Przejdź do treści

Blog · Opublikowano · Zaktualizowano

Polski model językowy czy API? Jak wybrać dla firmy

Krótka odpowiedź

Polski model lokalny, na przykład Bielik albo PLLuM, wybierasz, gdy dokumenty muszą zostać w firmie, a wolumen jest stały. API wybierasz przy zmiennym wolumenie i braku zespołu do utrzymania serwera. W naszym rachunku serwer GPU za 934 zł miesięcznie wyrównuje się z Claude Sonnet 5.5 przy około 27 tys. spraw miesięcznie.

Jak pracujemySzczegóły ↓

  1. 01Rozmowa30 min z inżynierem, 0 zł
  2. 02Prototypdziałający system na Twoim procesie i Twoich danych, 0 zł
  3. 03Wdrożeniecel i stała cena w umowie, 50% przy podpisaniu
  4. 04Odbiór50% po osiągnięciu celu
analiza z inżynierem i darmowy prototyp
0 zł
zespół w ChatGPT albo Claude, do 10 osób
od 4 900 zł
automatyzacja, agent albo aplikacja dla jednego procesu
od 12 500 zł

Należymy do programów partnerskich OpenAI i Anthropic, twórców ChatGPT i Claude, i uczymy się z ich oficjalnych kursów. Co to znaczy ↓

Autor: Syntalith · 3 min czytania

Przykład: poranna skrzynka zgłoszeń
Agent · gotowy do pracy

Statystyki

Polskie modele i API: statystyki 2026

27 tys.

spraw miesięcznie, przy których serwer GPU za 934 zł kosztuje tyle co Claude Sonnet 5.5 przez API, przy 2 000 tokenów wejścia i 500 wyjścia na sprawę. Scenariusz bez kosztu opieki.

  • 2 i 10 USD

    Według cennika Anthropic (2026) Claude Sonnet 5.5 kosztuje 2 USD za milion tokenów wejścia i 10 USD za milion tokenów wyjścia, a Haiku 5.5 0,10 i 0,50 USD.

    Źródło: Anthropic, cennik API (2026) ↗

  • 146

    Według Bartanowicza i Jassema (LREC 2026) w systemie RAG na dokumentacji technicznej, ocenianym na 146 pytaniach referencyjnych, Bielik-11B-v2.3-Instruct konsekwentnie przewyższał PLLuM-12B-nc-chat.

    Źródło: Bartanowicz i Jassem, LREC 2026 (2026) ↗

  • 83%

    Według Smits i Walkowiaka (EACL 2026) w RAG na polskiej Wikipedii, ocenianym na 1000 pytaniach PolQA, PLLuM-12B dorównał jakością modelom 70B przy zużyciu energii mniejszym o 83%.

    Źródło: Smits i Walkowiak, EACL 2026 (2026) ↗

  • 230 085

    Według testu Syntalith (2026) Qwen3.8-27B na karcie RTX 3090 odtworzył 3 z 3 sprawdzanych faktów z wejścia liczącego 230 085 tokenów, a przebieg trwał 563,4 s.

    Źródło: Syntalith, test długiego kontekstu Qwen3.8-27B (2026) ↗

Dane sprawdzone: 22 października 2026

Jedna decyzja na początek

Sytuacja firmyPierwszy wariantWarunek decyzji
Dokumenty muszą zostać w określonym środowiskumodel lokalnyfirma zapewnia dostęp, kopie, aktualizacje i opiekuna
Liczba spraw zmienia się z miesiąca na miesiącAPIumowa określa miejsce i czas przechowywania danych
Zadanie powtarzalne, duży wolumenporównanie lokalnego modelu z APIstały koszt serwera wygrywa po doliczeniu pracy zespołu
Każda sprawa wymaga szerokiego rozumowaniamocniejszy model przez APIpróba pokazuje przewagę jakości
Brak zespołu do utrzymania serweraAPI albo prostsza automatyzacjakoszt opieki nie przewyższa oszczędności

Nie wybieraj modelu dla całej firmy. Wybierz miejsce działania dla jednego procesu: faktur, skrzynki, dokumentów pracowniczych albo odpowiedzi dla klienta. Jeden proces może korzystać z reguł, modelu lokalnego i API na różnych etapach.

