# Разработчик сравнил стоимость выполнения задачи ИИ-агентами: Fable потратил $457, deep^2 — $20

> Инженер-программист Торстен Балл (Thorsten Ball) провёл эксперимент по оценке эффективности ИИ-агентов для автоматизации кодирования, сравнив затраты на выполнение одной и той же задачи у двух систем: Fable и deep^2.

- Canonical HTML: https://youragents.me/ru/media/news/razrabotchik-sravnil-stoimost-vypolnenija-zadachi-ii-agentami-fable-potratil-457-deep-2-20
- Markdown: https://youragents.me/ru/media/news/razrabotchik-sravnil-stoimost-vypolnenija-zadachi-ii-agentami-fable-potratil-457-deep-2-20.md
- Section: Новости
- Published: 2026-06-13T17:00:33+03:00
- Modified: 2026-06-13T17:00:33+03:00

Инженер-программист Торстен Балл (Thorsten Ball) провёл эксперимент по оценке эффективности ИИ-агентов для автоматизации кодирования, сравнив затраты на выполнение одной и той же задачи у двух систем: Fable и deep^2. 

Торстен Балл, автор книг по программированию и разработчик, опубликовал результаты тестирования ИИ-агентов, специализирующихся на генерации кода. В ходе эксперимента он поручил двум системам — Fable и deep^2 — выполнить идентичную задачу по автоматизации рабочего процесса. Разница в стоимости оказалась значительной: Fable израсходовал $457, в то время как deep^2 справился с заданием за $20.

Балл не раскрыл детали самой задачи, но подчеркнул, что речь идёт о реальном сценарии использования, а не об искусственном бенчмарке. По его словам, столь существенный разрыв в затратах объясняется различиями в архитектуре агентов и подходах к оптимизации ресурсов. «Системы, которые не учитывают стоимость вычислений, рискуют стать экономически нежизнеспособными даже при высокой точности», — отметил он в своём посте.

Эксперимент вызвал обсуждение в сообществе разработчиков, где уже давно ведутся споры о балансе между качеством генерации кода и стоимостью эксплуатации ИИ-инструментов. Некоторые участники дискуссии указали на то, что высокая цена Fable может быть оправдана в корпоративных сценариях, где важнее надёжность, а не экономия. Другие, напротив, сочли результаты Балла аргументом в пользу более «лёгких» решений, таких как deep^2.

Публикация Балла также привлекла внимание к вопросу прозрачности ценообразования ИИ-агентов. В условиях, когда многие компании предлагают платные подписки на доступ к своим моделям, сравнительные тесты становятся важным инструментом для оценки рентабельности таких инструментов.

Источники: X-пост Торстена Балла (Thorsten Ball), 12 июня 2026 года.