Обработка PDF-документов с помощью нейросетей, таких как Claude, требует значительных затрат на токены. Например, каждая страница отсканированного PDF рассматривается как изображение, что увеличивает количество токенов до 1785 на страницу. Таким образом, 200-страничный документ может потребовать около 357 000 токенов, что влечет за собой расходы порядка 90 рублей при цене $3 за миллион токенов.
Если заранее извлечь текст из PDF, количество токенов на страницу значительно снижается до 300–600. Это позволяет существенно сократить затраты на обработку, особенно при большом количестве документов. Например, при прогоне 50 документов в день, стоимость обработки может составить $55 в сутки или $1 600 в месяц, если текст не был извлечен заранее.
Эти данные подчеркивают важность оптимизации процесса обработки документов для снижения затрат. Понимание структуры токенов и стоимости обработки может помочь пользователям эффективно планировать бюджет на использование нейросетей, особенно в бизнес-среде, где объемы документов могут быть значительными.