Анализ данных и текстов: ИИ для BI и аналитики
Sentiment-анализ, классификация, извлечение сущностей, summarization больших отчётов.
LLM — универсальный аналитический инструмент: суммаризация многостраничных отчётов, извлечение структурированных данных из неструктурированного текста (PDF, скриншоты, переписка), классификация и оценка тональности.
Рекомендуемые модели для этой задачи
Пример кода
python# Извлечение структурированных данных из отчёта
resp = client.chat.completions.create(
model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
messages=[{
"role": "system",
"content": "Извлеки из отчёта в JSON: revenue, gross_margin_pct, top_3_risks (массив строк). Если данных нет — null."
}, {
"role": "user", "content": pdf_text_2024
}],
response_format={"type": "json_object"},
)
import json
data = json.loads(resp.choices[0].message.content)
Замените ng-... на свой ключ из личного кабинета. Полная документация — /api/.
Запустите свой Анализ данных и текстов
Один OpenAI-совместимый эндпоинт, любая из 401+ моделей, биллинг ИП/ООО в рублях.
Получить API-ключ → Документация APIЧасто задаваемые вопросы
Как анализировать сканы документов и PDF?
Используйте vision-модели (GPT-4o, Gemini 2.5 Pro, Claude Opus): передавайте изображения страниц как
image_url в content.Reasoning-модели стоят дороже — когда они нужны?
Multi-step рассуждения: финансовый анализ с условиями, юридические заключения, диагностика инцидентов. DeepSeek R1, OpenAI o1, Claude Opus.
Сколько стоит обработать 1000 отзывов?
При среднем отзыве 300 слов ≈ 400 токенов: на Haiku ≈ 25 руб; на Sonnet ≈ 120 руб; на Opus ≈ 600 руб.
Стоит ли использовать LLM вместо традиционного NLP?
Для прототипа — всегда LLM. Для прод-нагрузки больше 100K объектов в день — считайте затраты, иногда классический pipeline дешевле.