Kolik stojí nasazení AI do e-shopu: náklady rozepsané po složkách
Tokeny jsou u většiny AI projektů v e-shopu ta nejmenší položka. Rozepíšeme, z čeho se cena skládá, kolik stojí modely podle ceníků k září 2026 a jak si spotřebu spočítat na vlastních číslech.
„Kolik stojí AI?“ je otázka, na kterou dostáváte buď odpověď „pár korun za tokeny“, nebo nabídku za statisíce. Obojí může být pravda, protože každá odpověď mluví o jiné části nákladů. Spotřeba modelu je u většiny úloh v e-shopu překvapivě levná. Draží je dostat AI k datům, napojit ji na systémy a udržet kvalitu výstupů.
V tomto článku rozepisujeme náklady po složkách, ukazujeme aktuální ceníky modelů a na modelovém výpočtu spočítáme, kolik stojí tokeny u dvou typických úloh.
Z čeho se cena skládá
| Složka | Jak se platí | Co ji ovlivňuje |
|---|---|---|
| Implementace | Jednorázově | Počet napojených systémů, stav dat, složitost logiky |
| Jazykové modely (API) | Podle spotřeby tokenů | Objem, délka vstupů a výstupů, zvolený model |
| Automatizační nástroj | Měsíční tarif nebo vlastní server | Počet běhů workflow, cloud vs. self-hosting |
| Infrastruktura | Měsíčně | Server, databáze pro vyhledávání v dokumentech, logy |
| Provoz a údržba | Průběžně | Kontrola kvality, úpravy promptů, změny modelů, nová data |
Implementace a provoz tvoří u menších a středních projektů obvykle většinu rozpočtu. Tokeny bývají menší položkou, ale rostou s objemem, a proto je dobré je spočítat předem.
Implementace
Do implementace patří analýza, příprava dat, napojení na e-shop, ERP nebo helpdesk, návrh promptů, testování a spuštění. Cena se odvíjí hlavně od toho, kolik systémů je potřeba propojit a v jakém stavu jsou data.
Pro orientaci v čase: jednodušší řešení jako AI FAQ nebo AI popisky nasazujeme v řádu dnů až 2 týdnů, komplexní agenti a integrace trvají 4–8 týdnů. Konkrétní cenu připravíme po konzultaci podle rozsahu. Nejpřesnější podklad dá AI audit, který máme hotový do týdne a jehož součástí je odhad nákladů na nasazení i provoz.
Kolik stojí jazykové modely
Poskytovatelé účtují zvlášť vstupní tokeny (co modelu pošlete) a výstupní tokeny (co model vygeneruje). Výstup je vždy dražší. Ceny za milion tokenů podle ceníků k 9/2026, aktuální ceník ověřte u poskytovatele:
| Poskytovatel a model | Vstup (USD / 1M) | Výstup (USD / 1M) |
|---|---|---|
| OpenAI GPT-5.6 Luna | 0,20 | 1,20 |
| Google Gemini 3.5 Flash-Lite | 0,30 | 2,50 |
| Anthropic Claude Haiku 4.5 | 1 | 5 |
| Anthropic Claude Sonnet 5 | 2 | 10 |
| OpenAI GPT-5.6 Terra | 2 | 12 |
| Google Gemini 3.1 Pro (do 200 tis. tokenů) | 2 | 12 |
| Anthropic Claude Opus 5.5 | 4 | 20 |
Podrobnosti k jednotlivým rodinám najdete v hesle Claude, GPT modely a Gemini.
Tři věci, které cenu reálně mění:
- Dávkové zpracování. OpenAI, Anthropic i Google nabízejí dávkové API za polovinu běžné ceny. Výsledky nepřijdou hned, ale pro hromadné generování popisků nebo parametrů to nevadí.
- Cachování. Když posíláte opakovaně stejný dlouhý kontext, například systémový prompt s obchodními podmínkami, účtuje Anthropic přečtení z cache za 10 % základní ceny vstupu. Zápis do cache je naopak o čtvrtinu dražší, takže se vyplatí jen při opakovaném použití.
- Tokenizér. Stejný text neodpovídá u všech modelů stejnému počtu tokenů. Anthropic u modelů Claude 4.7 a novějších uvádí, že nový tokenizér vytváří pro stejný text zhruba o 30 % tokenů víc. Ceníky proto porovnávejte na vlastním vzorku textů, ne jen podle čísla v tabulce. A počítejte na českých textech, ne na anglických příkladech z dokumentace.
Automatizační nástroje
AI v e-shopu málokdy běží sama. Data jí posílá a výsledky zapisuje workflow, které často stavíme v n8n nebo Make. Ceníky k 9/2026, aktuální ceník ověřte u poskytovatele:
- [n8n](/kb/automatizace/n8n): Community Edition na vlastním serveru je zdarma, platíte jen server. Cloud Starter stojí 24 € měsíčně za 2 500 spuštění workflow, Pro 60 € za 10 000 spuštění. Při ročním placení 20 € a 50 € měsíčně.
