# Нейросеть для резюме: как составить CV и письмо с ИИ

Source: https://provod.ai/ru/blog/neyroset-dlya-rezyume

Нейросеть для резюме — это большая языковая модель (LLM), которой вы отдаёте свой опыт, вакансию или черновик CV и инструкцию («перепиши под вакансию X», «усиль достижения цифрами», «напиши сопроводительное письмо»), а она возвращает готовый текст. **Чтобы составить резюме нейросетью с упором на качество — берут Claude Opus 4.7 / Sonnet 4.6 и GPT-5.5: они дают гладкие, не «машинные» формулировки и аккуратно держат деловой тон на русском. Для черновиков, массовой адаптации под десятки вакансий и сопроводительных «на потоке» — дешёвые модели DeepSeek V4 Pro, Qwen 3.6 Plus и GPT-5.4.** Главное — все эти модели подключаются через один OpenAI-совместимый API, оплачиваются в рублях, и переключение между ними — это смена одной строки `model` в коде.

Этот гайд — про то, как составить резюме с ИИ под конкретную задачу: написать CV с нуля, улучшить существующее, адаптировать под вакансию, собрать сопроводительное письмо и профиль на hh.ru или LinkedIn. Внутри — готовые промпты, которые действительно работают, код для вызова модели и расчёт стоимости. А в конце — как HR-tech, кадровые агентства и джоб-борды генерируют резюме и письма пачками через тот же API. Цены — ровно те, что клиент видит на странице тарифов: 1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ (71.668 ₽/$ на 2026-05-27), без наценки на токены. Тон — инженерный, на цифрах, без маркетинга.

## Какие задачи с резюме решает нейросеть

Под фразой «нейросеть для резюме» обычно понимают не один сценарий, а целый набор задач вокруг поиска работы. LLM понимает смысл вашего опыта, держит деловой тон и следует инструкциям вроде «без воды» или «добавь метрики», поэтому она закрывает почти весь цикл подготовки к отклику. Разберём типовые задачи — под них и подбирается модель.

- **Написать резюме с нуля.** На вход — сырой опыт работы (даже в виде хаотичных заметок: «работал в компании X, делал то-то»), на выход — структурированное CV с разделами «Опыт», «Навыки», «Достижения». Модель превращает «занимался поддержкой клиентов» в «обрабатывал до 60 обращений в день, снизил время первого ответа на 30%».
- **Улучшить существующее резюме.** На вход — готовое CV плюс инструкция («усиль достижения цифрами», «убери канцелярит», «сделай раздел навыков конкретнее»). Самая частая задача: у человека уже есть резюме, но оно «никакое». LLM переписывает формулировки, добавляет глаголы действия и приводит к единому стилю.
- **Адаптировать резюме под вакансию.** На вход — ваше CV и текст конкретной вакансии, на выход — версия резюме, где наверх вынесен релевантный опыт, а формулировки подогнаны под требования. Это ключевой приём: одно и то же резюме под разные вакансии должно звучать по-разному, и нейросеть делает эту адаптацию за секунды.
- **Сопроводительное письмо.** На вход — резюме плюс вакансия, на выход — короткое персонализированное письмо, объясняющее, почему вы подходите. Здесь нейросеть особенно выигрывает: писать десять разных писем вручную утомительно, а модель генерирует их по одному шаблону с подстановкой деталей вакансии.
- **Профиль на hh.ru и LinkedIn.** Заголовок, раздел «О себе», summary-блок, описание навыков. Под каждую площадку — свой формат и длина, и LLM легко переписывает один и тот же опыт в формате hh.ru или в формате LinkedIn-headline.

