Используем ИИ в своих интересах

Никита Куликов

Используем ИИ в своих интересах

ТИТУЛЬНЫЙ ЛИСТ

Используем ИИ в своих интересах

Практическое руководство по работе с DeepSeek, ChatGPT, Claude и Gemini

Никита Куликов

ВВЕДЕНИЕ

Проблема, с которой сталкивается каждый

Вы открываете ChatGPT. Пишете запрос. Получаете ответ. Он неплохой, но не совсем то, что нужно. Вы переписываете запрос. Ответ становится лучше, но вы уже потратили двадцать минут на то, что должно было занять пять.

Или другая ситуация. Вы слышали, что DeepSeek дешевле и быстрее. Пробуете там тот же запрос – и получаете совершенно другой результат. Не хуже, но иначе. Вы не понимаете, почему.

Или третья. Вам нужно проанализировать договор на сорок страниц. Вы загружаете его в Gemini, но модель путается в деталях. Вы пробуете Claude – и получаете точный анализ за минуту. Почему?

Ответ на все три вопроса один: разные модели устроены по-разному, и работать с ними нужно по-разному.

Что вы получите от этой книги. Эта книга не про то, «как устроены нейронные сети». Она про то, как начать и выполнить поставленную вами задачу.

После прочтения вы будете знать:

– какую систему выбрать для конкретной задачи;

– как формулировать запросы, чтобы получать результат с первого раза;

– какие модели сильны в коде, какие – в тексте, какие – в анализе;

– где каждая система вас подведёт и как это предотвратить;

Чего в книге нет. Здесь не будет:

– обещаний, что ИИ заменит вас;

– утверждений, что какая-то модель «лучшая»;

– промптов, которые «работают всегда»;

– технических деталей, не влияющих на практику.

Только то, что имеет значение, когда вы садитесь работать.

Оглавление

ВВЕДЕНИЕ

Часть I. Общая: какую задачу решает каждая система

Глава 1. Четыре философии – четыре инструмента

Глава 2. Как выбрать систему под задачу

Глава 3. Принципы, которые работают везде

Часть II. Работа с DeepSeek

Глава 4. Что такое DeepSeek и как к нему получить доступ

Глава 5. Выбор модели: Flash против Pro

Глава 6. Как формулировать запросы в DeepSeek

Глава 7. Сценарии использования DeepSeek

Глава 8. Ограничения и как их обходить

Часть III. Работа с ChatGPT

Глава 9. Что такое ChatGPT и способы доступа

Глава 10. Выбор режима: Chat, Work, Thinking

Глава 11. Работа с документами и файлами

Глава 12. Сценарии использования ChatGPT

Глава 13. Ограничения и типичные ошибки

Часть IV. Работа с Claude

Глава 14. Что такое Claude и способы доступа

Глава 15. Линейка моделей: Opus, Sonnet, Haiku

Глава 16. Работа с длинными документами и кодом

Глава 17. Сценарии использования Claude

Глава 18. Ограничения и цена

Часть V. Работа с Gemini

Глава 19. Что такое Gemini и способы доступа

Глава 20. Линейка Flash-моделей

Глава 21. Мультимодальность и экосистема Google

Глава 22. Сценарии использования Gemini

Глава 23. Ограничения и надёжность

Заключение. Как выбирать, когда всё меняется

Приложение А. Сравнительная таблица четырёх систем

Приложение Б. Чек-лист перед началом работы

Приложение В. Словарь терминов

Часть I. Общая: какую задачу решает каждая система

Глава 1. Четыре философии – четыре инструмента

1.1. Почему нельзя просто «использовать ИИ»

В 2023 году казалось, что достаточно освоить одну модель – и всё. Выбираешь ChatGPT, учишься писать промпты, и этого хватит на годы вперёд.

Сегодня ясно: нет.

Четыре ведущие системы – DeepSeek, ChatGPT, Claude и Gemini – выросли из разных предпосылок. Их создатели решали разные задачи. Они по-разному смотрят на то, каким должен быть искусственный интеллект. И эти различия не исчезают – они углубляются.

Представьте мастерскую. У вас есть молоток, отвёртка, пила и дрель. Все – инструменты. Все нужны. Но пытаться забить гвоздь дрелью – плохая идея. Пытаться пилить отвёрткой – ещё хуже. С ИИ то же самое.

Можно, конечно, использовать молоток для всего. Иногда будет получаться. Но вы потратите больше сил, получите худший результат и в какой-то момент сломаете то, что чинили.