- [Make](/kb/automatizace/make): tarif Free má 1 000 credits měsíčně, Core začíná na 9 USD, Pro na 16 USD a Teams na 29 USD měsíčně při ročním placení za 10 000 credits.
Rozdíl je v tom, co se počítá. n8n účtuje jeden běh workflow bez ohledu na počet kroků. Make účtuje credits, typicky jeden za každý krok modulu. U workflow s mnoha kroky a velkým objemem to dělá velký rozdíl.
Modelový výpočet: kolik stojí tokeny
Následující výpočty jsou modelové. Počty tokenů jsou předpoklady, skutečnou spotřebu změříme na vzorku vašich dat. Přepočet kurzem 22 Kč za USD, ceny bez dávkové slevy a bez cachování.
Úloha A: produktové popisy pro 5 000 produktů. Na jeden produkt počítáme 1 500 vstupních tokenů (instrukce, parametry, ukázka stylu) a 600 výstupních tokenů (popis). Celkem 7,5 milionu vstupních a 3 miliony výstupních tokenů.
| Model | Výpočet | Cena |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 7,5 × 0,20 + 3 × 1,20 | 5,10 USD, asi 110 Kč |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 7,5 × 0,30 + 3 × 2,50 | 9,75 USD, asi 210 Kč |
| Claude Haiku 4.5 | 7,5 × 1 + 3 × 5 | 22,50 USD, asi 500 Kč |
| Claude Sonnet 5 | 7,5 × 2 + 3 × 10 | 45 USD, asi 990 Kč |
Přes dávkové API vychází každá varianta na polovinu. I když popisy vygenerujete dvakrát, protože první verze nesplní požadavky, jde o stovky korun až nižší tisíce. Skutečná cena je v přípravě dat a kontrole výstupů. Proces popisujeme v článku o AI produktových popisech ve velkém.
Úloha B: chatbot zákaznické podpory. Předpokládáme 3 000 konverzací měsíčně po čtyřech otázkách, tedy 12 000 volání modelu. Každé volání nese 4 000 vstupních tokenů (instrukce, úryvky z obchodních podmínek, historie konverzace) a 250 výstupních tokenů. Celkem 48 milionů vstupních a 3 miliony výstupních tokenů měsíčně.
| Model | Výpočet | Cena za měsíc |
|---|---|---|
| GPT-5.6 Luna | 48 × 0,20 + 3 × 1,20 | 13,20 USD, asi 290 Kč |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | 48 × 0,30 + 3 × 2,50 | 21,90 USD, asi 480 Kč |
| Claude Haiku 4.5 | 48 × 1 + 3 × 5 | 63 USD, asi 1 390 Kč |
| Claude Sonnet 5 | 48 × 2 + 3 × 10 | 126 USD, asi 2 770 Kč |
Tady je vidět, že u konverzací rozhoduje vstup, ne výstup. Model s každou otázkou znovu čte instrukce, podklady i historii. Proto u chatbotů hodně pomáhá cachování a posílání jen relevantních úryvků místo celých dokumentů. U agentů, kteří v jednom úkolu volají několik nástrojů za sebou, se počet volání násobí a náklady rostou rychleji. Výběr modelu pro konkrétní úlohy rozebíráme ve srovnání ChatGPT, Claude a Gemini.
Provoz a údržba
Na tuhle položku se v rozpočtech zapomíná nejčastěji. Po spuštění je potřeba:
- pravidelně kontrolovat vzorek výstupů a opravovat chyby,
- aktualizovat podklady, když se změní sortiment, doprava nebo obchodní podmínky,
- reagovat na změny modelů, protože poskytovatelé starší verze vyřazují,
- sledovat spotřebu tokenů a hlídat, aby náklady nerostly rychleji než objem.
Tuto práci můžete dělat interně, nebo ji svěřit nám v programu AI Care.
Jak si rozpočet připravit
- Změřte objem. Kolik produktů, dotazů nebo dokumentů měsíčně AI zpracuje.
- Odhadněte tokeny na jednu operaci. Nejlépe na vzorku deseti až dvaceti skutečných případů.
- Otestujte dva až tři modely. Nejlevnější, který splní kvalitu, bývá nejlepší volba.
- Připočtěte nástroje a infrastrukturu. Tarif n8n nebo Make, server, případně databázi.
- Nezapomeňte na lidi. Čas na kontrolu výstupů a údržbu je reálný náklad.
- Porovnejte s přínosem. Jak návratnost spočítat a sledovat, popisujeme v článku ROI AI nasazení.
Pokud chcete mít čísla pro vlastní e-shop, začněte AI auditem. Na jeho konci víte, co nasadit jako první, kolik bude stát implementace a kolik měsíční provoz. Navazující kroky popisujeme v článku Jak zavést AI do e-shopu krok za krokem.
Potřebujete s tím pomoct?