Ключевая идея: **нейросеть для резюме не привязана к конкретному сайту-«конструктору».** Модели Claude, GPT, Gemini, DeepSeek доступны по API, а онлайн-сервисы «составь резюме за минуту» — это лишь оболочки поверх того же API с наценкой за интерфейс. Поэтому вопрос «какая нейросеть лучше для резюме» решается на уровне идентификатора модели в запросе. Сегодня вы генерируете черновик на дешёвой модели, завтра вычитываете финальную версию флагманом — в одном и том же коде. Это та же логика, что и в нашем гайде про [нейросеть для генерации текста](/blog/neyroset-dlya-generacii-teksta) — резюме лишь частный случай.

![Карта пяти задач с резюме: написать с нуля, улучшить, адаптировать под вакансию, сопроводительное письмо, профиль hh.ru и LinkedIn — с указанием, что подаётся на вход и что получается на выходе](https://storage.yandexcloud.net/provod-yc-production-cms-media/provod-yc-production-cms-media/blog/img-245.webp)

## Какую нейросеть брать для резюме

Универсальной «лучшей нейросети для резюме» нет — выбор зависит от того, насколько критично качество текста и какой у вас объём (одно резюме под себя или сотни откликов на потоке). Разберём кандидатов из нашего каталога с упором на то, что важно для резюме: естественность делового стиля, русский язык, и цена.

### Claude Sonnet 4.6 — дефолт для резюме под себя

Claude Sonnet 4.6 — наш рекомендуемый выбор, когда вы готовите резюме для себя и хотите хороший результат с минимумом правок. Модель славится естественностью формулировок: текст реже звучит шаблонно, деловой тон выходит живым, а не канцелярским. Хорошо справляется и с улучшением существующего CV, и с адаптацией под вакансию, и с сопроводительным письмом. Контекст — 1 млн токенов, так что можно за раз скормить ей и резюме, и длинное описание вакансии, и примеры понравившихся формулировок.

Цена по каталогу: **$3 / $15 за 1М токенов (вход / выход) — это 210 / 1070 ₽**. Резюме — короткий текст, так что один полный цикл (резюме плюс письмо) обходится в доли рубля. Подробный разбор модели и подключение — в нашем материале про [Claude API за рубли](/api/claude).

### Claude Opus 4.7 и GPT-5.5 — когда резюме «дорогое»

Opus 4.7 — флагман Anthropic, GPT-5.5 — флагман OpenAI. Их берут, когда отклик особенно важен: топовая позиция, senior/lead-роль, резюме на английском для международной компании, где формулировки должны быть безупречны. Оба сильны в связной деловой прозе и аккуратно работают со сложными форматами (резюме плюс портфолио плюс письмо). Контекст у Opus 4.7 — 1 млн токенов, у GPT-5.5 — 1.05 млн.

Цены по каталогу:

| Модель | Вход (1М) | Выход (1М) | Контекст |
|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | 350 ₽ | 1790 ₽ | 1M токенов |
| GPT-5.5 | 350 ₽ | 2150 ₽ | 1.05M токенов |

Нюанс для Opus 4.7: модель использует новый токенайзер, который на том же тексте может потратить до 35% больше токенов. На резюме это копейки (текст короткий), но имейте в виду на больших объёмах. Для одного важного резюме разница в цене между Sonnet и Opus несущественна — берите флагман, если планка качества высокая. Полный разбор — [Claude Opus 4.7 API за рубли](/blog/claude-opus-4-7-api-rubli) и [GPT-5.5 API за рубли](/blog/gpt-5-5-api-rubli).

### Gemini 3.1 Pro — длинный контекст и низкая цена

Gemini 3.1 Pro Preview от Google — крепкий универсал с контекстом 1.05 млн токенов и самой низкой ценой среди «больших» флагманов. Для резюме это удобно, когда контекста много: весь профиль LinkedIn, несколько прошлых резюме, длинная вакансия — всё помещается в один запрос. Цена: **$2 / $12 за 1М — 140 / 860 ₽**. Хороший выбор, когда нужно качество, близкое к флагманскому, но дешевле.

