Автор системно разбирает способы использования ИИ в разработке: от ручного копирования фрагментов кода в модели DeepSeek, Qwen, Gemini и др. до подписных сервисов вроде Claude Code и Kiro, локальных LLM через LM Studio и Cline в VS Code, а также облачных агентов с оплатой за токены. Простой сценарий с копипастой кода подходит для поиска ошибок, генерации похожих решений и обзора вариантов архитектуры, но ограничен удобством и контекстом.

Подписка за 20 USD на Claude Code показывает себя рабочим инструментом для фич и багфиксов в реальном проекте, тогда как Kiro удобен для старта новых приложений за счет трехшагового планирования. Локальные модели Qwen и DeepSeek дают смешанные результаты: крупные модели строят вменяемые планы, но не доводят изменения до конца, средние застревают в бесконечных уточнениях, а маленькие генерируют много шума и иногда ломают код. Отдельно описан опыт использования DeepSeek V3.2 через агента timeweb.cloud и Cline: за 11 минут и около 1,32 млн токенов (примерно 95 RUB или 1,3 USD) модель безопасно обновила три файла IoT приложения, сохранив сборку проекта.

• Описана витрина тарифов timeweb.cloud по GPT, DeepSeek, Grok, Gemini и Claude с ценами от 35 до 2 800 RUB за 1 млн токенов и разными лимитами по контексту до 200 000 токенов.
• Приведены ориентиры по стоимости Qwen3 235B в Yandex Cloud (1000 RUB за 1 млн входящих и исходящих токенов) и предложены альтернативы в deepinfra и cloud.ru с возможностью деплоя своих моделей и готовых агентов.
• В выводах автор рекомендует связку Claude Code для доработки фич, Kiro для старта проектов, Cline плюс DeepSeek и timeweb.cloud для работы в VS Code, а при жестких требованиях к конфиденциальности данные держать на собственном сервере с Qwen3-coder-30b.