Нейросеть в таблице: описания для сотен артикулов за вечер и проверка, без которой этим текстам нельзя верить

Что нейросеть делает в таблице хорошо и где ошибается

Хорошо она работает с текстом по строкам: пишет описание по характеристикам, раскладывает товары по категориям каталога (когда список ваших категорий вписан в запрос, без списка она придумывает свои), определяет тональность отзыва (довольный, нейтральный, жалоба), приводит «ул.» и «улица» к одному виду.

Плохо она работает с числами. Суммы, проценты, даты и длинные цепочки расчёта модель может посчитать уверенно и неверно. Ещё она достраивает недостающее: если в строке «Плед флисовый, 150×200, серый» нет материала, в описании он появится, потому что звучит правдоподобно.

Поэтому правило на весь вечер такое: считает формула, нейросеть объясняет, 20 строк из 200 проверяет человек. Об ошибках такого рода есть отдельная статья: что такое галлюцинация нейросети. Цена правдоподобной выдумки известна по громкому случаю: в июне 2023 года суд Нью-Йорка оштрафовал двух юристов и их фирму на 5 000 долларов за иск, в котором ChatGPT придумал шесть судебных дел, а юристы не проверили источники (LawNext).

Способ без кода: помощник в Яндекс Таблицах

Яндекс 360 встроил в Таблицы помощника Алиса Про. По описанию на страницах Яндекса на 24.10.2026 он анализирует данные в таблице. Он входит в тарифы Яндекс 360, отдельно его не купить, и работает он только в России.

Названия функции для ячейки, которую можно протянуть по 200 строкам, на этих страницах нет. Поэтому проверьте в своём аккаунте три вещи: есть ли помощник в ваших Таблицах, заполняет ли он столбец целиком или работает с выделенным диапазоном и какие лимиты запросов у вашего тарифа. Если выделенный диапазон единственный режим, 200 описаний придётся делать порциями по 20–30 строк. Для разового анализа выгрузки продаж это самый короткий путь, для массового заполнения по строкам смотрите следующий.

Способ с ключом: Google Таблицы и модель Яндекса

Идея: в таблице появляется своя функция NEYRO, вы пишете в ячейке =NEYRO(E2), где в E2 собран запрос из названия и характеристик, и получаете текст от модели.

1. В Yandex AI Studio создайте API-ключ и скопируйте идентификатор каталога.

2. В Google Таблицах откройте меню «Расширения», затем Apps Script, и создайте функцию примерно на 15 строк. Она отправляет POST-запрос на адрес https://ai.api.cloud.yandex.net/v1/responses с заголовком Authorization: Api-Key и вашим ключом. В теле запроса поля model (gpt://идентификатор_каталога/aliceai-llm-flash), input (запрос) и max_output_tokens (400), а текст ответа лежит в output[0].content[0].text.

3. Ключ положите в «Свойства скрипта» в настройках проекта. В код и в ячейки его не вписывайте: любой, кто видит скрипт или таблицу, увидит и ключ.

4. Запустите функцию на пяти строках. При первом запуске Google попросит разрешения на внешние запросы, а пройдёт ли запрос с серверов Google к API Яндекса в вашем случае, покажет только этот тест. Готовую таблицу можно скачать из Google как файл Excel.

Пять задач на вечер

1. Описания товаров по характеристикам: название, материал и размер в столбцах, текст в соседнем.

2. Категории каталога: список ваших категорий вписан в запрос, модель выбирает одну.

3. Тональность 300 отзывов: ответ из трёх вариантов, «довольный», «нейтральный» или «жалоба».

4. Чистка базы: единый формат улиц, названий и сокращений.

5. Выводы по выгрузке продаж: итоги вы считаете формулой, модель пишет по ним три вывода словами.

