Claude Code для анализа расходов: как он разобрал наш счёт за серверы

В октябре наш облачный хостинг выставил счёт на $265. Пятью месяцами раньше было $20, потом $32, $68, $125. Каждый месяц вдвое больше, и мы не знали почему.

2 ноября мы отдали разбор Claude Code: дали ему доступ к API хостинга и к нашим метрикам и попросили объяснить, за что мы платим. Ниже по шагам, что он сделал, что нашёл, что после этого поменялось и где он остановился. В конце инструкция, как провести такую же проверку у себя.

Почему за разбор расходов взялся ИИ

Счёт хостинга приходит одной суммой. Чтобы понять, из чего она складывается, нужно выгрузить расход по каждому сервису и по каждой строке (процессор, память, трафик, диск), умножить на цены тарифа и сверить с итогом. Руками это полдня работы, которую никто не делает, пока сумма маленькая. Агенту хватает доступа к API и одной просьбы.

На следующий день у инди-разработчика levelsio вышел пост о том же. Claude Code нашёл ему почти $34 000 экономии в месяц: дешёвые видеомодели вместо дорогих, бэкапы, которые хранили версии файлов десять лет, домены, которыми никто не пользовался, и даже слишком дорогую подписку на сам Claude.

У нас суммы на два порядка меньше. Зато вся картина разобрана до строчки, и на ней хорошо видно, где ИИ в анализе расходов силён, а где нет.

Шаг первый: сверить сумму, прежде чем объяснять

Бэкенд нашего ИИ-агента, прокси к языковым моделям и мониторинг занимают 14 сервисов у одного облачного хостинга. Агент выгрузил расход каждого за расчётный период и посчитал его по ценам тарифа. Сумма сошлась со счётом с точностью до пары долларов. Только после этого он начал что-то утверждать.

Этот шаг важнее, чем кажется. Модель, которая объясняет счёт, не сверив его, может рассказать убедительную историю про чужие цифры. Сверка с итогом делает остальной разбор проверяемым.

Что оказалось в счёте

Две трети денег ушло на исходящий трафик: $181 из $267. Память стоила $78, процессор и диск вместе $7. То есть мы платили в основном за пересылку данных, а не за вычисления.

Почти весь трафик давали два сервиса: основной бэкенд ($126 трафика из $176) и прокси, через который агент ходит к моделям ($49 из $55). Мониторинг стоил $19, остальные 11 сервисов вместе $17.

Три причины, по которым мы гоняли данные зря

Модель каждый раз получала весь разговор заново. ИИ-агент делает десятки шагов на одну задачу, и на каждом шаге прокси отправлял модели всю переписку целиком, хотя протокол позволяет отправить только новую часть. За 45 минут проверки так ушло 3579 запросов, и только два из них были «дописками».

После каждого выката сервер забывал, какие файлы уже лежат в песочнице. Когда агент работает с документами клиента, они загружаются в изолированную машину. После перезапуска сервер считал её пустой и отправлял документы снова. Только на документы уходило около 10 ГБ в сутки.

Ответы не сжимались. Список задач весил 521 КБ, со сжатием стал 132 КБ. Ответ с одним чатом сжался со 120 до 14 КБ.

Что поменялось после исправлений

Исправления вышли 3 и 4 ноября. Вечером 3-го из 2236 запросов к модели 1961 ушли дописками. На каждый байт, пришедший от модели, прокси теперь отдаёт 0,47 байта вместо 1,03.

Сравнивать суммы за месяц здесь бессмысленно: трафик зависит от того, сколько работы сделали клиенты. Поэтому агент считал на единицу работы. С 20 октября по 3 ноября на 1000 вызовов модели уходило 13,3 ГБ, с 4 по 6 ноября 6,6 ГБ. День стоил $8,7, теперь $6.

В деньгах это около $80, или 6,5 тыс. рублей в месяц. Меньше, чем одна подписка на ИИ.