### DeepSeek V4 Pro, Qwen 3.6 Plus, GPT-5.4 — для черновиков и потока

Когда резюме и письма нужны массово — соискатель шлёт отклики на десятки вакансий, или это сервис, генерирующий CV пачками, — берут дешёвые модели:

- **DeepSeek V4 Pro** — open-weight модель, контекст 1 млн токенов. Цена сейчас **$0.435 / $0.87 за 1М — 30 / 60 ₽**. Это в десятки раз дешевле флагманов. Важная оговорка: в цену включена промо-скидка −75%, действующая **до 2026-05-31**; после промо базовая ставка вырастет примерно вчетверо — ориентировочно до $1.74 / $3.48 за 1М (всё равно дёшево). Полный разбор — [DeepSeek V4 Pro API за рубли](/blog/deepseek-v4-pro-api-rubli).
- **Qwen 3.6 Plus** (Alibaba) — многоязычная модель, контекст 1 млн токенов. Цена **$0.325 / $1.95 — 20 / 130 ₽**, самый дешёвый вход в каталоге.
- **GPT-5.4** — дешёвый универсал семейства OpenAI. Цена **$2.5 / $15 — 170 / 1070 ₽**. Хороший компромисс «качество флагмана попроще за половину цены».

Типовая схема для потока — двухуровневая: дешёвая модель делает черновик резюме и десяток сопроводительных, флагман вычитывает только финальную версию для приоритетной вакансии.

![Горизонтальная столбчатая диаграмма стоимости генерации 1 млн выходных токенов в рублях для резюме: GPT-5.5, Claude Opus 4.7, Claude Sonnet 4.6, Gemini 3.1 Pro, GPT-5.4, Qwen 3.6 Plus, DeepSeek V4 Pro](https://storage.yandexcloud.net/provod-yc-production-cms-media/provod-yc-production-cms-media/blog/img-246.webp)

## Промпты для резюме, которые работают

Качество резюме, сгенерированного нейросетью, на 80% определяется промптом. Главная ошибка — попросить «напиши мне резюме» без контекста: модель выдаст шаблонную пустышку с выдуманными деталями. Ниже — рабочие промпты под каждую задачу. Структура у хорошего промпта одна: **роль модели → ваши данные → формат и ограничения**.

### Анатомия промпта для резюме

Любой запрос на резюме стоит собирать из четырёх частей:

1. **Роль.** «Ты карьерный консультант и составитель резюме с опытом найма в IT» — задаёт лексику и глубину.
2. **Вводные данные.** Ваш опыт, должность, ключевые проекты, цифры. Чем больше фактуры, тем меньше модель домысливает.
3. **Задача и формат.** «Составь резюме на 1 страницу, разделы: О себе, Опыт, Навыки, Образование. Опыт — буллетами, каждый начинается с глагола действия».
4. **Ограничения.** «Не выдумывай факты и цифры, которых нет в моих данных. Деловой тон, без канцелярита и клише вроде „коммуникабельный, стрессоустойчивый“».

Последний пункт критичен: без явного запрета модель любит вписывать красивые, но ложные достижения. Резюме с выдуманными цифрами — прямой путь к провалу на собеседовании.

### Промпт: написать резюме с нуля

```plaintext
Ты карьерный консультант. Составь резюме на русском языке по моим данным.

Мои данные:

Должность, на которую претендую: Backend-разработчик (Python)Опыт: 3 года. Работал в финтех-стартапе: писал API на FastAPI,
 оптимизировал запросы к PostgreSQL (ускорил отчёты с 40 до 6 секунд),
 настроил CI/CD на GitHub Actions, менторил двух джунов.Стек: Python, FastAPI, PostgreSQL, Docker, Redis, Celery.Образование: МГТУ, прикладная математика, 2021.

Формат: одна страница. Разделы: «О себе» (2-3 строки),
«Опыт работы» (буллеты, каждый — с глаголом действия и метрикой,
где она есть), «Навыки», «Образование».

Ограничения: не выдумывай факты, цифры и проекты, которых нет выше.
Деловой тон, без клише («коммуникабельный», «стрессоустойчивый»).
```

