LLM API и интеграция
Описания товаров нейросетью: как сделать для магазина
Генерация описаний товаров — одна из самых окупаемых задач для API: вход короткий, выход короткий, объём большой, а ручная альтернатива стоит человеко-недель. При этом результат у всех ломается одинаково и по одной причине: на вход подают мало различающих данных, и модель выдаёт тысячу почти одинаковых текстов. Вторая типовая проблема — придуманные характеристики: если данных не хватает для связного описания, модель дополняет их тем, что обычно бывает у таких товаров. Разбираем, что подавать на вход, как задать различия, чем ловить выдумки и сколько это стоит на тысяче карточек.
Что подавать на вход
От этого зависит больше, чем от выбора модели.
Все характеристики, а не название. Название товара — плохой вход: из него модель знает слишком мало и додумывает остальное. Подавайте структуру: материал, размер, вес, состав, совместимость, комплектация.
Категорию явно. Одни и те же характеристики описываются по-разному для инструмента и для одежды.
Различия с соседними товарами. Если в линейке пять моделей, укажите, чем эта отличается от остальных. Иначе получите пять текстов, различающихся одним словом.
Аудиторию. Профессионал и любитель — разные тексты про один товар.
Ограничения. Чего нельзя писать: обещаний, превосходных степеней, слов, которые у вас под запретом по регламенту.
Правило простое: чего нет во входных данных, того не должно быть в описании. И это нужно написать в задании прямо, иначе связность возьмёт верх над точностью.
Почему тексты получаются одинаковыми
Самая частая претензия, и причина не в модели.
Если у двух товаров в исходных данных различается только цвет, различить описания нечем. Модель напишет два текста об одном и том же, поменяв одно слово, — потому что больше информации ей не дали.
Что помогает:
Добавить различающих полей. Даже короткие: «для чего лучше подходит», «чем отличается от предыдущей модели», «типичный сценарий использования». Одно такое поле меняет тексты сильнее, чем любые инструкции о разнообразии.
Задать разные углы для разных категорий. Для одной группы товаров начинать с задачи, которую он решает; для другой — с материала; для третьей — с совместимости.
Не просить «сделай оригинально». Это не работает: разнообразие берётся из данных, а не из просьбы.
Проверять на повторы программно. Простое сравнение сгенерированных текстов между собой ловит случаи, когда два описания совпали почти дословно. Такие карточки отправляются на доработку с дополнительными данными.
Последний пункт стоит завести сразу: без него одинаковость обнаруживается, когда тысяча карточек уже выложена.
Как задать форму
Структура важнее стиля, поэтому её и стоит фиксировать.
Определите блоки. Например: первая фраза о том, для чего товар; абзац о ключевых свойствах; список характеристик; фраза о комплектации. Одинаковая структура по всему каталогу выглядит как работа редакции, а не как случайные тексты.
Задайте длину в знаках. «Кратко» модель понимает по-своему; «от 400 до 600 знаков» — однозначно.
Просите структуру, а не сплошной текст. Отдельные поля под заголовок, короткое описание и полное — их проще разложить по карточке и проще проверить — как получить строгий формат.
Дайте два примера. Своих, хороших, из уже написанных вручную карточек. Это задаёт тон точнее любого описания стиля.
Как ловить выдуманные характеристики
Отдельная проверка, без которой в каталог попадут несуществующие свойства.
Модель добавляет то, чего не было, когда данных мало, а текст должен быть связным. Особенно охотно — материалы, страну производства, срок службы и совместимость: всё то, что «обычно бывает» у таких товаров — почему это происходит.
Три меры:
Запретить явно. «Используй только предоставленные характеристики. Ничего не добавляй. Если данных мало — напиши короче».
Разрешить короткий текст. Если модель обязана выдать 600 знаков, а данных на 200, она добьёт остаток выдумкой. Дайте диапазон и разрешите нижнюю границу.
Сверять числа и термины. Все числа из описания должны встречаться во входных данных. Проверка на десять строк кода, ловит основную часть.
Отдельно про то, что нельзя автоматизировать: описания товаров, где неверная характеристика — юридический риск. Состав продуктов, медицинские изделия, оборудование с требованиями безопасности. Здесь человек обязателен независимо от качества модели.
Сколько это стоит на объёме
Считаем на тысяче карточек, потому что именно на объёме появляются неожиданности.
Расход на карточку — это промпт плюс характеристики (вход) и само описание (выход). Ключевая деталь: промпт уходит при каждой карточке. Инструкции на 400 токенов, умноженные на тысячу товаров, — это 400 тысяч входных токенов на текст, который вы написали один раз.
Отсюда практические выводы:
- Сократите промпт до минимума. Каждое лишнее правило умножается на объём каталога.