Эта глава – о том, чем четыре системы отличаются друг от друга. Не в технических деталях. В философии. Потому что философия определяет, как инструмент ведёт себя в ваших руках.

1.2. DeepSeek: интеллект за минимальные деньги

DeepSeek создавался с одной идеей: максимальная плотность интеллекта на единицу стоимости.

Это не значит «дешёвая и слабая модель». Это значит: при сопоставимом качестве DeepSeek стоит меньше. Иногда – в разы меньше. Иногда – в десятки раз.

Откуда это берётся? Из архитектуры. DeepSeek использует MoE – Mixture of Experts. Модель состоит из множества «экспертов», но при каждом запросе активируется только часть из них. Это позволяет держать огромное количество параметров, не тратя вычислительные ресурсы на все сразу.

Плюс – открытый исходный код. Веса моделей публикуются. Любой может скачать, развернуть на своём оборудовании и использовать без ограничений. Для предприятий с жёсткими требованиями к приватности это единственный вариант, который не требует доверять чужому облаку.

Что это значит на практике:

– цены ниже рынка, иногда в разы;

– скидки в непиковые часы;

– кэширование входных токенов практически бесплатно;

– контекст до 1 миллиона токенов – можно загрузить целую книгу;

– два режима: Thinking и Non-Thinking;

– сильные позиции в генерации кода и рассуждениях.

Когда выбирать DeepSeek:

– массовая обработка (тысячи однотипных запросов);

– генерация кода;

– пакетная обработка документов;

– ограниченный бюджет;

– требования к приватности данных (локальное развёртывание);

– рассуждения на китайском и русском языках.

Когда НЕ выбирать DeepSeek:

– клинические и медицинские задачи с высокой ценой ошибки;

– работа в экосистеме Google;

– задачи, требующие максимальной стабильности результата;

– мультимодальные задачи со сложным визуальным анализом.

Философия DeepSeek в одной фразе: интеллект не должен быть роскошью.

1.3. ChatGPT: решение по умолчанию

ChatGPT – на сегодняшний день это самый зрелый продукт на рынке. Его философия: пользователь не должен выбирать модель. Вы открываете интерфейс. Пишете запрос. Получаете результат. Всё. Если задача сложная – переключаетесь в режим Thinking. Если нужна автоматизация – используете Scheduled Tasks. Если нужна работа с документами – режим Work.

OpenAI строит не «лучшую модель», а «лучший продукт». Это принципиально разные вещи. Модель может быть чуть слабее конкурента, но продукт – удобнее, стабильнее, безопаснее. Отсюда – широкий спектр моделей. От быстрых и дешёвых до флагманских. Пользователь не думает о том, какая модель ему нужна. Система сама решает. Или предлагает переключиться, если задача требует другого режима.

Что это значит на практике:

– режимы Chat, Work и Thinking;

– интеграции со Slack, Google Drive, Gmail;

– Scheduled Tasks для автоматизации;

– возможность авторизации на сайтах и выполнения задач от вашего имени;

– сильнейшие позиции в анализе сложных документов;

– генерация изображений;

– анализ данных.

Когда выбирать ChatGPT:

– универсальные задачи;

– корпоративная работа;

– анализ документов;

– автоматизация;

– случаи, когда не знаете, с чего начать;

– задачи, где важна стабильность продукта, а не максимальная производительность.

Когда НЕ выбирать ChatGPT:

– когда нужна максимальная точность в узкой предметной области;

– когда важна скорость при низкой стоимости;

– когда требуется полный контроль над данными;

– когда задача требует глубокой мультимодальности.

Философия ChatGPT в одной фразе: ИИ должен быть доступен каждому, и не нужно думать о том, как он устроен.

1.4. Claude: высокая точность при длинном контексте

Claude создавался с акцентом на надёжность и глубину рассуждений.

Anthropic – компания, основанная бывшими сотрудниками OpenAI. Они ушли, потому что хотели строить ИИ иначе. Безопаснее. Надёжнее. С большим вниманием к тому, чтобы модель не галлюцинировала и следовала инструкциям.

Результат – модель, которая не самая быстрая и не самая дешёвая, но самая точная.

В независимом исследовании по микробиологии Claude показал наивысшую воспроизводимость результата (ICC = 0,966 – «отлично»), значительно обойдя GPT, DeepSeek и Gemini. Разница с GPT была статистически значимой.

Для задач, где ошибка стоит дорого, это критически важно. Юридический анализ. Финансовые решения. Медицинские вопросы. Научные исследования.

Плюс – контекст до 1 миллиона токенов. Это позволяет работать с сотнями страниц без потери связности. Загрузить годовой отчёт компании. Или всю кодовую базу проекта. Или сборник договоров за квартал.