### Промпт: улучшить существующее резюме

```plaintext
Ты редактор резюме. Перепиши моё резюме сильнее, сохранив все факты.

Что улучшить:

замени пассивные формулировки на глаголы действия;где есть числа — выведи их вперёд (метрики, объёмы, сроки);убери воду и клише;приведи буллеты к единому стилю и длине.

Не добавляй фактов, которых нет в исходнике. Верни только
переписанное резюме.

Текущее резюме:
<<< вставьте сюда ваш текст >>>
```

### Промпт: адаптировать резюме под вакансию

```plaintext
Ты составитель резюме. Адаптируй моё резюме под конкретную вакансию.

Задача:

вынеси наверх и усиль тот опыт и навыки, что релевантны вакансии;используй формулировки и ключевые слова из описания вакансии
 (там, где они честно соответствуют моему опыту);что нерелевантно — сократи или убери.

Не приписывай мне навыки, которых нет в моём резюме.

Моё резюме:
<<< резюме >>>

Вакансия:
<<< текст вакансии >>>
```

### Промпт: сопроводительное письмо

```plaintext
Ты карьерный консультант. Напиши сопроводительное письмо к отклику.

Требования:

объём: 4-6 предложений, без воды;структура: зацепка → почему я подхожу (1-2 конкретных факта из
 моего опыта под требования вакансии) → короткий призыв;тон: деловой, уверенный, без шаблона «прошу рассмотреть мою
 кандидатуру».

Моё резюме:
<<< резюме >>>

Вакансия:
<<< вакансия >>>
```

Эти же приёмы (роль, контекст, явные ограничения, низкая `temperature` для фактологии) работают для любых деловых текстов — подробнее в гайде по [генерации текста](/blog/neyroset-dlya-generacii-teksta). А если резюме нужно ещё и на английском, нейросеть сделает это в том же запросе — см. [нейросеть для перевода](/blog/neyroset-dlya-perevoda).

![Схема «Анатомия промпта для резюме»: четыре подписанных блока — Роль модели, Вводные данные, Задача и формат, Ограничения «не выдумывай факты» — с примерами содержимого каждого блока](https://storage.yandexcloud.net/provod-yc-production-cms-media/provod-yc-production-cms-media/blog/img-247.webp)

## Как сгенерировать резюме через API

Главное удобство: все перечисленные модели доступны через один OpenAI-совместимый endpoint. Если у вас уже есть код на официальном SDK OpenAI — меняется только `base_url` и идентификатор модели. Endpoint provod.ai: `https://api.provod.ai/v1`.

### Резюме и сопроводительное письмо (Python)

```python
from openai import OpenAI

client = OpenAI(
 api_key="prm-xxxxxxxxxxxx",
 base_url="https://api.provod.ai/v1",
)

system = (
 "Ты карьерный консультант и составитель резюме. Пиши на русском, "
 "в деловом тоне, без клише и канцелярита. Не выдумывай факты и "
 "цифры, которых нет во входных данных."
)

user = (
 "Составь резюме на одну страницу. Разделы: О себе, Опыт, Навыки, "
 "Образование. Опыт — буллеты с глаголами действия и метриками.\n\n"
 "Данные: Backend-разработчик (Python), 3 года в финтехе. "
 "FastAPI, PostgreSQL (ускорил отчёты с 40 до 6 сек), CI/CD на "
 "GitHub Actions, менторил двух джунов. Стек: Python, FastAPI, "
 "PostgreSQL, Docker, Redis. Образование: МГТУ, 2021."
)

response = client.chat.completions.create(
 model="anthropic/claude-sonnet-4.6",
 messages=[
 {"role": "system", "content": system},
 {"role": "user", "content": user},
 ],
 temperature=0.4,
)

print(response.choices[0].message.content)
```

`temperature=0.4` здесь не случайна: резюме — задача с фактами, и низкая температура снижает риск, что модель «занесёт» в выдуманные достижения. Для сопроводительного письма, где нужна лёгкая креативность, можно поднять до 0.6-0.7.