Запрос сначала отладьте на пяти строках в чате. По нашему опыту для такой работы сильнее всех ChatGPT, Claude и Gemini; в России они официально недоступны, а в SYNTX собраны в одной подписке (по данным сайта на 24.10.2026). Когда запрос даёт нужный результат, перенесите его в формулу и снова проверьте на пяти строках.

Проверка цифр: считает формула, нейросеть объясняет

Перед запуском решите, что относится к числам. Всё, где есть сумма, процент, дата или размер, берётся из ячеек и считается формулой, а модель получает готовый результат и пишет к нему текст.

Для описаний выберите 20 строк из 200: каждую десятую и обязательно по одной из каждой категории товаров. Сверьте с источником три вещи: размер, материал и комплект. Выдумку ищите именно в этих полях. Рядом с описаниями заведите столбец «проверено» (да, нет, правка): по нему видно, в каких полях модель ошибается чаще, и их можно вписать в запрос правилом вроде «если материала в строке нет, пиши: материал не указан».

Если среди 20 строк нашлась хотя бы одна ошибка, поправьте запрос, прогоните заново и проверьте ещё 20 других строк. Допустимую долю ошибок определяете вы по цене ошибки: неверный размер на маркетплейсе заканчивается возвратом.

Цена и потолок

Расчёт наш, не замер. Допущение: на 200 описаний уходит около 110 000 токенов, вход и выход вместе. По тарифам Yandex AI Studio на 24.10.2026 Alice AI LLM Flash стоит 0,1 ₽ за 1 000 входящих и 0,2 ₽ за 1 000 исходящих токенов, значит верхняя оценка 22 ₽, если считать все токены по цене исходящих. YandexGPT Pro 5.1 по 0,8 ₽ обойдётся в 88 ₽. Старые инструкции предлагают YandexGPT Lite 5, но Яндекс назвал её устаревшей и назначил отключение на 15 ноября 2026 года.

Потолки. В базовой квоте AI Studio две одновременные синхронные генерации, поэтому формула, протянутая сразу на 200 строк, может вернуть часть ответов с ошибкой: протягивайте по 10–20 строк. Функция в ячейке живёт 30 секунд, один запуск скрипта 6 минут, а вызовов URL Fetch 20 000 в сутки на обычном аккаунте Google. Готовые тексты вставьте как значения: иначе функция может пересчитаться и снова потратить токены.

Базу клиентов с телефонами в запрос не отправляйте: имя и телефон это персональные данные, их обработка регулируется 152-ФЗ.

Чтобы довести процесс до каталога в 3 000 артикулов, повторите его порциями. Таблицу делите на куски по 10–20 строк, как описано выше: так надёжнее, чем одна формула на весь столбец. Если функция делает один запрос на строку, каталог укладывается в лимит 20 000 вызовов URL Fetch в сутки. Расход токенов вырастет в 15 раз против 200 строк: до 330 ₽ на Alice AI LLM Flash и около 1 320 ₽ на YandexGPT Pro 5.1 по оценке выше. Проверку на таком объёме берите по 20 строк из каждой категории и из каждого нового типа товара. На маркетплейс сначала выложите 50 карточек и неделю смотрите на возвраты и вопросы покупателей, потом остальные.

Когда таблицу пора менять на систему

Таблица с нейросетью держится, пока данные вы вставляете руками, а пользователь один. Пора менять, когда данные приходят из CRM и 1С и нужны свежими, обновление должно идти по расписанию, в таблицу пишут несколько сотрудников и никто не знает, какая версия верная. Токены стоят рубли, дороже всего обходится время людей, которые правят таблицу. Для разовой выгрузки система не нужна.

Это задача для автоматизации от 80 000 ₽ за процесс: срок неделя, базовая CRM-интеграция и инструкция. Точную цену и состав фиксируем в договоре. В кейсе ТехМаркета парсер собирает с площадок 5 630+ лотов спецтехники и обновляет их каждые 30 минут: для такого объёма таблица с ручной вставкой не подходит.