T01 v2 · сводная таблица для article-v6 · 28.09.2026 20:40 МСК
Сводит четыре проверки в одну строку на участника. Источники: товар и текст на фото — blind-r3/verdicts.md (+ r1 для контроля P1–P3); грубая выдумка — facts-r3.md; площадки — platform-price-r3.md; цена изображений — r-api/cost-probe.json (квитанции usage.cost 28.09 20:18–20:28, P1, 1K); текстовый слой — r-api/text-facts.md. Соединение по карточкам — summary_t01.py → runs/summary-r3.json (счётчики совпали с исходными таблицами: accepted и грубая выдумка — по каждому участнику).
Изображения: главное фото карточки (знаменатель — карточки участника в r3)
«Готова без правки» = слепая приёмка accepted (товар цел, текст читается) и нет грубой выдумки и проходит машинные правила площадки (формат, размер, пропорция, запрещённые надписи).
| Участник | n | accepted | без грубой выдумки | готова WB | готова Ozon | цена кадра 1K, квитанция | цена готовой карточки WB |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ChatGPT по подписке (контроль) | 7 (+3 в r1) | 7 | 7 (10/10 с r1) | 7/7 | 6/7 | 0 сверх подписки | 0 сверх подписки |
| GPT-5.4 Image 2 (API) | 10 | 8 | 8 | 7/10 | 0/10 (не держит 3:4) | $0,237 | ≈ $0,34 |
| Gemini 3 Pro Image (API) | 10 | 5 | 3 | 3/10 | 3/10 | $0,137 | ≈ $0,46 |
| Gemini 3.1 Flash Image (API) | 9 (1 сбой) | 3 | 4 | 2/9 | 2/9 | $0,068 | ≈ $0,31 |
Цена готовой карточки = цена кадра ÷ доля готовых на WB (при одной попытке на товар; сбои Flash — отдельно ниже). Это расчёт, не замер повторных генераций.
Текст карточки: название и описание (знаменатель — 10 входов на модель)
| Модель | годных | чистых (без выдумки) | с грубой выдумкой | цена за годную, квитанции |
|---|---|---|---|---|
| GPT-5.4 mini | 10 | 2 | 4 | $0,0013 |
| DeepSeek V4 Flash Vision | 7 | 2 | 3 | $0,0021 |
| Claude Sonnet 5 | 10 | 0 | 7 | $0,0074 |
| Qwen 3.8 Max | 6 | 0 | 5 | $0,0211 |
| Gemini 3.1 Pro | 10 | 0 | 7 | $0,0227 |
Выводы для статьи (проверено по источникам выше)
- Для селлера без разработчика лучший вариант теста — ChatGPT по подписке: 10/10 без выдумок, 7/7 годны на WB как есть; минус — короткий текст на фото и 1 квадрат из 7 (для Ozon — обрезка).
- Через API лучший по доле годных — GPT-5.4 Image 2 (7/10 на WB), но для Ozon не годен ни один кадр без обрезки: 3:4 не держит.
- Gemini дешевле за кадр, но дороже за готовую карточку: Pro рисует экраны площадки с выдуманными ценами и рейтингом (3 из 10), Flash ломает текст на фото и в 4 из 13 вызовов пилота отвечал HTTP 400, а в замере цены 1 раз вернул текст вместо картинки.
- Текст модели дописывают все: чистых 4 из 43 годных текстов; самая дешёвая модель (GPT-5.4 mini) — лучшая. Вычитка против паспорта товара обязательна при любом выборе.
- Реальные деньги: кадр $0,07–0,24, текст $0,001–0,02. На 100 товаров через API — от ≈ $31 (Flash) до ≈ $46 (Pro) за готовые карточки по расчёту выше, плюс время вычитки.
Не проверено
- Цена кадра — по одному вызову на модель (P1), разброс между товарами не мерился; у Pro/GPT размер ответа стабилен по токенам (image_tokens 1120 у Gemini, 7024 у GPT), это довод, не доказательство.
- Реальная модерация WB/Ozon — карточки не загружались.
- Эффект промпта с запретом цены, пола и материала — не проверялся.
- Курс рубля в статье — брать ЦБ на дату выпуска, не внутренние 200 ₽/$ из
ops/budget.md.