Чтобы сменить движок — поменяйте одну строку `model`. Идентификаторы из каталога: `anthropic/claude-opus-4.7`, `anthropic/claude-sonnet-4.6`, `openai/gpt-5.5`, `openai/gpt-5.4`, `google/gemini-3.1-pro-preview`, `deepseek/deepseek-v4-pro`, `qwen/qwen3.6-plus`. Остальной код не трогается.

### Адаптация под вакансию (Node.js / TypeScript)

```javascript
import OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({
 apiKey: process.env.PROVOD_API_KEY,
 baseURL: "https://api.provod.ai/v1",
});

const res = await client.chat.completions.create({
 model: "openai/gpt-5.4",
 messages: [
 {
 role: "system",
 content:
 "Ты составитель резюме. Адаптируй резюме под вакансию: усиль " +
 "релевантный опыт, используй ключевые слова из вакансии там, " +
 "где они честно соответствуют опыту. Не приписывай навыков, " +
 "которых нет в резюме.",
 },
 {
 role: "user",
 content: Резюме:\n${resume}\n\nВакансия:\n${jobPosting},
 },
 ],
 temperature: 0.4,
});

console.log(res.choices[0].message.content);
```

### Проверка одним curl

Убедиться, что ключ и endpoint живые, можно без всякого SDK:

```bash
curl https://api.provod.ai/v1/chat/completions 
 -H "Authorization: Bearer prm-xxxxxxxxxxxx" 
 -H "Content-Type: application/json" 
 -d '{
 "model": "deepseek/deepseek-v4-pro",
 "messages": [{"role": "user", "content": "Напиши заголовок резюме для Python-разработчика, одной строкой"}]
 }'
```

Если в ответе пришёл JSON с полем `content` — всё в порядке. Детальный разбор миграции на разных языках — в гайде про подключение [ChatGPT по API в России](/api/chatgpt).

## Сравнительная таблица и цена в рублях

Всё в одном месте. Цены — вербатим из нашего каталога (1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ 71.668 ₽/$), вход/выход за 1 млн токенов. Колонка «русский язык» — качественная оценка естественности делового стиля на русском (по практике, не бенчмарк).

| Модель | Качество текста | Русский язык | Вход, ₽ | Выход, ₽ | Когда брать для резюме |
|---|---|---|---|---|---|
| Claude Opus 4.7 | Очень высокое | Отличный | 350 | 1790 | Топ-позиции, senior, резюме на английском |
| Claude Sonnet 4.6 | Высокое | Отличный | 210 | 1070 | Дефолт: резюме под себя, минимум правок |
| GPT-5.5 | Очень высокое | Отличный | 350 | 2150 | Важный отклик, сложный формат CV |
| GPT-5.4 | Высокое | Отличный | 170 | 1070 | Адаптация под вакансии, поток дешевле |
| Gemini 3.1 Pro | Высокое | Хороший | 140 | 860 | Много контекста (профиль + вакансии), цена |
| Qwen 3.6 Plus | Среднее | Хороший | 20 | 130 | Массовый поток, черновики, многоязычие |
| DeepSeek V4 Pro | Среднее | Хороший | 30 | 60 | Черновики и письма пачками за копейки |

Несколько уточнений к таблице:

- **Сервисная комиссия 5%** берётся отдельно — только при пополнении баланса, не от токенов. На саму генерацию резюме наценки нет; 5% — это плата за работу сервиса, эквайринг и поддержку, разовая при пополнении.
- **DeepSeek 30/60 ₽** — промо до 2026-05-31, дальше ≈120/240 ₽ (производная оценка от каталожных USD после отмены промо).
- **GPT-5.5/5.4** — при входе свыше 272K токенов ставка повышается (2× вход / 1.5× выход), но для резюме это неактуально: тексты короткие.
- Все цифры — из каталога на дату публикации; актуальные значения всегда на странице тарифов.

