AI речник: 50 термина, обяснени с прости думи (2026)

Обновено: ноември 2026 · Цените са проверени: ноември 2026

Новините за AI са пълни с думи, които звучат технически, а означават нещо просто. Не е нужно да знаеш как работи моделът отвътре, за да го ползваш добре. Трябват ти около 50 думи, за да четеш страници с цени, да сравняваш инструменти и да не ти продадат нещо, което не ти трябва. Ето ги – кратко и по теми.

Основите (1–10)

1. Изкуствен интелект (AI). Софтуер, който върши задачи, за които смятахме, че трябва човек: писане, четене, разпознаване на изображения, решения. Пример: инструмент, който подрежда пощата ти по теми.
2. Генеративен AI. AI, който създава нов съдържание: текст, изображения, звук, видео, код. ChatGPT, който пише имейл, е генеративен AI. Спам филтърът не е.
3. Голям езиков модел (LLM). Двигателят зад чатботовете. Модел, обучен върху огромни количества текст да предсказва следващото парче текст. Claude, GPT и Gemini са семейства LLM.
4. Модел. Една конкретна обучена версия с име и цена. Компаниите пускат нови модели на няколко месеца. Приложението остава същото, моделът вътре се сменя.
5. Чатбот. Приложението, в което пишеш. ChatGPT, Claude и Gemini са чатботове, които работят със собствените си модели.
6. Промпт. Това, което пишеш на модела: въпросът, инструкциите и материалът. По-добрият промпт дава по-добър отговор.
7. Токен. Единицата, в която AI чете и тарифира. Парче от дума. Правилото на OpenAI за английски: 1 токен е около 4 символа или 0,75 думи. Другите езици, включително български, обикновено искат повече токени за същия текст.
8. Контекстен прозорец. Колко текст моделът вижда наведнъж: промпта, файловете и разговора досега. Плановете на Claude посочват до 1 милион токена, според модела. След лимита старите части отпадат или заявката се проваля.
9. Параметри. Вътрешните числа, които моделът е научил при обучението. Повече параметри обикновено значи по-способен и по-скъп за пускане модел. Размерите се дават в милиарди (B) или трилиони (T).
10. Данни за обучение. Текстовете, изображенията и кодът, от които моделът се е учил. Те решават какво знае моделът и къде е слаб.

Сметката: документ от 2000 думи на английски е около 2700 токена. Anthropic обявява Claude Sonnet 5.5 за $2 на милион входни токена и $10 на милион изходни. Ако обобщаваш 100 такива документа на месец до обобщения от 300 думи, по около 400 токена всяко: вход 270 000 токена, около $0,54; изход 40 000 токена, около $0,40. Общо около $0,94, или към 0,80 €. На български токените ще са повече, така че сумата ще е няколко пъти по-висока, но пак опира до няколко евро. Приеми го като ориентир.

Как се държат моделите (11–18)

11. Инференс (inference). Пускане на вече обучен модел, за да даде отговор. Всяко твое съобщение е инференс и именно за него плащаш.
12. Халюцинация. Когато моделът твърди нещо невярно с пълна увереност: измислено съдебно дело, грешна цена, фалшив източник. Винаги проверявай важните факти.
13. Дата на знанията (knowledge cutoff). Датата, след която моделът няма данни от обучението. Без търсене в интернет не знае новите събития и цени.
14. Температура. Настройка за случайност. Ниската дава стабилни, предвидими отговори. Високата дава повече разнообразие. Вижда се предимно в API инструменти, не в чат приложенията.
15. Модел с разсъждаване (reasoning). Модел, който минава през проблема стъпка по стъпка, преди да отговори. По-бавен и по-скъп, но по-добър в математика, планиране и код.
16. Мултимодален. Модел, който работи с повече от текст: изображения, звук, PDF, видео. Пример: снимаш касова бележка и питаш за сумата.
17. Системен промпт. Постоянни инструкции, които моделът спазва във всеки отговор, зададени от приложението или от теб. Собствените GPT-та, Gems и проектите ги ползват, за да пазят тона и правилата ти.
18. Памет. Функция, с която чатботът помни факти за теб между разговорите. Удобна е, но си струва да видиш в настройките какво пази. Anthropic показа как паметта променя резултатите на агентите.

Настройка и изграждане (19–27)

19. API. Начин софтуер да говори директно с модела, без чат приложението. Плащаш на токен вместо месечен абонамент. С него се правят инструменти, ботове и автоматизации.
20. Фийн тюнинг (fine-tuning). Допълнително обучение върху твои примери, за да се промени как пише или се държи моделът. Полезно за фиксиран стил или формат. Рядко е първото, което трябва на малък бизнес.
21. RAG (генериране с извличане). Моделът намира подходящите парчета от твоите документи и отговаря от тях. Пример: бот за поддръжка, който отговаря от помощните ти страници.
22. Ембединги (embeddings). Текст, превърнат в списъци от числа, които улавят смисъла, за да може софтуер да намира сходни текстове. Това е стъпката за търсене в повечето RAG системи.
23. Векторна база данни. База, направена да пази ембединги и бързо да намира най-близките съвпадения.
24. Кеширане на промпта (prompt caching). Доставчикът пази дълга, повтаряща се част от промпта ти, и следващите заявки стават по-евтини и по-бързи. Anthropic тарифира четенето от кеша на малка част от обичайната цена.
25. Batch API. Изпращаш много заявки за обработка по-късно, вместо веднага. Anthropic дава 50% отстъпка за тях. Добро за нощни задачи.
26. Модел с отворени тегла (open weights). Модел, чиито обучени тегла можеш да свалиш и пуснеш сам. Лицензите са различни, затова провери дали търговската употреба е разрешена.
27. Локален модел. Модел, който работи на твоя компютър или сървър. Данните остават при теб. Виж как да пуснеш Qwen 27B на лаптопа си с LM Studio.

