Cíl byl jednoduchý: zanalyzovat jednu firmu o 90 % levněji než ve svém ChatGPT nebo Claude — při stejné kvalitě.
Proč mi dává smysl to řešit: nehledě na to, zda cena za tokeny vzroste, jejich zbytečné pálení smysl nedává. A pokud vás dnes analýza jedné firmy stojí přes $10, které jsou schované v měsíčním fee, představte si účet při analyzování stovek společností měsíčně.
Čtu text, ne obrázky
Účetní závěrky tahám ze sbírky listin obchodního rejstříku. Jsou to PDF a dřív jsem každou stránku posílal modelu jako obrázek. Obrázek je drahý — jedna závěrka spolykala 100 až 270 tisíc tokenů (tokeny jsou to, za co u AI platíte).
Teď čtu textovou vrstvu, kterou PDF už obsahuje. Výstup je identický, jen levnější. U Barrandov Studio a.s. závěrka spadla ze 150 na 37 tisíc tokenů — čtyřikrát míň.
Není to vždycky takový skok. U naskenovaných závěrek, kde se část stránek pořád musí přečíst jako obrázek, je úspora menší — třeba u MSV Metal Studénka, a.s. ze 270 na 195 tisíc. I tak je to pár desítek procent zadarmo.
Na každý úkol jiný model
Ne každá úloha potřebuje nejchytřejší — a nejdražší — model. Přečíst čísla z tabulky zvládne levný model stejně spolehlivě jako drahý. Napsat investiční tezi je jiná liga.
Tak to dělám. Extrakci jede Sonnet, tezi Opus, drobnosti Haiku. Ceník za milion tokenů (vstup / výstup):
- Haiku: $1 / $5
- Sonnet: $3 / $15
- Opus: $5 / $25
Pustit Opus na práci, kterou zvládne Haiku, je pětinásobek ceny za stejný výsledek. Modely navíc řídím z jednoho místa — dnes běžím na Claude, ale nejsem na nikom závislý. Objeví se lepší nebo levnější, vyměním ho.
Veřejnou závěrku přečtu jednou — pro všechny
Data z obchodního rejstříku jsou veřejná a neměnná. Závěrka za rok 2023 už se nezmění.
Tak ji přečtu jen jednou. Výsledek uložím, a když tu samou firmu otevře někdo další, má ji hotovou — zadarmo. Čím víc se Misano používá, tím víc závěrek už je hotových a tím nižší je náklad na další analýzu.
Jde výhradně o veřejné rejstříkové dokumenty. Vaše vlastní data se s nikým nesdílejí.
Měřím každou úlohu
Náklad nehlídám od oka. U každé firmy je strop $2 na zpracování, k tomu denní limity. Mimochodem, když přenos dat selže, uživatele stojí úloha $0. Máme tak plně sladěnou incentivu — bezchybný parsing.
Nad to další drobné detaily, které šetří tokeny. Společnou část promptu cachuju napříč roky i firmami v jedné dávce, ať se neplatí pořád dokola za totéž. A data nejnovějšího roku beru z ChytryRejstrik.cz za paušální náklad místo parsingu, což v tisících firem měsíčně začíná dávat smysl.
Co to dělá dohromady
Sečteno na Barrandov Studio a.s. Ve vašem ChatGPT nebo Claude by ta závěrka jako obrázky na špičkovém modelu vyšla asi na $0,75 — a znovu pokaždé. Ve Misanu, díky textu místo obrázků a levnějšímu modelu na extrakci, na $0,11. A když ji už někdo otevřel přede mnou, na $0.
$0,75 → $0,11 na první přečtení, opakování zdarma. Průměr na firmu se tím dostává k −90 % — přesně tam, kam jsem mířil. A to je jediná závěrka. Fond jich za rok projede stovky.
Co z toho máte vy
Dvě věci. Cena, do které nemusím schovávat tučný účet za AI — Misano vyjde na zlomek toho, co by stálo postavit si stejnou analýzu ručně. A produkt, který tady snad bude i za pár let, protože nástroje, které jenom wrapují jedno LLM bez přidané hodnoty, pravděpodobně vlastním Claudem nebo ChatGPT skutečně nahradíte.
Vyzkoušejte to
Nejlíp to uvidíte sami. Klikněte na Začít, zadejte reálnou firmu a u každé úlohy sledujte sloupec „Cena“ — skutečná čísla, žádné odhady. Pak si to porovnejte s tím, co byste za stejnou práci nechali ve svém ChatGPT.
Jak to počítám
Čísla výš jsou z reálného provozu, ne odhady. Token = vstup plus výstup skutečně spotřebovaný na úlohu, ceny podle ceníku Anthropic k 15. 6. 2026. Srovnání „ve vašem ChatGPT / Claude / Gemini“ = ta samá závěrka nahraná jako stránky PDF na špičkovém modelu, bez cache a bez sdílení mezi uživateli.
K tomu −90 %, ať je to fér: první přečtení jedné závěrky padá z ~$0,75 na ~$0,11, což je −85 %. Protože ale každou veřejnou závěrku ukládám a další uživatel ji dostane zadarmo, průměrný náklad na firmu napříč opakováním klesá k −90 %. Vaše čísla se budou lišit podle firmy, počtu let a toho, jak čistou textovou vrstvu závěrka má.
Díky, že jste dočetli až sem a pokud vám něco v Misanu chybí, napište mi na hello@misano.ai