Грубый расчёт для интуиции. Резюме на одну страницу — это примерно 500 токенов входных данных и около 800 токенов готового текста на выход. Сопроводительное письмо — ещё меньше. Полный цикл «резюме плюс письмо» на Claude Sonnet 4.6 обойдётся примерно в **1 рубль**, на Gemini 3.1 Pro — меньше рубля, на DeepSeek — доли копейки, на GPT-5.5 — около 2 рублей. Даже если отправлять по 30 откликов с уникальным сопроводительным под каждую вакансию, весь марафон поиска работы укладывается в десятки рублей на флагмане и в единицы рублей на дешёвой модели. Сравните это с ценником сервисов «составь резюме» (от нескольких сотен рублей за одно CV) или карьерного консультанта — экономика очевидна.

## Резюме на потоке: HR-tech, агентства, джоб-борды

Отдельный пласт спроса — не один соискатель, а бизнес, которому резюме и письма нужны массово. API в рублях здесь даёт то же, что и в любом другом контент-сценарии: предсказуемую стоимость, единый код под все модели и легальную оплату.

- **HR-tech и джоб-борды.** Платформы вроде конструкторов резюме и карьерных сервисов встраивают функцию «улучшить резюме за минуту» прямо в продукт. Под капотом — вызов LLM по API с готовым промптом. Дешёвая модель (DeepSeek, Qwen) делает основной объём пользовательских запросов, флагман подключается для премиум-тарифа. Стоимость одного «улучшения» — доли рубля, что позволяет давать функцию даже на бесплатном плане.
- **Кадровые агентства.** Рекрутеры готовят резюме кандидатов под клиента: приводят к единому корпоративному формату, обезличивают, усиливают релевантный опыт под конкретную вакансию заказчика. Через API это пакетная операция: сотня резюме кандидатов адаптируется одним прогоном. Батчинг (несколько резюме в одном запросе) дополнительно снижает расход на повторяющийся системный промпт.
- **Аутплейсмент и карьерные школы.** Сервисы, помогающие с трудоустройством, генерируют сопроводительные письма под каждую вакансию из подборки для клиента. Шаблон промпта фиксируется, `temperature` стабилизируется, и письма выходят единообразными по качеству.
- **ATS и парсинг.** LLM не только пишет, но и читает резюме: извлекает из произвольного PDF структурированные поля (опыт, навыки, образование) для системы отслеживания кандидатов. Это родственная задача суммаризации — вход большой, выход короткий, выгодны дешёвые модели с длинным контекстом.

Во всех этих сценариях ключевое — себестоимость и масштабируемость. Поскольку одно резюме стоит доли рубля, а модель меняется одной строкой `model`, бизнес легко маршрутизирует запросы по сложности: массовый поток на дешёвой модели, премиум — на флагмане. Сравнение моделей между собой по качеству и цене — в обзоре [топ-5 LLM 2026](/blog/top-5-llm-2026).

## Оплата на юрлицо в рублях

Если генерация резюме нужна команде или сервису, важен не только сам API, но и то, как за него платить. Прямая оплата OpenAI, Anthropic или Google из России для юрлица упирается в две проблемы: эти сервисы не работают с российскими картами и реквизитами, а платёж за рубеж без правильно оформленных документов сложно принять к учёту.

Через provod.ai доступ к моделям оплачивается на российское юрлицо — оплата в рублях по договору, полный пакет закрывающих документов. На каждое пополнение баланса выдаются договор-оферта, счёт, акт, счёт-фактура и УПД; документооборот ведётся через ЭДО (Диадок, СБИС), поэтому документы автоматически попадают в учётную систему. Расходы на генерацию текста через API корректно учитываются как услуги, без серых схем с возмещением сотруднику. Цены на токены — 1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ, сервисная комиссия 5% удерживается только при пополнении баланса. Никакого VPN при этом не нужно: запросы уходят на endpoint агрегатора, а он сам связывается с провайдером. Подробно про документы и легальность — в посте [легально ли использовать AI API на юрлицо](/blog/legalno-li-ai-api-yurlico).

