От поста в Telegram до сделки: где менять AI-модель по пути лида

Лид увидел пост, задал вопрос, написал боту, запросил кейс, ушёл думать и через неделю вернулся с финансовым директором. Если на каждом этапе ему отвечает одна модель одним «дружелюбным тоном», автоматизация звучит как человек, который не слушает.

Разберём путь одного B2B-лида. На каждом шаге меняются цель, цена ошибки и необходимая память — значит, должна меняться и модель.

Этап 1. Контент

Grok 4.5 ищет напряжение, а не пишет пост

Telegram нужен конфликт, который читатель узнаёт за две секунды. Grok 4.5 при цене около $0,196/$0,588 за 1M Token для контекста до 200K рационален для дешёвого исследования углов: возражения, спорные формулировки и контраргументы.

Неудачно: «Напиши вирусный пост про AI API».Лучше: «Найди пять противоречий, которые раздражают CTO при покупке AI API. Для каждого дай наблюдаемую ситуацию и сильный контраргумент. Не пиши пост».

Финальный текст появляется после выбора тезиса человеком. Иначе модель производит гладкую публикацию без причины дочитать её.

Этап 2. Визуал

Gemini 3.6 Flash проверяет обещание карточки

Telegram-карточка работает в маленьком размере. Gemini 3.6 Flash с ценой около $0,75/$3,75 принимает текст и изображения, поэтому может проверить креатив по Brief: читается ли заголовок, понятна ли тема без Caption, не потерялось ли обещание.

Не спрашивайте, красиво ли. Дайте проверяемые критерии — главный объект, контраст, иерархия, соответствие аудитории. Так taste contest превращается в QA.

Этап 3. Комментарий

DeepSeek V4 Flash решает, кому отвечать сейчас

После публикации приходят вопросы, спам и претензии. DeepSeek V4 Flash по цене около $0,133/$0,265 подходит для

массовой классификации:
{
  "intent": "pricing_question",
  "lead_score": 0.78,
  "needs_human": false,
  "reply_policy": "factual_short",
  "risk": ["price_may_change"]
}

Сначала модель определяет маршрут. Цена приходит из каталога; претензия уходит оператору; общий вопрос получает короткий Draft.

Этап 4. Бот

GPT‑5.6 Terra держит темп, но не импровизирует условия

В личном диалоге важна скорость. GPT‑5.6 Terra с ценой около $0,196/$1,176 для контекста до 272K подходит для FAQ, квалификации и сбора требований.

Боту можно объяснять продукт и задавать вопросы. Нельзя придумывать скидку, SLA, юридические условия и доступность модели. Эти данные приходят из Tool. На вопрос о гарантии доступности правильный ответ берётся из договора, а не из уверенной формулировки LLM.

Этап 5. Research

Kimi K3 читает длинную историю без фальшивой близости

Перед BD-встречей полезно изучить сайт, публикации, вакансии, прошлую переписку и CRM. Kimi K3 с контекстом около 1M Token и ценой примерно $2,357/$11,783 — инструмент пакетного исследования, а не каждого сообщения.

Результат разделяется на факт со ссылкой, вывод из нескольких фактов, гипотезу для встречи и запрещённые личные детали.

Персонализация становится пугающей, когда демонстрирует объём слежения, а не понимание задачи клиента.

Этап 6. Предложение

Qwen3.8 Max собирает структуру сделки

Qwen3.8 Max с контекстом 1M Token и ценой около $1,767/$5,302 полезен для многошаговой работы: связать расшифровку встречи, требования, техническую схему и шаблон КП.

Хорошее предложение фиксирует проблему, критерий успеха, границы пилота, ответственность, неизвестные и следующий шаг. Цена и юридические условия подставляются из утверждённых источников.

Этап 7. Красная команда

Claude Opus 5 ищет, почему сделка развалится

Перед отправкой крупного КП Claude Opus 5 выступает независимым скептиком. Он ищет непроверяемые обещания, разрыв между решением и критерием клиента, скрытые риски и вопросы CFO, CISO и CTO. Модель получает Brief и предложение, но не оправдания автора.

Экономика воронки сама выбирает модели

10 000 просмотров : идеи и классификация : дешёвые модели
   300 диалогов   : FAQ и qualification  : быстрая модель
    30 SQL        : research и proposal  : длинный контекст
     5 сделок     : критический review   : сильная модель

По мере движения лида объём запросов снижается, а цена ошибки растёт. Дорогая модель появляется там, где уже есть коммерческий сигнал.

Не передавайте между моделями весь чат

Следующему этапу нужна не бесконечная Transcript, а структурированное состояние:

company: ...
verified_needs: [...]
open_questions: [...]
decision_process: ...
constraints: [...]
promises_made: [...]
sources: [...]
consent_scope: ...

Это уменьшает Token и не даёт случайной шутке из комментариев стать «требованием клиента».

Метрики, которые не обманывают

Один API, разные роли

OdiRouter.ai позволяет использовать модели через совместимый интерфейс. В workflow лучше вызывать роли: trend_research, lead_triage, dialog, account_research, proposal, red_team.

Так маркетинг меняет модель для идей, не затрагивая BD-предложения, а владелец бюджета видит стоимость этапов.

Модель для Telegram-поста не обязана готовить КП. Быстрый бот не должен вести переговоры, а длинноконтекстное исследование не нужно каждому комментарию.

Правильная маршрутизация повторяет экономику воронки: наверху — дешёвое исследование, в середине — быстрый диалог, внизу — глубокая подготовка и независимый Review. Чем ближе решение к деньгам и репутации, тем меньше запросов и больше контроля.