Три от термините в тази група постоянно се бъркат. Ето как се сравняват:

Агенти и инструменти (28–36)

28. AI агент. Модел, който не само отговаря, а действа: планира стъпки, ползва инструменти, проверява резултатите и продължава, докато задачата се свърши. Пример: чете новите поръчки и обновява таблицата ти.
29. Използване на инструменти (function calling). Моделът моли твоя софтуер да направи нещо, например да търси, да смята или да прати имейл, и ползва резултата.
30. MCP (Model Context Protocol). Отворен стандарт за свързване на AI приложения с външни данни и инструменти. Официалната документация го нарича USB-C порт за AI. Един конектор работи с много AI приложения, вместо да правиш отделна интеграция за всяко.
31. Управление на компютър (computer use). Агент, който управлява екран, мишка и клавиатура, за да работи в приложения без API.
32. Автоматизация (workflow). Фиксирана верига от стъпки, например „нова форма, после AI обобщение, после имейл“. По-предвидима от агент. Инструменти: Make, Zapier, n8n.
33. Предпазни мерки (guardrails). Правила и лимити, които държат AI системата в безопасни рамки: до какво има достъп, колко може да харчи, какво може да изпраща. Прочети как да държиш агентите изкъсо.
34. Човек в цикъла (human in the loop). Човек одобрява ключовите стъпки, преди AI да действа. Най-простото правило за сигурност при всичко, което пипа пари или клиенти.
35. Пясъчник (sandbox). Затворена среда, в която агентът пуска код или тества промени, без да пипа истинските ти системи.
36. Инжекция в промпта (prompt injection). Скрити инструкции в уеб страница, имейл или файл, които подмамват AI да направи нещо, което не си поискал. Реален риск за агентите. В един тест един AGENTS.md файл превзе Codex.

Пари и лимити (37–44)

37. Абонамент. Фиксирана месечна цена за чат приложението, с лимити на употреба. ChatGPT Plus и Claude Pro са по $20 на месец, около 17 €.
38. Плащане по употреба (API цени). Плащаш за токените, които ползваш. Евтино при малък обем, без таван при голям.
39. Цена на милион токена. Стандартният начин, по който API-тата показват цените си, често като $/MTok. Сравнявай модели по нея, както при Meta Muse Ember за $0,10 на милион токена за повтаряща се работа на агенти.
40. Входни и изходни токени. Входните са това, което изпращаш, изходните – това, което пише моделът. Изходните обикновено са няколко пъти по-скъпи, така че дългите отговори струват повече от дългите въпроси.
41. Лимит на употреба (rate limit). Таван колко можеш да ползваш на час, ден или седмица. Claude брои употребата на прозорци от 5 часа и на седмица.
42. API кредити. Предплатен баланс за API. Някои горни планове ги включват, например $100 на месец в Claude Max.
43. Латентност. Колко чакаш отговора. Важна е за чат на живо и гласови асистенти, по-малко за отчети.
44. Бенчмарк. Стандартен тест за сравняване на модели. Полезен е като насока, никога като доказателство, че моделът пасва за твоята задача.

Видове и размери модели (45–50)

45. Водещ модел (frontier). Най-способните модели в даден момент. Обикновено и най-скъпите.
46. Малък модел. Компактен, по-евтин модел за прости задачи като сортиране, етикетиране и кратки отговори. Често е достатъчно добър и много по-бърз.
47. Смес от експерти (MoE). Голям модел, в който за всеки токен работи само част от него. Пример: LongCat-2.5 има 1,6 трилиона параметъра, но за всеки токен работят само 48 милиарда. Получаваш качество на голям модел на по-ниска цена.
48. Дистилация. Обучаване на малък модел да копира голям. Така се правят много евтини и бързи модели.
49. Квантизация. Съхраняване на числата на модела с по-малка точност, за да се събере на по-слаб хардуер. Малко загуба на качество, много по-малко памет.
50. Отворен срещу затворен модел. Затворените модели (повечето GPT, Claude, Gemini) работят само на сървърите на компанията. Отворените могат да се свалят. „Отворен код“ в AI често означава отворени тегла, не отворени данни за обучение.

Прочети още: AI поддръжка на клиенти, която не дразни: инструменти и цени (2026) · Дай на AI агента си да ползва реалния ти браузър с OpenCode Browse · Настрой всички AI агенти за код от един файл за 0 € с Microsoft APM

Източници: OpenAI: какво са токените · Anthropic: речник · Anthropic: цени на API · Model Context Protocol · Цени на Claude

II

За автора

Ivan Ivanov

Основател наHawkValue

Ако не ти спестява време или пари, няма да го видиш тук

• Факти, не шумВсяка цена и цифра е проверена в официалния източник
• Винаги реалната ценаВиждаш колко струва, преди да кликнеш
• Казвам, когато е слабоДори да е OpenAI или Google

Всички статии от Иван →