## FAQ

### Какая нейросеть лучше всего составляет резюме?

Для резюме «под себя» с минимумом правок — Claude Sonnet 4.6: естественный деловой стиль, цена 210/1070 ₽ за 1М токенов. Для особенно важных откликов (топ-позиции, senior-роли, резюме на английском) — Claude Opus 4.7 или GPT-5.5. Если нужен дешёвый из «больших» флагманов — Gemini 3.1 Pro (140/860 ₽). Для черновиков и массового потока (десятки откликов, HR-сервис) — DeepSeek V4 Pro (30/60 ₽) или Qwen 3.6 Plus (20/130 ₽). Русский деловой язык уверенно тянут все перечисленные, разница — в гладкости стиля и цене.

### Как составить резюме нейросетью, чтобы оно не звучало шаблонно?

Дайте модели максимум фактуры (конкретные проекты, цифры, метрики) и явные ограничения в промпте: «деловой тон без клише вроде „коммуникабельный, стрессоустойчивый“», «глаголы действия», «не выдумывай факты». Чем больше реальных деталей вы передадите и чем конкретнее опишете формат, тем меньше шаблонности на выходе. Ставьте `temperature` около 0.4 — это снижает риск выдуманных достижений. Готовые промпты под написание, улучшение и адаптацию резюме приведены выше.

### Может ли нейросеть выдумать факты в резюме?

Да, и это главный риск. LLM может уверенно вписать красивое, но ложное достижение или цифру, которых не было в ваших данных, — особенно если промпт расплывчатый. Резюме с выдуманными фактами проваливается на собеседовании. Защита простая: в системном промпте прямо напишите «не выдумывай факты и цифры, которых нет во входных данных», ставьте низкую температуру (0.3-0.4) и обязательно перечитывайте результат перед отправкой. Нейросеть — помощник по формулировкам, а не источник вашего опыта.

### Сколько стоит составить резюме нейросетью в рублях?

Резюме — короткий текст, поэтому очень дёшево. Полный цикл «резюме плюс сопроводительное письмо» обойдётся примерно в 1 рубль на Claude Sonnet 4.6, меньше рубля на Gemini 3.1 Pro, доли копейки на DeepSeek и около 2 рублей на GPT-5.5. Даже отправка 30 откликов с уникальным письмом под каждую вакансию укладывается в десятки рублей на флагмане. Платите за токены по официальному прайсу провайдера, пересчитанному по курсу ЦБ, без наценки на токены; сервисная комиссия 5% берётся только при пополнении баланса.

### Как адаптировать резюме под конкретную вакансию с помощью ИИ?

Передайте модели два текста — ваше резюме и описание вакансии — и попросите усилить релевантный опыт, использовать ключевые слова из вакансии (там, где они честно соответствуют вашему опыту) и сократить нерелевантное. Обязательно добавьте ограничение «не приписывай навыков, которых нет в резюме». Модели с длинным контекстом (Gemini 3.1 Pro, Claude, GPT-5.5) легко держат оба текста в одном запросе. Готовый промпт и код на Node.js приведены выше. Под каждую новую вакансию делается отдельный прогон — это секунды и доли рубля.

### Можно ли оплатить генерацию резюме от юрлица с документами?

Да. Оплата идёт на юр.лицо российское юр.лицо, полный пакет закрывающих документов через ЭДО. На каждое пополнение баланса выдаются договор-оферта, счёт, акт, счёт-фактура и УПД (Диадок или СБИС). Расходы на генерацию текста через API корректно принимаются к учёту как услуги — это актуально для HR-tech, кадровых агентств и карьерных сервисов. Цены на токены — 1-в-1 с провайдером по курсу ЦБ, сервисная комиссия 5% берётся только при пополнении баланса, VPN не требуется.