Koszt całego rozwiązania

Porównanie ceny jednego zapytania z ceną serwera daje zły obraz. Cennik Anthropic i cennik OpenAI rozdzielają tokeny wejścia, wyjścia i narzędzia, a po stronie serwera dochodzą kopie, aktualizacje i opieka.

Scenariusz: 10 000 spraw miesięcznie po 2 000 tokenów wejścia i 500 wyjścia
API, Claude Sonnet 5.5
10 000 × 0,04 zł = 350 zł
Serwer GPU Hetzner GEX45, 214 €
934 zł
Próg wyrównania
934 zł ÷ 0,04 zł = około 26 683 spraw

Poniżej progu API jest tańsze, powyżej serwer, jeszcze przed kosztem opieki

Liczba tokenów na sprawę to założenie scenariusza. Stawki Anthropic dla Claude Sonnet 5.5, kurs NBP 3,8889 zł; Cena serwera GEX45 z 24 GB pamięci GPU według strony Hetznera z 22 października 2026 r., bez jednorazowej opłaty 209 €, kurs NBP 4,3641 zł. Opieka nad serwerem, kopie i aktualizacje podnoszą próg.

W Syntalith automatyzacje AI, aplikacje AI i agenci AI zaczynają się od 12 500 zł netto, a typowe pełne wdrożenia mieszczą się w 12 500 do 75 000 zł netto. Utrzymanie i infrastrukturę wyceniamy osobno.

Dane, umowa i odpowiedzialność

Przy API sprawdź przed próbą
  • Miejsce przetwarzania i ewentualny transfer poza EOG
  • Umowę powierzenia i listę podwykonawców
  • Czas przechowywania pytań, plików i zapisów
  • Zasady wykorzystania danych do ulepszania usługi
  • Eksport danych i zakończenie współpracy
  • Limit kosztu i zachowanie systemu po jego przekroczeniu

Własny serwer ogranicza przepływ danych do wybranego środowiska, ale zostają uprawnienia, szyfrowanie, kopie, usuwanie dokumentów i zapisy działania. Lokalność nie jest certyfikatem zgodności z RODO, a usługa zewnętrzna bywa właściwa, gdy firma ma umowę i kontroluje przepływ danych.

Test jakości na własnych sprawach

Przygotuj 30 do 100 prawdziwych, zanonimizowanych przykładów z jednego procesu z oczekiwanym wynikiem, źródłami i przypadkami braku danych. Ten sam zestaw uruchom na modelu lokalnym, jednym albo dwóch modelach przez API i, jeśli się da, na rozwiązaniu z regułami. Według Bartanowicza i Jassema (LREC 2026) na 146 pytaniach do dokumentacji technicznej Bielik-11B przewyższał PLLuM-12B, a według Smits i Walkowiaka (EACL 2026) PLLuM-12B dorównał modelom 70B na polskiej Wikipedii. Wyniki dotyczą ich zbiorów, więc decyzję podejmuje test na Twoich.

Cztery drogi po teście
  • Zmienny wolumen, dane mogą trafić do dostawcy

    API z limitem kosztu i danych

    od 12 500 zł

  • Stały duży wolumen, dokumenty zostają w firmie

    model lokalny z opieką

    od 12 500 zł plus serwer

  • Część spraw wrażliwa, część trudna

    wariant mieszany z zapisanym przepływem danych

    wycena po analizie

  • Reguły wystarczają

    formularz albo automatyzacja bez modelu

    od 12 500 zł

Wariant mieszany działa, gdy reguła przekazania jest zapisana przed uruchomieniem: aplikacja rozpoznaje wrażliwość dokumentu, dane osobowe zostają w modelu lokalnym, a API dostaje tylko zakres potrzebny do trudnej analizy. Przy Bieliku sprawdź najpierw warunki użycia: wersja 1.1 z 31 lipca 2025 r. zabrania używania modelu do przetwarzania jakichkolwiek danych osobowych, więc do takich danych porównaj wariant PLLuM z licencją komercyjną albo wyjaśnij sprawę z fundacją SpeakLeash. Modele lokalne wdrażamy w ramach prywatnych modeli LLM. Na bezpłatną analizę przygotuj liczbę spraw, rodzaj danych, koszt obecnej pracy i skutek błędu.

