> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://docs.suvvy.ai/ru/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://docs.suvvy.ai/ru/readme.md). # ВВЕДЕНИЕ Добро пожаловать в базу знаний **Савви**, ваш надежный источник информации по всем вопросам, связанным с **Савви**. Независимо от того, являетесь ли вы новым пользователем, который хочет начать работу, или опытным пользователем, ищущим продвинутые советы и решения проблем, вы пришли в нужное место. {% embed url="" %} Сайт **Савви** {% endembed %} ### Что такое Савви? Савви — это платформа для создания интеллектуальных AI-сотрудников, которые помогают эффективно взаимодействовать с вашими клиентами. Эти умные агенты используют новейшие технологии и современные LLM-модели (Large Language Models), а также базу знаний вашей компании для предоставления качественных и персонализированных ответов. В этом руководстве мы подробно рассмотрим все возможности Савви, которые позволяют платформе обрабатывать до 100% клиентских запросов с высокой точностью и эффективностью. ### В каких сферах используются агенты Савви? AI-сотрудники на базе платформы Савви как правило используются в следующих ролях: * Агент-продажник * Агент-администратор (в бьюти-сфере) * HR-агент / Агент-рекрутер (для общения с соискателями) * Агент-сотрудник поддержки * AI-ответы на вопросы и отзывы на маркетплейсах ### Через какие каналы Савви может отвечать? Савви можно подключить к следующим каналам: **СRM-системы:** * amoCRM * Kommo * Битрикс24 * RetailCRM **Мессенджеры:** * Telegram * WhatsApp * Max Социальные сети: * Instagram\* * Facebook\* \*Принадлежит компании Meta, признанной экстремистской и запрещенной на территории РФ. * VK **Чаты для сайта:** * Jivo * Савви Виджет **Хелпдекс-системы:** * UseDesk * Planfix * HelpDeskEddy Маркетплейсы: * Wildberries * OZON * Яндекс.Маркет * Авито Омниканальные платформы: * Umnico Системы бронирования: * YCLIENTS * ALTEGIO * MedFlex * SquareUp Календари: * Google-календарь Платежные системы: * ЮKassa **Персональный канал (API)** Подробная информация о подключении каналов описана в разделе [Каналы](/ru/kanaly/crm-sistemy.md). ### Как происходит оплата за использование Савви? Оплата за использование Савви происходит по системе **Pay-as-you-go** - плати пока используешь. Это значит, что вы просто пополняете баланс, а дальше он списывается только за каждый ответ. Т.е. баланс не расходуется, если Савви не используется. При регистрации мы даем 500 руб. / 5$ на баланс на 7 дней. Если в течение 7 дней вы пополняете баланс, то демо-баланс сохраняется и прибавляется к вашему основному балансу. Если вы не успели попробовать сервис в течение 7 дней, тестовый баланс сгорает. ### Какая средняя стоимость за месяц? Стоимость за месяц зависит от объема диалогов, величины инструкции агента, базы знаний и всех функций, который он использует. LLM-модели так устроены, что для правильной обработки сообщения мы отправляем в нее весь набор информации, которую она уже использует для ответа. В среднем 1 диалог составляет: * На простых кейсах: от 7 до 15 руб. за диалог (один ответ от 1 до 3 руб.) * На сложных кейсах: от 15 до 30 руб. за диалог (один ответ от 3 до 7 руб.) Зная общий объем лидов / диалогов можно определить стоимость за месяц. Например, при ежедневном количестве в 20 лидов / диалогов, стоимость за месяц можно рассчитать умножив количество диалогов на количество дней и на стоимость одного обращения: 20 (количество диалогов) \* 30 (дней в месяце) \* 10 (средняя стоимость) = 6 000 руб. / мес. ### Какие LLM-модели используются? При работе Савви можно выбирать следующие модели: * GPT-5 * GPT-5 mini * GPT-5 nano * GPT-5.1 (Reasoning) * GPT-5.2 * Deepseek V3.2 (Thinking Mode) * Claud 3.5 Sonnet * Claude Sonnet 4.5 tech\* * Gemini 3 Pro Preview * Suvvy-GPT Мы в своей практике в основном используем модели от OpenAI, они показывают наилучшие результаты при реализации различных кейсов. --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question. Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter: ``` GET https://docs.suvvy.ai/ru/readme.md?ask= ``` The question should be specific, self-contained, and written in natural language. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.