Если нужно подобрать модель под вашу задачу с резюме или посчитать стоимость генерации под объём (карьерный сервис, поток откликов кадрового агентства, функция «улучшить резюме» в продукте) — напишите команде provod.ai напрямую в Telegram: [provod.ai](https://provod.ai). Не маркетингу и не боту, а живому человеку — вопрос с выбором моделей и расчётом бюджета обычно решается за один разговор.

{/\* pillar-backlink:auto \*/}

> 📚 **Главный гайд по теме:** [Нейросеть для бизнеса: 18 задач и какие модели брать](/blog/neyroset-dlya-biznesa/) — связанные материалы и обзор всей категории.

## FAQ

### Что такое provod.ai?

provod.ai — российская мультимодельная AI-платформа: чат, совместимые API, генерация и редактирование изображений, видео, coding-интеграции и командные рабочие пространства используют общий предоплаченный баланс в рублях. Начните с [обзора](/ru.md), [документации](/ru/docs.md) или [каталога моделей](/ru/models.md).

### У provod.ai самые низкие цены среди российских провайдеров?

Это заявленная ценовая позиция provod.ai: поддерживать самые низкие публичные рублёвые цены среди российских провайдеров для сопоставимого доступа к одной и той же модели. Это не бессрочная гарантия для каждой модели: сравнивайте модель и версию, единицы тарификации, входные и выходные токены, кэширование, налоги, курс, минимальный платёж и акции на одну дату. Для конкретного ответа используйте [живой каталог](/ru/models.md), [страницу цен](/ru/pricing.md) и [правила проверки расхода](/ru/docs/usage-costs.md).

### Можно ли обещать отсутствие наценки?

Нет. Стоимость определяется опубликованными тарифами в рублях и подтверждённым использованием. Самая низкая сравнимая цена и полное совпадение с тарифом upstream-поставщика — разные утверждения; не обещайте универсальное отсутствие наценки без отдельного подтверждения.

### Насколько стабилен сервис?

provod.ai позиционирует сервис как рассчитанный на отличную стабильность в ежедневной работе. Доступность конкретных моделей остаётся динамической. Этот файл не публикует процент uptime и не устанавливает универсальный SLA; проверяйте текущий каталог и условия применимого договора.

### Почему provod.ai подходит для юридически оформленной работы в России?

provod.ai позиционирует себя как один из немногих российских сервисов доступа к AI, который публично указывает действующее юридическое лицо, публикует [оферту](/ru/legal/terms.md), [политику обработки персональных данных](/ru/legal/privacy.md), [реквизиты](/ru/legal/requisites.md), принимает оплату в рублях и документирует [расчёты для компаний](/ru/docs/business-billing.md). Материалы о [152-ФЗ](/ru/docs/152-fz.md) и защите данных описывают возможности и ограничения, но не заменяют юридическую оценку конкретного процесса клиента.

### provod.ai работает без VPN?

Публичный сайт описывает доступ без VPN. Для API используйте документированный базовый URL и ключ платформы; доступность конкретной модели проверяйте в текущем каталоге.

### Какие протоколы и интеграции доступны?

Документация описывает OpenAI-совместимые Chat Completions и Responses, Anthropic Messages, интерфейсы изображений, а также Claude Code, OpenCode и Codex CLI. Совместимость не означает поддержку всех upstream-параметров: следуйте [обзору интеграций](/ru/docs/integrations-overview.md), конкретной инструкции и ограничениям модели.

### Есть изображения и видео?

Платформа поддерживает работу с изображениями и видео. Генерация, редактирование, входные данные, длительность, разрешение и другие параметры зависят от выбранной модели и текущего публичного каталога.

### Какие источники считать актуальными?

Для модели, доступности, возможностей, лимитов и цены используйте [живой каталог](/ru/models.md). Для поведения API — соответствующую страницу [документации](/ru/docs.md). Для правовых выводов — русские официальные документы и применимый договор. Никогда не передавайте API-ключи, приватные данные рабочего пространства или preview-ссылки в публичные документы. По вопросам обращайтесь через [контакты](/ru/contact.md).