Что это значит на практике:

– четыре уровня моделей: Opus, Fable, Sonnet, Haiku;

– контекст до 1M токенов;

– лучшая в классе работа с кодом и длинными документами;

– адаптивное мышление (всегда включено);

– высокая воспроизводимость результатов;

– проекты для группировки чатов.

Когда выбирать Claude:

– код-ревью и рефакторинг;

– юридический и финансовый анализ;

– длинные документы;

– задачи с низкой толерантностью к ошибкам;

– научные исследования;

– медицинские задачи;

– работа с большими кодовыми базами.

Когда НЕ выбирать Claude:

– высоконагруженные пайплайны с жёстким бюджетом;

– простые задачи, где цена не оправдана;

– мультимодальные задачи со сложным видео и аудио;

– работа вне поддерживаемых стран.

Философия Claude в одной фразе: лучше медленнее, но точнее.

1.5. Gemini: мультимодальность и экосистема

Gemini – это нативный мультимодальный интеллект внутри экосистемы Google.

Он не «добавляет» работу с изображениями к текстовой модели. Он изначально создавался для работы с текстом, изображениями, видео, аудио и кодом одновременно. Это архитектурное решение, а не маркетинговое.

Плюс – интеграция с экосистемой Google. Gmail, Календарь, Поиск, Workspace, Drive. Gemini встраивается в эти инструменты. Находит письма. Создаёт события. Ищет информацию. Создаёт документы. Работает с таблицами.

И скорость. Flash-модели генерируют до 350 выходных токенов в секунду. Это очень быстро. Для массовой обработки – критически важно.

Что это значит на практике:

– нативная мультимодальность (текст, изображения, видео, аудио, код);

– контекст до 1M токенов;

– серия Flash: скорость до 350 токенов в секунду;

– глубокая интеграция с Gmail, Календарём, Поиском, Workspace;

– специализированная модель для кибербезопасности;

– экономия выходных токенов до 65%.

Когда выбирать Gemini:

– кросс-модальные задачи;

– работа внутри Google Workspace;

– высокоскоростные агенты;

– анализ смешанных данных;

– задачи, требующие работы с видео и аудио;

– массовая обработка с мультимодальностью.

Когда НЕ выбирать Gemini:

– задачи с критической важностью точности;

– работа вне экосистемы Google;

– случаи, где требуется максимальная воспроизводимость;

– глубокий анализ текста.

Философия Gemini в одной фразе: данные бывают разными, и ИИ должен работать со всеми.

1.6. Сводная таблица

Критерий

DeepSeek

ChatGPT

Claude

Gemini

Философия

Экономия

Завершённость

Точность

Мультимо-дальность

Сильнейшая сторона

Код, цена

Универсальность

Рассуждения

Кросс-модальность

Слабейшая сторона

Медицина

Узкая специализация

Цена

Надёжность

Контекст

1M токенов

256K токенов

1M токенов

1M токенов

Открытость

Открытый

Закрытый

Закрытый

Закрытый

Цена (вход/выход)

Низкая

Средняя

Высокая

Низкая

Скорость

Высокая

Средняя

Средняя

Очень высокая

Воспроизводимость

Средняя

Высокая

Очень высокая

Низкая

Лучшая задача

Код, массовая обработка

Универсальные задачи

Анализ, код-ревью

Мультимо-дальность

1.7. Как философия влияет на практику

Философия – это не абстракция. Она определяет, как инструмент ведёт себя в ваших руках.

Пример первый: вы просите написать письмо.

ChatGPT напишет дружелюбно и естественно. Claude – точно и по делу. DeepSeek – коротко и эффективно. Gemini – с учётом контекста вашей почты, если вы в экосистеме Google.

Пример второй: вы просите проанализировать договор.

Claude найдёт все риски и оценит их. ChatGPT сделает то же, но чуть менее глубоко. DeepSeek справится, но может упустить детали. Gemini обработает, но с меньшей воспроизводимостью.

Пример третий: вы просите написать код.

DeepSeek напишет быстро и качественно. Claude проверит и улучшит. ChatGPT напишет хорошо, но чуть менее оптимально. Gemini справится, но с меньшей надёжностью.

Пример четвёртый: вы просите проанализировать видео.

Gemini сделает это нативно. ChatGPT и Claude – с ограничениями. DeepSeek – плохо.

Пример пятый: вы обрабатываете 10 000 отзывов.

DeepSeek Flash сделает это за минуты и за копейки. ChatGPT – дольше и дороже. Claude – ещё дороже. Gemini Flash-Lite – быстро и недорого.