Przykład z liczbami · Scenariusz

Ile kosztuje Cię dziś obsługa zleceń z maili

Ten sam rachunek robimy na bezpłatnej analizie dla Twojego procesu.

8 306 zł

miesięcznie kosztuje obsługa 1 500 maili ze zleceniami

Zwrot: 1,8 mies.

5 min na przeczytanie maila i odpowiedź i sprawdzanie w 15% dawnego czasu to nasze założenia. Godzina pracy 66,45 zł to nasze wyliczenie z przeciętnego wynagrodzenia według GUS z września 2026 r. (9 266,48 zł) z kosztami pracodawcy, 168 h w miesiącu. Koszt modelu: Claude Sonnet 5.5, około 3 000 + 600 tokenów na wiadomość ze szkicem odpowiedzi, kurs NBP 3,8889 zł z 21 października 2026 r.

Zobacz pełny rachunek →

Tak wdrażamy to w firmach

Wszystkie wdrożenia →

Wyniki u klientów.

Wszystkie realizacje →
foap.comobsługa klienta

Obsługa klienta foap.com: 95% odpowiedzi wychodzi automatycznie.

Do foap.com piszą użytkownicy z kilku krajów, w kilku językach. System czyta całą rozmowę i warunki tej osoby, a potem sam wysyła odpowiedź w jej języku. Pytania o pieniądze i wyjątki trafiają do zespołu z gotowym szkicem, więc zostaje je sprawdzić i wysłać.

odpowiedzi wysyła system sam, bez pisania przez człowieka
95%
mija od nadejścia maila do gotowej odpowiedzi (mediana)
30 s
maili, które wymagają odpowiedzi, dostaje gotowy szkic
100%
pracy mniej na każde 1000 odpowiedzi (szacunek)
47 h

Dane z produkcji foap.com, 20–21 października 2026. Szacunek: 3 minuty na ręcznie pisaną odpowiedź.

Jak działa obsługa klienta foap.com →
Przykładowe wiadomości. Sprawy o pieniądze zawsze trafiają do człowieka.

Inne wdrożenia

jakotako.design

studio projektowe

−87%

Czas na szukanie nowych klientów, dziennie

4 h → 30 min

ok. 73 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

według studia

Jak działa pętla agentowa →
Signature Estates

nieruchomości

ok. −90%

Czas operatora na przeglądanie portali, dziennie

2–3 h → 20 min

ok. 45 h mniej w miesiącu (21 dni pracy)

szacunek · kontakt ze sprzedającym 5 min po ogłoszeniu

Jak agent łapie ogłoszenia →
Kuba Koziej, CEO i współzałożyciel MoreGrowth oraz członek zarządu Natu.Care

Kuba Koziej

CEO i współzałożyciel MoreGrowth

„Zaczęliśmy od mojego własnego agenta AI. Później podczas szkolenia nauczyłem się samodzielnie budować kolejne aplikacje. Dziś wdrażam ten sposób pracy z AI w swojej firmie. Współpraca z Syntalith dała mi dokładnie taki zestaw umiejętności i narzędzi, jakiego potrzebowałem.”

Zobacz pierwotną opinię po szkoleniu na LinkedIn ↗

Zacznij od procesu, który co tydzień zabiera najwięcej czasu.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Jak budujemy automatyzacje i agentów

Od rozmowy do działającego systemu w czterech krokach.

