ИИ-агенты

AI-агент отличается от чат-бота тем, что действует сам: ходит по расписанию, зовёт модель, складывает результат и продолжает работу без человека у клавиатуры. Для выбора сервера из этого следует одна развилка, и она определяет цену сильнее всех остальных вместе взятых.

Сначала решите, где считает модель

От этого зависит всё остальное, включая счёт — и разброс тут тридцатикратный, а не в проценты.

• Агент ходит в чужой API — OpenAI, Anthropic, YandexGPT, GigaChat. Ваш сервер только отправляет запросы и разбирает ответы, поэтому хватает начального VPS: у AdminVPS это 299 ₽/мес при оплате за месяц. Платите вы за токены, а не за железо.
• Модель работает у вас — Ollama, vLLM, своя дообученная. Тогда нужна видеокарта, и объём её памяти решает, какая модель вообще влезет. В России у AdminVPS это RTX A4000 на 16 ГБ за 10 959 ₽/мес; дешевле в этой линейке только зарубежные площадки.

Промежуточный вариант — небольшая модель на процессоре, без видеокарты. Работает, но медленно: ответ приходит десятками секунд вместо долей. Для интерактивного помощника это неприемлемо, для ночной обработки очереди — вполне.

Что нужно оркестратору, а не модели

Самая частая на практике задача — не запуск модели, а связка: агент по расписанию собирает данные, зовёт модель, кладёт результат в базу или отправляет в мессенджер. Такому серверу нужна не мощность, а непрерывность.

• Постоянно работающий процесс и автозапуск после перезагрузки: агенты живут между запусками, и рестарт сервера не должен ломать очередь задач.
• Память под очередь и историю: 2 ГБ хватает на десяток сценариев, от 4 ГБ — когда сценарии держат состояние между шагами.
• Стабильный исходящий канал: агент делает много мелких запросов наружу, и обрыв обходится дороже, чем медленный отклик.
• Резервное копирование настроек: пересобрать три десятка сценариев руками дороже, чем платить за копии.

У обоих провайдеров есть готовые образы, и ставить окружение с нуля не нужно: n8n у Timeweb Cloud на Ubuntu 24.04 и шаблоны Ollama, PyTorch и TensorFlow у AdminVPS на GPU-тарифах.

Чего сервер не решает

Две вещи стоит развести заранее, потому что их часто ждут от хостинга. Первая — стоимость самой модели: если агент ходит в чужой API, основной счёт приходит оттуда, и никакой тариф на него не влияет. Вторая — надёжность сценария: агент, который зациклился или неверно разобрал ответ, будет так же исправно зацикливаться на дорогом сервере. Мощность железа лечит медленный отклик, а не логику.

С чего начать

Разборы с конкретными командами и конфигурациями — в наших статьях: как развернуть n8n на VPS, свой ChatGPT на Ollama и Open WebUI и личный AI-ассистент на своём сервере. Если модель будет работать у вас, посмотрите заодно разбор видеокарт: там объём памяти решает, влезет ли модель вообще.