Философия определяет не только то, что модель умеет, но и то, как она это делает. И это влияет на всё: на скорость, на цену, на качество, на удобство.

1.8. Почему важно понимать различия

Многие используют одну модель для всего. Это удобно. Это привычно. И это ограничивает результат.

Если вы используете только ChatGPT – вы миритесь с тем, что он дороже DeepSeek для массовых задач. Если только Claude – миритесь с ценой. Если только DeepSeek – миритесь с ограничениями в медицине и мультимодальности.

Если только Gemini – миритесь с нестабильностью. Понимание различий даёт вам выбор. Вы можете использовать сильные стороны каждой системы. Можете комбинировать. Можете строить пайплайны.

Это не значит, что нужно использовать все четыре. Это значит, что нужно знать, какая система лучше подходит для вашей задачи.

Простой принцип: используйте ту систему, чья философия совпадает с вашей задачей.

Задача – массовая обработка? DeepSeek.

Задача – критический анализ? Claude.

Задача – универсальная работа? ChatGPT.

Задача – мультимодальность? Gemini.

Всё остальное – детали.

1.9. Что будет дальше

В следующих главах мы разберём:

– как выбрать систему под конкретную задачу;

– какие принципы работают с любой моделью;

– как работать с каждой системой по отдельности;

– как комбинировать системы.

Но прежде чем перейти к практике, запомните главное. Четыре системы – четыре философии. Понимание этих философий – основа эффективной работы с ИИ.

DeepSeek – экономия.

ChatGPT – завершённость.

Claude – точность.

Gemini – мультимодальность.

1.10. Итоги главы

DeepSeek – интеллект за минимальные деньги. Код, массовая обработка, ограниченный бюджет.

ChatGPT – решение по умолчанию. Универсальные задачи, документы, автоматизация.

Claude – высокая точность при длинном контексте. Анализ, код-ревью, критические решения.

Gemini – мультимодальность и экосистема. Видео, аудио, изображения, Google Workspace.

Главное правило: используйте ту систему, чья философия совпадает с вашей задачей.

Глава 2. Как выбрать систему под задачу

2.1. Почему это сложнее, чем кажется

Мы разобрали четыре философии. DeepSeek – экономия. ChatGPT – завершённость. Claude – точность. Gemini – мультимодальность. Казалось бы, всё просто. Выбирай под задачу – и работай.

На практике сложнее. Задачи редко бывают чистыми. «Проанализировать договор» – это и анализ, и работа с длинным документом, и юридическая точность, и иногда – работа с изображениями. Какая система подходит? Claude? ChatGPT? А может, комбинация?

Плюс – ограничения. Бюджет. Время. Доступность. Привычки. То, что теоретически лучше, может быть недоступно или неудобно.

Эта глава – о том, как выбрать систему в реальных условиях. Не в идеальном мире, где всё доступно и бесплатно. А в мире, где нужно сделать работу.

2.2. Три вопроса перед началом

Прежде чем открыть ту или иную систему, ответьте на три вопроса.

Вопрос первый: какова цена ошибки?

Это самый важный вопрос. Он определяет, какую модель можно использовать, а какую – нет.

Если ошибка стоит денег, времени или репутации – выбирайте Claude или ChatGPT в режиме Thinking. Они дают наибольшую точность и воспроизводимость.

Если ошибка допустима и легко исправляется – DeepSeek или Gemini Flash. Они быстрее и дешевле.

Пример:

Вы анализируете договор на 10 миллионов рублей. Цена ошибки – высокая. Выбирайте Claude.

Вы классифицируете 10 000 отзывов клиентов. Цена ошибки – низкая. Выбирайте DeepSeek Flash.

Вопрос второй: какой формат у входа?

Только текст – любая система.

Текст плюс изображения – Gemini или ChatGPT.

Текст плюс видео – Gemini.

Текст плюс аудио – Gemini.

Огромный объём текста (сотни страниц) – Claude или DeepSeek.

Пример:

Вы загружаете PDF с договором. Это текст. Подойдёт любая система.

Вы загружаете видео с конференции. Это видео. Подойдёт Gemini.

Вы загружаете годовой отчёт на 300 страниц. Это большой текст. Подойдёт Claude.

Вопрос третий: каков бюджет?

Массовая обработка с минимальными затратами – DeepSeek.

Средние задачи без жёстких ограничений – ChatGPT или Gemini.

Критически важные задачи, где цена не главное – Claude.

Пример:

Вы обрабатываете 50 000 документов. Бюджет ограничен. Выбирайте DeepSeek.

