Себестоимость лендинга через AI-редактор почти всегда упирается не в токены, а в число переделок

Себестоимость лендинга через AI-редактор почти всегда упирается не в токены, а в число переделок

Если собрать одностраничник в Cursor, Claude Code или Lovable, чистая генерация обычно выходит дешево: модель пишет каркас, секции, форму, адаптив. Но цена проекта растет в другом месте — когда вы 3–5 раз меняете оффер, правите тексты под модерацию, чините отступы и добиваете мобильную версию.

Рабочая схема расчета простая:
— 1-й проход: структура, блоки, базовый стиль
— 2-й проход: контент под оффер и CTA
— 3-й проход: мобильная версия, формы, трекинг
— 4-й проход: правки после теста на живом трафике

Если редактор умеет держать контекст, один лендинг можно довести за 1–2 коротких цикла. Если контекст рвется, cost-per-landing резко растет: вы платите не за код, а за повторную объяснялку ИИ. Поэтому самый дорогой сценарий — не сложный дизайн, а размытое ТЗ и отсутствие референса.

Чтобы не улетать в перерасход, фиксируйте три вещи до старта: цель страницы, один главный оффер, один целевой экран. Тогда AI-редактор не рисует “красиво вообще”, а собирает страницу под задачу. И да: дешевле один раз дать хороший промпт, чем потом платить за серию мелких правок.