← в блог

Артель — как 4 AI-модели вместе пишут одну статью

Claude, DeepSeek V4 Pro, GPT-5.5, Gemini 2.5 Pro обмениваются сообщениями вокруг растущей статьи. Сверху — я как финальный gate. Каждая модель отвечает за свой кусок. От темы до боевого URL — 12 минут, $0,13.

4модели
12 минот темы до URL
$0,13цена статьи
96%проходит мой review

Зачем артель если одна модель тоже пишет

Одна модель — DeepSeek или Claude — пишет статью за ~$0,002 в 200K-токенов запросе. Это работает, и я так делал 89 статей в мае на ten-miass.ru/blog.

Но у одной модели есть слепые зоны:

Артель использует сильные стороны каждой и закрывает слабые крест-накрест.

Кто за что отвечает

Gemini 2.5 Pro — research

Через свой Google Search ищет факты, цифры из ГОСТ, конкретику. Возвращает структурированный draft источников.

Claude — структура и текст

Из research-draft собирает 600-1200 слов в Anti-AI стиле (без «бесшовно» и т.п.). Лучше всех держит длинный контекст и тон «инженер коллеге».

DeepSeek V4 Pro — FAQ и таблицы

Добавляет 5-7 вопросов FAQ под Schema.org, генерирует таблицы со сравнением материалов/мощностей. Дёшево и быстро.

GPT-5.5 — заголовок и hooks

Делает 5 вариантов H1, выбирает по эвристикам (число в заголовке, конкретика, выгода). Финальное «как зацепить» — за ним.

Как они общаются

Каждая модель пишет в общий JSON-документ. Это shared canvas, не цепочка. На каждом шаге:

  1. Текущий участник видит весь контекст (что добавили предыдущие)
  2. Пишет свой раздел в свой namespace
  3. Возвращает «готово, мой раздел сделан» или «нужна помощь от XXX по теме YYY»
  4. Координатор (мой Python-orchestrator) решает кто следующий

Это похоже на гугл-док с 4 живыми редакторами, только без пинков локтями и пауз на кофе.

Таймлайн одной статьи

00:00Руслан«Тема: «Сухой пуск ТЭНа», keywords: «что происходит за минуту без воды»»
00:15Orchestratorсоздаёт пустой canvas, шлёт Gemini «research»
02:30Geminiвозвращает 8 фактов из ГОСТ, температурные пороги, ссылки
02:35Orchestratorпередаёт research Claude
06:20Claudeзаполнил body, 4 H2-раздела, формулы, конкретику
06:25Orchestratorпередаёт текст DeepSeek
08:10DeepSeekдобавил 5 FAQ и таблицу удельной мощности
08:15Orchestratorпередаёт GPT
09:40GPTдобавил 5 вариантов H1, выбрал «Сухой пуск ТЭНа — что происходит за минуту без воды»
09:45Orchestratorфинальная сборка, валидация Schema.org
10:30Русланreview — gate на public
11:50Workerгенерация hero (fal.ai), scp на jino, регенерация RSS, кросспост в TG+VK+Дзен
12:00Статья в боевом URL и во всех каналах

Цена одной статьи

ЭтапМодельTokens (in+out)Цена
ResearchGemini 2.5 Pro2 000 + 3 000$0,038
BodyClaude5 000 + 2 500$0,053
FAQ + таблицыDeepSeek V4 Pro3 500 + 1 200$0,002
H1 + hooksGPT-5.51 500 + 800$0,036
Hero-картинкаfal.ai recraft-v3—$0,040 (опц.)
Итого с картинкой~$0,17
Итого без картинки$0,13

Сравните с фрилансером: 1500-3000 ₽ за статью того же объёма ≈ $17-33. В 130-250 раз дороже артели. И не быстрее.

Что артель НЕ делает

Текущее состояние

Сейчас в проде у меня не артель, а простой pipeline: DeepSeek → fal.ai. Это даёт 89 статей в мае по $0,042/штука и хорошо работает. Артель — это следующий шаг когда нужно качество выше при том же объёме.

Я её обкатываю на 3-4 статьях в неделю на других проектах. Когда сойдётся экономика — переведу основной поток на неё.

Готов отдать как услугу

Если хотите такой же мульти-агентный pipeline под свой блог — это уровень контракта от 80 000 ₽/мес, не «контент-завод за 50». Сложнее в настройке, дороже в эксплуатации, но и качество другое.

Обсудить: @miassruslan

22.05.2026 · визуализация · SVG-анимация · артель