Вы пишете статью для блога. Бюджет не критичен. Выбирайте ChatGPT.

Вы оцениваете риски крупной сделки. Бюджет не главное. Выбирайте Claude.

2.3. Матрица выбора

Если вы не хотите отвечать на три вопроса, используйте матрицу. Найдите задачу – получите рекомендацию.

Задача

Первый выбор

Альтерна-тива

Почему

Генерация кода

DeepSeek

Claude

Лучшее качество за минимальные деньги

Код-ревью

Claude

ChatGPT

Максимальная точность

Анализ договора

Claude

ChatGPT

Высокая воспроизводимость

Массовая обработка текста

DeepSeek

Gemini Flash-Lite

Минимальная цена

Анализ изображений

Gemini

ChatGPT

Нативная мультимодальность

Анализ видео

Gemini

–

Только Gemini делает это нативно

Анализ аудио

Gemini

–

Только Gemini делает это нативно

Написание текстов

ChatGPT

Claude

Естественность и скорость

Редактирование текстов

Claude

ChatGPT

Точность и глубина

Автоматизация рутины

ChatGPT

Gemini

Scheduled Tasks и интеграции

Научные исследования

Claude

ChatGPT

Воспроизводимость

Медицинские вопросы

Claude

ChatGPT

Надёжность

Юридические вопросы

Claude

ChatGPT

Точность

Финансовый анализ

Claude

ChatGPT

Глубина

Работа в Google

Gemini

–

Интеграция с экосистемой

Ограниченный бюджет

DeepSeek

Gemini Flash-Lite

Минимальная цена

Критические решения

Claude

ChatGPT

Максимальная надёжность

Мультимодальные задачи

Gemini

ChatGPT

Нативная мультимодальность

Быстрые ответы

Gemini Flash-Lite

DeepSeek Flash

Скорость

Сложные рассуждения

Claude

ChatGPT Thinking

Глубина

2.4. Когда одной системы недостаточно

Не всегда нужно выбирать одну систему. Иногда лучший результат даёт комбинация.

Признаки того, что нужна комбинация:

– задача включает разные типы данных (текст, изображения, видео);

– задача требует и скорости, и точности;

– задача включает массовую обработку и критический анализ;

– задача требует разных точек зрения;

– цена ошибки высокая, но бюджет ограничен.

Пример: анализ договора с последующей автоматизацией.

Шаг первый: Claude анализирует договор и выявляет риски. Почему Claude? Потому что нужна точность.

Шаг второй: ChatGPT составляет письмо контрагенту с уточнениями. Почему ChatGPT? Потому что нужен естественный текст.

Шаг третий: DeepSeek обрабатывает сто таких договоров за ночь по минимальной цене. Почему DeepSeek? Потому что нужна экономия.

Пример: создание контента.

Шаг первый: Gemini анализирует изображения и видео для вдохновения. Почему Gemini? Потому что нужна мультимодальность.

Шаг второй: ChatGPT пишет черновик текста. Почему ChatGPT? Потому что нужен естественный текст.

Шаг третий: Claude проверяет факты и стиль. Почему Claude? Потому что нужна точность.

Шаг четвёртый: DeepSeek адаптирует текст для десяти платформ. Почему DeepSeek? Потому что нужна массовость.

Пример: разработка кода.

Шаг первый: DeepSeek пишет функцию. Почему DeepSeek? Потому что быстро и дёшево.

Шаг второй: Claude проверяет код. Почему Claude? Потому что лучший в код-ревью.

Шаг третий: DeepSeek исправляет код. Почему DeepSeek? Потому что быстро и дёшево.

Шаг четвёртый: Claude пишет тесты. Почему Claude? Потому что лучший в тестировании.

2.5. Чего не делать

Не используйте одну систему для всего.

Это всё равно что готовить борщ в кофемашине. Работает? Нет. Но некоторые пытаются.

Если вы используете только ChatGPT – вы миритесь с тем, что он дороже DeepSeek для массовых задач.

Если только Claude – миритесь с ценой.

Если только DeepSeek – миритесь с ограничениями в медицине и мультимодальности.

Если только Gemini – миритесь с нестабильностью.

Не выбирайте систему по принципу «все говорят, что она лучшая».

Лучшая – та, что решает вашу задачу. Не та, что популярна. Не та, что дороже. Не та, что рекламируют.

Не игнорируйте ограничения.

Если модель плоха в медицине – не используйте её для медицинских вопросов. Если модель дорогая – не используйте её для массовых задач. Если модель нестабильна – не используйте её для критических решений.