- Примеры — тоже промпт. Два примера полезны, пять — это уже заметный довесок к каждой карточке.
- Не генерируйте заново то, что не менялось. Обрабатывайте только новые и изменившиеся товары.
- Считайте по обеим сторонам. Прикидка «сколько знаков в описании» игнорирует входную часть, которая здесь больше.
Кириллица расходует больше токенов, чем латиница, — как считать. Перевод объёма в рубли — в разборе стоимости миллиона токенов.
Проверить экономику дешевле всего на нулевых позициях каталога: на 3 сентября 2026 года их восемь из сорока шести.
Как организовать прогон
Схема, которая работает на объёме.
Пакетами, а не по одному. Десять-двадцать товаров за запрос: промпт окупается, а ошибка портит небольшую группу.
С сохранением промежуточных результатов. Прогон на тысячу карточек может прерваться; готовое должно сохраняться по ходу.
С отдельной колонкой статуса. Готово, на проверку, ошибка. Повторный запуск трогает только вторые и третьи.
С предварительным прогоном на пятидесяти. Посмотреть глазами, поправить промпт, и только потом запускать всё. Пятьдесят карточек стоят копейки, тысяча переделанных — время.
Если каталог живёт в таблице, всё это удобно собирается там же — как подключить модель к таблице, не забывая про автоматический пересчёт.
Какую модель брать
Задача не требует рассуждений — только связного изложения заданных характеристик.
Разница между дешёвой и дорогой моделью здесь обычно небольшая и заметна в основном на стиле. Проверяется полусотней своих товаров: сгенерировать на двух-трёх моделях и сравнить глазами, считая не «нравится», а число правок до публикации — методика.
Что делать с уже написанными описаниями
Отдельная задача, которая почти всегда идёт вместе с генерацией новых: в каталоге уже есть тексты, написанные вручную или скопированные у поставщика.
Не переписывайте всё подряд. Хорошие описания, написанные человеком, обычно лучше сгенерированных. Прогонять их через модель ради единообразия — потеря качества за ваши же деньги.
Возьмите оттуда примеры. Пять лучших описаний из вашего каталога — самый точный источник тона и структуры для промпта. Это работает лучше, чем описание стиля словами.
Приведите к общей структуре, а не к общему тексту. Если разнобой в оформлении, задача сводится к перекладыванию по блокам, и часть её решается без модели.
Начните с пустых карточек. Товары вообще без описания дают самый заметный эффект при наименьшем риске. Их обычно и оказывается больше всего.
Дубликаты у поставщика — отдельная проблема. Если описание скопировано и встречается ещё у сотни магазинов, переписывание его моделью действительно осмысленно: у вас появляется свой текст. Но входными данными должны быть характеристики, а не чужой текст, — иначе получите его перефразированную версию со всеми исходными неточностями.
Чего мы не утверждаем
Не даём готового промпта. Он пишется под категорию товаров и tone of voice магазина.
Не сравниваем модели по качеству текстов. Своих замеров мы не делали.
Не советуем по требованиям к описаниям товаров. Обязательная информация регулируется и зависит от категории; это к юристу, а не к модели.
Цифры каталога — на дату. 46 позиций и восемь нулевых — состояние на 3 сентября 2026 года.
Что держать в голове
Одинаковые описания — следствие бедного входа, а не слабой модели: различать тексты нечем, если различий нет в данных. Добавьте одно-два поля с отличиями — и результат меняется сразу.
И два обязательных предохранителя: запрет добавлять то, чего нет во входных данных, и программная сверка чисел. Без них в каталог попадут характеристики, которых у товара не существует.
Как мы проверяем факты и что храним из запросов — на странице о проекте и в llms.txt. Прогнать полсотни своих карточек на нулевой ставке: keydealer.ru/login.
Частые вопросы
Можно ли генерировать описания товаров нейросетью?
Да, это одна из самых окупаемых задач для API: вход короткий, выход короткий, объём большой. Тысяча карточек обрабатывается за один прогон.
Почему описания получаются одинаковыми?
Потому что на вход подаётся мало различающих данных. Если у двух товаров отличается только цвет, модель напишет два почти одинаковых текста — ей не из чего сделать их разными.
Модель придумает характеристики, которых нет?
Да, если их не хватает для связного текста. Поэтому характеристики надо подавать явно и запрещать добавлять то, чего нет во входных данных.
Сколько стоит описание одной карточки?
Считается по токенам: промпт плюс характеристики на входе, текст описания на выходе. Основной расход — промпт, который уходит при каждой карточке.
Какая модель подойдёт?
Обычно недорогая. Задача не требует рассуждений, только связного изложения заданных характеристик.