У Dantiva появился первый платящий клиент. После этого продукт снова изменился

Два дня назад я опубликовал технический разбор Dantiva и написал, что платный спрос ещё не подтверждён. Эта фраза уже устарела.

Первая подтверждённая покупка прошла 17 сентября. 21 сентября клиент оформил первую месячную подписку «Старт» через Telegram Mini App. Это две небольшие операции, а не traction, который можно честно рисовать графиком. Но для проекта они важны: Dantiva теперь не просто умеет принимать деньги. Кто-то решил за неё заплатить.

В тот же день продукт изменился сильнее, чем за всю предыдущую неделю.

Не набор экранов, а единая рабочая среда

Первая версия интерфейса была собрана вокруг функций: отдельный экран генерации, шаблоны, библиотека. Всё работало, но каждая задача ощущалась как переход между небольшими инструментами.

Теперь слева находятся история и проекты, в центре результат и поле запроса, справа параметры модели. Обе боковые панели сворачиваются. На телефоне та же структура превращается в последовательный одноколоночный сценарий. Результат остаётся перед глазами, пока готовится следующий запрос, а созданные файлы по-прежнему попадают в общую библиотеку.

Светлая тема стала основной, тёмная осталась по переключателю. Это потребовало заново проверить контраст, границы полей, превью, закреплённые элементы и доступность кнопки генерации на мобильном экране.

Отдельно я переделал ввод промпта. Текст-подсказка раньше выглядел как обычная фраза, и было неочевидно, что сюда нужно писать. Теперь у поля есть заметная подпись и прямое объяснение: введите текст и опишите, что именно нужно создать. Под выбором модели появляется короткая карточка: для чего она подходит, насколько быстро работает и сколько токенов спишется до запуска.

LLM-студия внутри того же продукта

Dantiva начиналась с изображений и видео. Теперь внутри есть и текстовая рабочая среда на Gemini.

В LLM-студии можно создавать отдельные чаты, искать по истории, выбирать модель, задавать системный промпт и привязывать разговор к проекту. История хранится на сервере. На старте возможности намеренно ограничены текстом: без фиктивного анализа файлов, голоса или локальной модели, которая ещё не подключена.

Доступны три маршрута Gemini. Для них действуют пользовательский и общий дневной лимиты, а баланс изображений и видео на период запуска не списывается. Текстовый ответ и восьмисекундное видео стоят провайдеру совершенно по-разному, и если свести их в один счётчик, объяснять цену потом станет только сложнее.

Второй провайдер без второго кошелька

Главное техническое изменение: OpenRouter для генерации и редактирования изображений. В Dantiva появились два варианта GPT Image 2.5:

• Flare: основной быстрый вариант для современной генерации, точного следования запросу и редактирования с сохранением лиц и объектов.

• Sunburst: более точный вариант для сложных деталей и аккуратной правки, обычно работает дольше.

Обе модели стоят 300 токенов Dantiva за изображение. Текущее качество фиксировано на medium, результат один, референсов до четырёх вместе с исходным изображением.

Самой сложной частью оказался не API-вызов, а вопрос, какими токенами разрешено за него платить.

OpenRouter не покрывается грантом Google, поэтому GPT Image работает только за реально купленные токены: активную подписку, докупку или разовый пакет. Приветственные токены, партнёрские бонусы, старый баланс, административный доступ и выданный безлимит не могут оплачивать такой запрос.

Отдельного кошелька при этом нет. Сервер выбирает подходящие оплаченные корзины, атомарно резервирует 300 токенов и запоминает, откуда они взяты. Повторный callback не создаёт второе списание. При ошибке провайдера исходные корзины восстанавливаются один раз. Неопределённый таймаут не запускает скрытую автоматическую попытку, потому что второй платный запрос хуже честной ошибки.

Эта работа не попадает в демонстрации AI-моделей, и существует она только потому, что деньги настоящие.

После первой оплаты меняются вопросы

До первой покупки главный вопрос был техническим: проходит ли весь путь от входа и выбора тарифа до оплаты в рублях, кассового чека, начисления в правильный кошелёк и использования баланса на сайте или в Telegram.

Теперь вопросы другие. Что клиент хотел создать? Почему Mini App вызвал достаточно доверия для оплаты? Вернётся ли человек? Какая модель даёт результат, который сохраняют, а не просто тестируют?

Я не раскрываю данные клиента и не выдаю две оплаты за product-market fit. Проверенный факт уже достаточно полезен: реальный клиент прошёл коммерческий путь, включая месячную подписку в Mini App.

Продукт из Хорватии для нескольких рынков

Dantiva началась с практического сценария для русскоязычной аудитории: Telegram, оплата в рублях и чек без необходимости сначала решать проблему иностранной карты. Сам продукт шире. В нём уже есть русский и английский интерфейсы, инфраструктура работает в Google Cloud, а слой провайдеров больше не привязан к одному семейству моделей.

Я также отправил две заявки в хорватские инновационные инициативы. Одна ушла в инкубатор BIRD, по Dantiva вместе с её международным контуром AONETHA на aonetha.com: тот же продукт под западный рынок, где платежи пока не подключены. Вторая заявка по нашему второму проекту, evidentio.eu. Заявка не равна победе, и я не буду описывать её как награду. Но это полезный следующий шаг: теперь продукт должен быть понятен вне контекста, в котором я его собирал.

Здесь важно точно назвать инновацию. Я не обучал собственную фундаментальную модель. Ценность находится в продуктовом слое: единый сценарий на сайте и в Telegram, общий аккаунт и реестр, проекты и повторно используемые референсы, локальная оплата, разная экономика провайдеров и аккуратные релизы там, где платная задача может завершиться ошибкой.

Что уже доказано, а что ещё нет

Сегодня Dantiva умеет:

• объединять текст, изображения и видео в одном проектном пространстве;

• работать с Google Veo и Gemini и с GPT Image через OpenRouter;

• держать один аккаунт, библиотеку и баланс на сайте, в боте и Mini App;

• принимать рубли через ЮKassa и выдавать кассовый чек;

• резервировать, списывать и возвращать токены без двойной оплаты повторного запроса;

• сохранять полезный бесплатный доступ, не превращая его в скрытые расходы на внешнего провайдера.

Пока не доказаны регулярное возвращение пользователей, стабильный канал привлечения и product-market fit. Это следующие проверки.

Первая версия показала, что систему я собрать могу. Первый клиент показал, что весь путь проходится без меня рядом: вход, оплата, чек, баланс. Теперь я хочу, чтобы вторая покупка удивила меня меньше, чем первая.

Если вы строите AI-продукт с несколькими провайдерами, платными задачами и несколькими интерфейсами, напишите мне. Сравним архитектуру и ошибки. