Három tényező uralja az árat: a feladat összetettsége, a meglévő rendszerekkel való integráció mélysége, és az elvárt megbízhatósági szint. Egy belső használatú asszisztens olcsóbb, mint egy ügyféllel közvetlenül kommunikáló rendszer, mert utóbbinál az auditálhatóság és a hibakezelés sokkal komolyabb.
| Csomag | Mit kapsz | Ár | Idő |
|---|---|---|---|
| Pilot | 1 use case, 1 rendszer, belső használat | 500k – 1,2M Ft | 2–4 hét |
| MVP | 1–2 use case, 2–3 integráció, monitoring | 1,2M – 2,5M Ft | 4–8 hét |
| Teljes | 3+ use case, ERP/CRM integráció, audit | 3M – 8M Ft | 8–16 hét |
| Üzemeltetés | Hosting + finomhangolás + support | 80k – 350k Ft / hó | folyamatos |
Egy átlagos belső asszisztens havi LLM-költsége 5 000 – 50 000 Ft KKV-méretben, mert GPT-4o vagy Claude Sonnen szinten egy érdemi prompt 1–5 forint. Magasabb forgalomnál (pl. ügyfélszolgálati chat) 50 000 – 300 000 Ft / hó a tipikus tartomány. Mindig modell-mixet használok: rutinfeladatok olcsó modellen, kritikus döntések drágábban.
Ha egy adminisztratív munkatárs heti 10 órát szabadít fel egy AI rendszer miatt, az havi szinten ~160 000 Ft bérköltséget jelent (bruttó-bruttó). Egy 1,5 millió forintos MVP így 9 hónap alatt megtérül — és ez konzervatív becslés, mert nem számoltuk a kevesebb hibából eredő megtakarítást.
Egy AI ügynök nem helyettesít egy embert, hanem egy ember termelékenységét 2–4-szerezi az adott folyamatban. A leggyorsabb ROI ott jön, ahol nagy mennyiségű, ismétlődő, szabályalapú vagy kvázi-szabályalapú munka van: ajánlatkészítés, számlafeldolgozás, ügyfél-első-kör, jelentéskészítés.
Konkrét projekted van? Írj egy emailt, és 30 perc beszélgetés után kapsz egy reális becslést.