Зачем платить за 12 нейросетей, если работают только три?

Yevhenii Rozov · 2026-05-28

14 февраля, 23:40. Я закрываю ноутбук и смотрю на цифру в банковском приложении.

$80 чистыми. За шесть часов работы.

---

Как я потратил $43 на подписки и всё равно написал код сам

Тот лендинг был простым. Форма, три секции, анимация на скролле. Клиент дал бриф, я прикинул - два часа максимум.

Вместо этого я открывал пять разных вкладок и собирал код как Франкенштейна из кусков, которые не работали друг с другом.

ChatGPT давал структуру, но ломал CSS. Gemini переписывал логику, но терял контекст через три сообщения. Copilot в VS Code подсказывал что-то похожее на правильное, но не понимал мой стиль файловой структуры. Я платил за всё это одновременно, прыгал между вкладками и в итоге написал финальный блок сам - потому что объяснять нейросети контекст занимало больше времени, чем просто сделать.

Клиент получил лендинг. Заплатил $200. Я сел считать: $12 ChatGPT Plus, $10 Gemini Advanced, $19 Copilot, $2 на какой-то разовый токен. Итого $43 ушло в никуда.

Это не проблема денег. Это проблема иллюзии.

Я покупал ощущение, что работаю быстрее - и именно это ощущение стоило мне денег. Потому что каждый новый инструмент требует онбординга, контекста, понимания того, где он врёт, а где говорит правду. Когда у тебя их пять - ты не ускоряешься. Ты просто хаотично переключаешься между пятью разными интерфейсами и теряешь нить.

Я посчитал: если бы тот вечер я отработал с одним инструментом, который знаю хорошо, - закончил бы за два часа и ушёл спать.

Я собрал промпты по этой теме в PDF. Забери бесплатно: https://t.me/airozov_bot

---

Три инструмента, которые остались после месяца тестирования

После того февраля я решил провести нормальный эксперимент. Не "попробовать" - а системно. Взял 12 инструментов, прогнал через реальные задачи, записывал время и результат.

Тестировал на трёх типах задач: написание и правка кода, работа с текстом и документами, автоматизация и агентные цепочки. Через месяц осталось три.

Claude через Cursor. Это основной стек для кода. Claude понимает контекст проекта целиком - не одного файла, а всей структуры. Я открываю Cursor, он видит папку, и мне не нужно каждый раз объяснять "у меня Next.js, вот как устроены компоненты". Он уже знает. Среднее время на задачу, которую раньше делал за 40 минут - сейчас 17-20 минут. Это не магия, это просто отсутствие потери контекста.

ChatGPT я не выкинул, но перевёл на конкретную роль. Только работа с клиентами: черновики писем, объяснение технических вещей простым языком, структура предложений. GPT-4o хорошо держит тон и умеет "говорить как человек". Для кода - нет. Для коммуникации - да.

Perplexity закрыл всё, что связано с исследованием. Когда мне нужно быстро понять, какой стек выбрать для задачи, найти актуальную документацию или проверить, не устарел ли подход - Perplexity быстрее и честнее, чем ChatGPT с его склонностью уверенно врать про конкретные версии библиотек.

Всё остальное - Gemini, Mistral, Copilot как отдельный инструмент, три разных "AI-ассистента для продуктивности" - ушло. Не потому что плохие. Потому что добавляли слой, а не убирали.

Конкретно по деньгам: сейчас плачу $40 в месяц за Cursor Pro и $20 за ChatGPT Plus. Perplexity на бесплатном плане - для моих задач хватает. Итого $60 против прежних хаотичных $80-100 на всё подряд - и при этом скорость работы выросла реально.

---

То, что я не ожидал понять

Самое неожиданное - это не про инструменты.

Я думал, что тестирование покажет мне "лучшую нейросеть". Оказалось, что вопрос вообще не в этом.

Нейросеть работает настолько хорошо, насколько хорошо ты умеешь её кормить контекстом. Claude не умнее ChatGPT сам по себе - он лучше работает с моими задачами, потому что я научился писать промпты под его логику. Я знаю, где он уверенно ошибается (иногда галлюцинирует в длинных цепочках рассуждений). Я знаю, где он точен. Это знание стоит денег - не в смысле подписки, а в смысле времени, которое я потратил на понимание.

Когда ты прыгаешь между пятью инструментами, ты не накапливаешь это знание ни про один из них.

Есть ещё одна вещь. Большинство людей, которые жалуются, что "нейросети не работают" - используют не те инструменты для не тех задач. Я видел, как люди пытаются писать код в Jasper (который для маркетинга), или используют ChatGPT для анализа таблиц вместо того чтобы загрузить файл в Claude. Инструмент не виноват. Просто никто не объяснил, для чего он сделан.

Ловушка не в том, что нейросети плохие. Ловушка в том, что их маркетинг говорит "делай всё" - и ты веришь, платишь за пять подписок, и в итоге не делаешь ничего быстро.

Каждый день разбираю один такой инструмент в Telegram: https://t.me/yevheniirozov

---

Одно действие прямо сейчас

Если ты сейчас используешь больше двух нейросетей и не можешь чётко сказать, для чего каждая - у тебя та же проблема, что была у меня в феврале.

Зайди на claude.ai и напиши вот этот промпт:

*"Я [твоя профессия]. Мои три главные рабочие задачи: [список]. Я сейчас использую [инструменты]. Скажи честно: для каких из этих задач ты подходишь лучше всего, а для каких я должен использовать что-то другое - и что именно."*

Claude ответит честно. Иногда скажет "для этого я не лучший вариант". Именно поэтому я ему доверяю больше, чем инструментам, которые говорят "да" на всё.