Бизнес-модель продажи и использования ПО
Один интерфейс LLMProvider быстро перестаёт быть достаточным, когда в SaaS появляются разные модели, требования к приватности, fallback, стоимость и observability. Разбираю, как вынести эти решения в отдельный AI Gateway на Go и не размазать AI-логику по всему backend.
Часто задаюсь таким вопросами:
• что будет с моими активами через 5 лет, если взять квартиру в ипотеку?
• стану ли я богаче или же беднее от этого?
• смогу ли я выплатить вообще с текущими доходами и расходами всю ипотеку?
• а если не смогу, в какой момент получу кассовый разрыв?
Ипотечные калькуляторы считают только платёж, а в Excel нужно знать тонну формул для учета всех нюансов расчетов во времени, да и наглядность в эксель сильно хромает.
Поэтому для получения ответов на свои вопросы, решил написать движок, который симулирует движение денег между счетами, и посчитал на нем два базовых сценария:
• снимать квартиру и параллельно гасить ипотеку
• или взять жильё на миллион дороже, сразу заехать и отправлять сэкономленную аренду в досрочное погашение.
Второй вариант закрыл ипотеку почти на год раньше, а процентов банку ушло столько же - хотя взял я на миллион больше.
Rezi получил более 11 тысяч аккаунтов после запуска на Reddit, а затем развивал продвижение через поиск. Разбираю, как команда выбирала страницы и инструменты, и предлагаю эксперимент для своего SaaS.
Несколько месяцев назад мне понадобилось заключить договор с Леноблводоканалом. Казалось бы, обычная бюрократическая задача: отправил документы, получил ответ, подписал договор. На практике ответа долго не было. Юриста у меня не было. Зато был AI.
Я описал ситуацию, приложил документы и попросил помочь разобраться, какие у меня вообще есть варианты. В результате подготовил две жалобы в УФАС. Через некоторое время история сдвинулась с места, и договор со мной в итоге заключили.
Не хочу делать из этого вывод в духе «ChatGPT заменил юриста». Наоборот. Когда я позже посмотрел на этот процесс уже как backend-разработчик, самым интересным оказалось другое:
обычный чат — довольно плохая архитектура для решения подобных задач.
Именно из этого наблюдения появилась идея небольшого SaaS-проекта.
Как Web3Forms находил первых клиентов и почему готовый пример формы может стать частью продвижения API. Разбор источников и эксперимент для своего SaaS с событиями, которые стоит измерять.
Miro продали в 13 раз дешевле оценки 2021 года, и я пошёл считать, что вышло из нашей попытки уйти от подписок. За год мы заменили Tilda, Confluence, Jira и Slack своим кодом, целей было две: экономия и гибкость. Экономии не получилось: по полной ставке сеньора и с учётом владения первый год ушёл в минус около 2 млн. Гибкость, кажется, получилась, и выяснилось, что трекер до рабочего состояния доводит не разработчик, а скрам-мастер. В статье цифры по четырём заменам, инцидент с уязвимостью в авторизации, который заставил поставить ревью второй нейронкой, и критерий из трёх вопросов, что переписывать не стоит.
Postiz можно установить на своём сервере или оплатить облако с теми же возможностями. Разбираю, как открытый код, интеграции и страницы сравнений связаны с продвижением продукта, и предлагаю эксперимент для своего SaaS.
Какой биллинг нужен стартапу для первого платного запуска? Подключить приём платежей — мало, но и полноценная система расчётов на старте не нужна. Разбираю, что должно войти в MVP биллинга, а какие сценарии можно оставить на потом.
Шесть российских RPA‑платформ, более 300 критериев и тысячи страниц документации. В начале исследования мы ожидали увидеть привычный для enterprise‑рынка разрыв между несколькими лидерами и остальными участниками. Вместо этого обнаружили сформировавшееся ядро зрелых платформ, каждая из которых способна работать в крупном корпоративном контуре.
Это не значит, что продукты одинаковы. Наоборот, различия есть, но искать их нужно не в базовом списке функций. Они проявляются в архитектуре, эксплуатации, требованиях к команде, работе с отечественной инфраструктурой, ИИ‑возможностях и полной стоимости владения.
В конце июля июля мы опубликовали исследование «RPA Круг Громова 2026». В этой статье расскажу, как мы его делали, какие гипотезы не подтвердились и на что смотреть заказчику, если пункт «умеет создавать программных роботов» уже ничего не объясняет.
Проверил 6 AI API-сервисов с бесплатным доступом: VyceAI, Experiential, Dahl, APInex, ModelRouter и TokenForge. Сравнил доступные модели, стартовые лимиты, RPM и поведение API на практике.
