванессы.
P.S. Если нарушил чьи права - напишите в личку.
Выкладываю документацию, которую собрал и структурировал для него - может кому пригодится как база знаний для своего агента.
Что внутри архива:
MainHelp - пользовательская справка VA (версия 1.2.041.1). 16 глав, 166 markdown-файлов.
steps-lib - библиотека всех 1116 шагов VA, index → detailed index → steps.json
Шаги по-моему брал из репо ванессы 1.2.042
examples - 417 готовых .feature файлов:
- https://github.com/IRPTeam/IRP — 320+ тестов
- ERP - feature-файл для типовой ERP
- УХ 3.2 - 96 тестов для "Управление Холдингом"
Размер архива обусловлен 900+ скриншотами в документации ванессы.
P.S. Если нарушил чьи права - напишите в личку.
👍11🔥9
Forwarded from Тимур Хахалев про AI Coding
Как оплачивать chatgpt, claude из РФ?
Я решил собрать в одном месте популярные способы оплаты ai сервисов из РФ.
Уточню, что это не реклама и я не получаю ни рубля с упоминания этих сервисов. Все эти сервисы могут обмануть, так что покупайте на свой страх и риск.
Какие способы вообще существуют?
1. Купить уже оплаченный аккаунт
Как это работает?
Продавец оплачивает аккаунт со своей карты и перепродает на площадках. Какие есть минусы?
Сервис (chatgpt/claude) может увидеть, что пачки аккаунтов оплачиваются с одной карты (такого продавца) и может забанить такие аккаунты из-за нарушения terms of use. Я точно знаю, что такие аккаунты Claude банятся, поэтому не рекомендую их покупать.
Площадки для продажи подобных аккаунтов:
Funpay
Playerok
Platiru
GGSel
smartaipack
У Chatgpt есть business ($25) и plus ($20) аккаунты.
У business аккаунтов сейчас есть возможность зарегистрировать акк с бесплатным промо периодом на первый месяц. Для этого необходима иностранная карта и рандомный адрес вашего бизнеса.
На таких площадках можно так же встретить chatgpt аккаунты, которые продаются очень дешево - 100-500р.
Как такое возможно? У Chatgpt есть региональные промо акции, когда дается 1 месяц бесплатного использования. Продавцы находят такие способы и потом перепродают аккаунты.
Эти аккаунты могут баниться, но пока что есть возможность покупать новые акки.
2. Gifts
У Claude есть возможность приобрести gift подписку и подарить другу. Как итог - находятся люди, которые скупают такие гифты и потом перепродают. Тут тоже стоит упомянуть, что Claude может забанить такой аккаунт, так что будьте осторожны
3. Приобрести банковскую карту и оплачивать самостоятельно
Тут есть два вида карт: виртуальные от классических банков и виртуальные одноразовые
1) Карты от классических банков
Как это обычно работает?
Вы оплачиваете услугу, отправляете пакет документов, спустя несколько дней получаете доступ к личному кабинету в одном из банков стран СНГ и инструкции по пополнению.
Тут стоимость разная, обычно от 10к до 30к руб и выше. У некоторых банков может быть комиссия за оплату и пополнение.
2) Карты виртуальные
Оплачиваете карту и пользуетесь. Тут везде есть комиссия за пополнение/оплату/выпуск карт
Список таких сервисов с картами:
Chocopay
Wanttopay
Usa virtual cards
Exnode
Cardkazz
Bybit
5kartru
Ещё раз повторю, что все эти сервисы стоит использовать на свой страх и риск. Всегда есть возможность получить забаненный аккаунт, а в некоторых случаях и заблокированный банковский счёт. Не все виртуальные карты подходят для оплаты за chatgpt/claude.
Я сам давно пользуюсь картой одного из сервисов из списка выше и оплачиваю через нее все зарубежные покупки.
Расскажите в комментах, чем пользуетесь вы?
Лайк, репост,
✔️ Тимур Хахалев про AI Coding, подписывайтесь!