  1. 01 · 30 min

    Bezpłatna analiza

    0 zł

    Rozmawiasz z inżynierem. Plan na piśmie dostajesz w 2 dni robocze.

  2. 02 · 5 dni

    Darmowy prototyp

    0 zł

    System pracuje na 20–100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Widzisz każdy wynik.

  3. 03 · 2–16 tygodni

    Wdrożenie

    50%

    Stała cena i cel zapisane w umowie. Pierwsza rata przy podpisaniu.

  4. 04 · po osiągnięciu celu

    Odbiór

    50%

    Drugą ratę płacisz, gdy system osiągnie cel na Twoich sprawach.

Jak powstaje darmowy prototyp

pon.

Ustalamy cel

Jaki wynik uznajesz za dobry.

wt.–śr.

System pracuje

Przechodzi przez Twoje sprawy, jedna po drugiej.

czw.

Porównujemy

Każdą różnicę sprawdzamy z pracą zespołu.

pt.

Wynik i cena

Lista błędów i stała cena wdrożenia.

Sprawy wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy, zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.

Na rynku taki prototyp kosztuje zwykle od 3 000 do 8 000 zł.

Umów bezpłatną analizę (30 min)

Prototyp ustalamy podczas bezpłatnej analizy.

Dane sprawdzone 25 października 2026.

„Czy moje dane są bezpieczne?”

Tak. Ty wybierasz, gdzie trafiają: od konta firmowego po model na Twoim serwerze.

  1. 00Prywatne konto pracownika

    Dane klientów i firmy lądują na koncie, którego firma nie widzi i nie kontroluje. Nie ma umowy powierzenia, więc to naruszenie RODO. Gdy pracownik odchodzi, historia czatów odchodzi razem z nim.

  2. 01Konto firmowe ChatGPT lub Claude

    Dostawca nie używa Twoich danych do uczenia modeli. Kopia zapytań zostaje w jego logach do 30 dni.

  3. 02API z zerową retencją (ZDR)

    Dostawca przetwarza zapytanie i niczego nie zapisuje. Wymaga jego zgody, wniosek przygotowujemy razem.

  4. 03Przetwarzanie w UE

    Zapytania są liczone i przechowywane w Europie: OpenAI w regionie UE, Claude przez chmury z regionem w UE.

  5. 04Model u Ciebie

    Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Dane nie wychodzą poza firmę.

Co robimy przy każdym wdrożeniu

  • Umowa o poufności i umowa powierzenia, zanim dostaniemy jakiekolwiek dane.
  • Sprawy do prototypu wybierasz Ty. Na życzenie je anonimizujemy.
  • Dane zostają w UE i usuwamy je po zakończeniu prac.
  • Konta firmowe z administratorem po Twojej stronie.

Gdy dane nie mogą wyjść z firmy

Otwarty model działa na Twoim serwerze albo w Twojej chmurze w UE. Do wyboru:

Bielik
polski model, SpeakLeash i ACK Cyfronet AGH
PLLuM
polski model, konsorcjum HIVE na zlecenie Ministerstwa Cyfryzacji
Qwen
Alibaba
GLM
Zhipu AI
DeepSeek
DeepSeek

Model dobieramy do zadania i sprawdzamy na Twoich sprawach. Uruchamiamy go, dostrajamy i utrzymujemy.

Źródło: Bielik i PLLuM, ACK Cyfronet AGH ↗ · PLLuM, Ministerstwo Cyfryzacji ↗

Masz dużo własnych danych? Dostroimy mały model.

  1. 1 Twoje przykłady
  2. 2 dostrajanie
  3. 3 test na nowych sprawach
  4. 4 model w Twojej firmie

Gdy masz tysiące podobnych maili, dokumentów albo zgłoszeń, uczymy mały otwarty model na tych przykładach. Działa w Twojej firmie, odpowiada szybko i kosztuje mniej w utrzymaniu niż duży model. Jakość mierzymy na sprawach, których model nie widział w trakcie nauki.