Сегодня только самый ленивый уже не попробовал создать свой SaaS. И я это знаю, так как руковожу маркетинговым агентством, которое больше 10 лет специализируется на продвижении SaaS-сервисов, и мы тоже параллельно делаем несколько собственных SaaS-продуктов, за маркетинг которых я плачу из своего кармана. И ко мне переодически приходят за консультацией по поводу продвижения разных SaaS. Поэтому, учитывая, что за эти годы мы собрали микс работающих каналов для десятков клиентских, я решил написать статью, в которой расскажу, что работает в России, а что за рубежом и что из этого доступно для российских основателей, чем продвижение B2B SaaS отличается от B2C, и с чего бы я начинал сегодня.
Отток в массовом B2B SaaS почти всегда рождается не в недовольстве продуктом, а в первых днях после покупки, до того как клиент дошёл до реального результата. Чинит его онбординг, а не запуск программы удержания.
Пользователи открывали мое приложение VibeLing и не понимали, что учить. Я добавил готовые коллекции и долго считал проблему решенной.
Но однажды открыл собственный словарь сербского и понял: все это время я решал не ту проблему.
С этого материала хочу начать небольшую серию квартальных обзоров рынка конструкторов сайтов и CMS. Сервисы сейчас развиваются настолько быстро, что уследить за всеми релизами, сменой подходов и новыми технологиями становится все сложнее. Поэтому раз в несколько месяцев буду собирать наиболее заметные изменения в одном месте и смотреть не только на то, какие функции появились, но и на то, куда в целом движутся сами платформы. Этот летний дайджест будет первым выпуском такой серии.
Всем привет! Это Денис Сметнев. Я тут рассказываю про вайбкодинг, про то, как один человек теперь может заменить команду, и как узкое горлышко переместилось из разработки в сторону маркетинга. При этом я наставник у ребят, которые пилят SaaS, но не справились бы без разработчиков. Речь про Reels-Boss — сервис, который нарезает длинные видео на вирусные вертикальные куски для Shorts, Reels и TikTok. Рассказываю, как ребята втроем обслуживают 50 000 клиентов и почему вайбкодеры не справятся с таким сервисом.
Первый запуск рекламы:
5 929 переходов
3 289 целевых действий
CR (доля посетителей, которые совершили нужное нам действие) — 55,47%
CPA (сколько нам стоило одно такое действие) — 6,89 ₽
Для нас целевым действием было первое реальное действие на онлайн-доске. Больше половины людей не просто приходило, а реально начинало пользоваться доской. На первый взгляд результаты были почти идеальными. Оставалось прикрутить монетизацию и можно было считать будущую выручку.
Или же нет? Мы детальнее посмотрели, возвращались ли пользователи.
Почти никто.
AI-сервисы, API и SaaS всё чаще переходят от фиксированной подписки к оплате за фактическое использование. Если клиент пользуется сервисом больше, он платит больше, если меньше — меньше. Такой подход кажется простым, пока не начинаешь внедрять его в реальном продукте. Здесь легко ошибиться и с самой тарифной логикой, и с учётом потребления. В статье собрала 10 ошибок, которые встречаются при внедрении pay as you go.
Я делаю сервис, который разворачивает проекты юзеров на их серверах.
Разбираю на своём примере три вещи, которые нужны любому, кто просит доступ к секретам пользователя. Что просить, как хранить и что делать, когда сузить права нельзя в принципе.
Дальше практика с кодом. Почему в ключе стоит метка, почему сам ключ встречается в команде ровно один раз, и три места, где я налажал.
Кому полезно: тем, чей сервис просит доступ к секретам своих пользователей (серверы, репозитории, токены), да и в общем всем кто как-то связан с этой темой.
За последнее время с помощью вайбкодинга я сделал пять сервисов, которые реально используются в работе: мониторинг резервных копий, управление доступами, контроль дежурств, сканер уязвимостей и интерфейс для управления firewall.
Но все они решали внутренние задачи компании. Теперь хочу проверить более интересную гипотезу: можно ли тем же способом одному человеку сделать полноценный продукт для внешних пользователей — и в итоге получить сервис, за который люди действительно будут готовы платить.
В статье рассказываю, почему после пяти рабочих внутренних проектов решил взяться за собственный SaaS, что именно собираюсь делать и почему выбрал для этого AI-сервис для разбора юридических документов.
Собрал 6 AI-роутеров с бесплатным доступом к Claude, GPT, DeepSeek, Qwen и другим моделям. Показываю, что реально дают после регистрации: баланс, доступные модели, лимиты и нюансы работы через API.