Я решил собрать в одном месте популярные способы оплаты ai сервисов из РФ.
Уточню, что это не реклама и я не получаю ни рубля с упоминания этих сервисов. Все эти сервисы могут обмануть, так что покупайте на свой страх и риск.
Какие способы вообще существуют?
1. Купить уже оплаченный аккаунт
Как это работает?
Продавец оплачивает аккаунт со своей карты и перепродает на площадках. Какие есть минусы?
Сервис (chatgpt/claude) может увидеть, что пачки аккаунтов оплачиваются с одной карты (такого продавца) и может забанить такие аккаунты из-за нарушения terms of use. Я точно знаю, что такие аккаунты Claude банятся, поэтому не рекомендую их покупать.
Площадки для продажи подобных аккаунтов:
Funpay
Playerok
Platiru
GGSel
smartaipack
У Chatgpt есть business ($25) и plus ($20) аккаунты.
У business аккаунтов сейчас есть возможность зарегистрировать акк с бесплатным промо периодом на первый месяц. Для этого необходима иностранная карта и рандомный адрес вашего бизнеса.
На таких площадках можно так же встретить chatgpt аккаунты, которые продаются очень дешево - 100-500р.
Как такое возможно? У Chatgpt есть региональные промо акции, когда дается 1 месяц бесплатного использования. Продавцы находят такие способы и потом перепродают аккаунты.
Эти аккаунты могут баниться, но пока что есть возможность покупать новые акки.
2. Gifts
У Claude есть возможность приобрести gift подписку и подарить другу. Как итог - находятся люди, которые скупают такие гифты и потом перепродают. Тут тоже стоит упомянуть, что Claude может забанить такой аккаунт, так что будьте осторожны
3. Приобрести банковскую карту и оплачивать самостоятельно
Тут есть два вида карт: виртуальные от классических банков и виртуальные одноразовые
1) Карты от классических банков
Как это обычно работает?
Вы оплачиваете услугу, отправляете пакет документов, спустя несколько дней получаете доступ к личному кабинету в одном из банков стран СНГ и инструкции по пополнению.
Тут стоимость разная, обычно от 10к до 30к руб и выше. У некоторых банков может быть комиссия за оплату и пополнение.
2) Карты виртуальные
Оплачиваете карту и пользуетесь. Тут везде есть комиссия за пополнение/оплату/выпуск карт
Список таких сервисов с картами:
Chocopay
Wanttopay
Usa virtual cards
Exnode
Cardkazz
Bybit
5kartru
Ещё раз повторю, что все эти сервисы стоит использовать на свой страх и риск. Всегда есть возможность получить забаненный аккаунт, а в некоторых случаях и заблокированный банковский счёт. Не все виртуальные карты подходят для оплаты за chatgpt/claude.
Я сам давно пользуюсь картой одного из сервисов из списка выше и оплачиваю через нее все зарубежные покупки.
Расскажите в комментах, чем пользуетесь вы?
Лайк, репост,
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
👍6❤1
DeepSeek v4🔥
Бенчмарки, карточка модели: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro#deepseek-v4-pro-max-vs-frontier-models
По бенчам SOTA среди открытых моделей, чуть хуже чем Opus-4.6, GPT-5.4
API:
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
Контекст: 1 млн
V4-Flash: in $0.14 / cache hit $0.028 / out $0.28
V4-Pro: in $1.74 / cache hit $0.145 / out $3.48
Бенчмарки, карточка модели: https://huggingface.co/deepseek-ai/DeepSeek-V4-Pro#deepseek-v4-pro-max-vs-frontier-models
По бенчам SOTA среди открытых моделей, чуть хуже чем Opus-4.6, GPT-5.4
API:
https://api-docs.deepseek.com/quick_start/pricing
Контекст: 1 млн
V4-Flash: in $0.14 / cache hit $0.028 / out $0.28
V4-Pro: in $1.74 / cache hit $0.145 / out $3.48
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
🔥8