Przemysław i Piotr robili to w dużych firmach programistycznych i doradczych. Artem robił to wcześniej i robi dziś w Syntalith. Chodzi o modele na własnej infrastrukturze, dostrajanie i test jakości.

Poziom ochrony wybierasz na rozmowie. Umowę powierzenia podpisujemy, zanim zobaczymy jakiekolwiek dane.Umów bezpłatną analizę (30 min) →

Wdrożenie AI w firmie

Zacznij od procesu, który co tydzień zabiera najwięcej czasu.

Inżynier wybiera z Tobą jeden proces i liczy, ile dziś kosztuje. Potem budujemy darmowy prototyp na 20⁠–⁠100 sprawach, które Twój zespół już obsłużył. Cel i stałą cenę zapisujemy w umowie.

Zobacz wdrożenie AI →
analiza z inżynierem i darmowy prototyp
0 zł
zespół w ChatGPT albo Claude, do 10 osób
od 4 900 zł
automatyzacja, agent albo aplikacja dla jednego procesu
od 12 500 zł

Pytania

  • Polski model językowy czy API: co wybrać?

    Model lokalny, gdy dokumenty muszą zostać w firmie, wolumen jest stały, a ktoś utrzyma serwer. API, gdy wolumen się zmienia, każda sprawa wymaga szerokiego rozumowania albo firma nie ma zespołu do opieki nad środowiskiem.

  • Kiedy model lokalny jest tańszy od API?

    Przy dużym, stałym wolumenie. W naszym rachunku serwer GPU za 934 zł miesięcznie wyrównuje się z Claude Sonnet 5.5 przy około 27 tys. spraw po 2 000 tokenów wejścia i 500 wyjścia, przed kosztem opieki nad serwerem.

  • Bielik czy PLLuM?

    Zależy od zadania. W LREC 2026 Bielik-11B prowadził na dokumentacji technicznej, a w EACL 2026 PLLuM-12B dorównał modelom 70B na polskiej Wikipedii. Decyduje test na 30 do 100 Twoich przykładach.

  • Ile kosztuje wdrożenie polskiego modelu?

    Automatyzacje, aplikacje i agenci AI zaczynają się w Syntalith od 12 500 zł netto, a typowe pełne wdrożenia mieszczą się w 12 500 do 75 000 zł netto. Serwer i utrzymanie wyceniamy osobno.

Porozmawiajmy

Po prostu napisz, zadzwoń albo wybierz termin.

Pracujemy szybko, bo nie znosimy korporacyjnej waty. Nie mamy handlowców ani kierowników od pilnowania kierowników. Rozmawiasz od razu z inżynierami, którzy potem budują Twój system. Szanujemy swój czas i Twój też.

Do końca roku przyjmiemy jeszcze 3 firmy.

pon.–pt. 9–17

Co Ci daje, że jesteśmy partnerem OpenAI i Anthropic?

OpenAI robi ChatGPT, a Anthropic robi Claude. Należymy do programów partnerskich obu firm, więc pracujemy z ich narzędziami na co dzień i uczymy się od samych twórców.

OpenAI Select PartnerClaude Partner Network
01Dobierzemy narzędzie do zadania
Wdrażamy i ChatGPT, i Claude. Oba sprawdzamy na Twoich dokumentach, a Ty wybierasz to, które robi mniej poprawek i oszczędza więcej czasu.
02Wiedza prosto od twórców
Uczymy się z oficjalnych kursów i materiałów OpenAI i Anthropic. Twój zespół poznaje funkcje i ustawienia, które działają dziś.
03Licencje bez naszej marży
Przy wdrożeniu ChatGPT, Claude albo Copilota licencje kupujesz bezpośrednio u OpenAI, Anthropic albo Microsoftu i od nich dostajesz fakturę. Do licencji nic nie doliczamy.
04Certyfikowani inżynierowie
W zespole mamy certyfikat AWS z uczenia maszynowego i certyfikat Anthropic z architektury systemów na Claude.

Udział w programach nie oznacza, że OpenAI albo Anthropic polecają nasze usługi.