Где ИИ не справился

С памятью. В сентябре она стоила около $1 в день, сейчас $2,8, и строка продолжает расти. Сам процесс бэкенда говорит, что занимает 1,6 ГБ, а хостинг считает за тот же контейнер от 3 до 5,8 ГБ. Куда уходит разница, агент не доказал. Версии у него есть (кэш файлов, дочерние процессы), но проверить их изнутри контейнера он не смог: SSH-ключ на ноутбуке закрыт паролем. В отчёте он так и написал, «не доказано», и не стал подгонять вывод.

Для анализа расходов это ценнее найденных $80. Агент, который пишет «не знаю» вместо красивой версии, полезнее, чем тот, кто всегда находит причину. О том, почему модели уверенно ошибаются и как это ловить, мы писали в статье про галлюцинации ИИ.

Разбор расходов как регулярная работа

Один разбор мало что даёт: исправление надо проверить, а новая утечка появится через месяц. Поэтому разбор расходов у нас теперь регулярная работа агента. За неделю он трижды возвращался к этому счёту: 2 ноября нашёл причины, 3-го проверил исправления в день выката, 5-го перемерил расход по дням. Параллельно мы завели учёт всех расходов компании, куда сводятся подписки, серверы и банковские выписки, и его тоже разбирает агент. Как отдать агенту работу, которая повторяется каждую неделю, мы разбирали отдельно.

Как это делают другие

Самая крупная находка, которую мы видели за эти недели, не про серверы. Предприниматель Bill D'Alessandro получил от бухгалтера черновик декларации: доплатить $117 360 налога. Он попросил ChatGPT сверить каждую цифру с исходными документами. Модель работала 90 минут и выдала отчёт на 15 страниц: по её расчёту, ему положен возврат $191 173. Он прошёл отчёт построчно с бухгалтером, и тот согласился. Сам D'Alessandro пишет, что декларацию с нуля модель бы не составила и бухгалтер ему по-прежнему нужен.

В ответах под постом levelsio один разработчик рассказал, что Claude вдвое срезал им счёт за Twilio, сервис звонков и СМС, и теперь они раз в месяц проверяют так все подписки. Чем ИИ может помочь бухгалтеру в 1С, банке и ЭДО, а что ему отдавать нельзя, мы собрали в статье ИИ для бухгалтера.

Как провести такой анализ расходов у себя

1. Дайте доступ только на чтение. Агенту нужен токен API хостинга или выгрузка счёта, но не право что-то менять. Как мы разделяем доступы, описано в статье о доступах ИИ-агента.
2. Попросите сначала сверить сумму. Пусть агент посчитает расход по сервисам и строкам и сравнит с итогом счёта. Не сошлось, значит дальше разбирать рано.
3. Спросите, из чего состоит самая большая строка. У нас это был трафик, у levelsio видеомодели. Причина почти всегда в одной-двух строках.
4. Сравнивайте на единицу работы. Сумма за месяц растёт вместе с клиентами. Считайте расход на 1000 запросов, на заказ, на пользователя.
5. Проверьте результат после исправления. Попросите агента перемерить через день-два тем же способом.
6. Читайте, где агент пишет «не знаю». Это самые честные места отчёта, и именно там нужен человек.

Что дальше: банк и учёт

Серверы оказались мелкой статьёй. Агент отлично разбирает то, что видно в данных: API провайдера, метрики, логи. Но экономить он будет там, куда ему дали посмотреть, а главные деньги у небольшой компании обычно лежат в счетах, которые никто не выгружает: подписки на разных картах, QR-платежи, оплаты через магазины приложений.

ИИ-агент «Сам Решу» подключается к Точке, Т-Банку, СберБизнесу, Альфа-Банку, Модульбанку и к 1С, поэтому такую же проверку можно провести по банковскому счёту и учёту, а не только по серверам.

Источники

• Счета и расход по сервисам: API облачного хостинга, выгрузка 07.11.2026; число вызовов моделей из журнала «Сам Решу».
• levelsio, пост в X о расходах после проверки Claude Code, 03.11.2026.
• Bill D'Alessandro, пост в X о проверке декларации с ChatGPT, 07.10.2026.
• Ответы под постом levelsio, 03.11.2026.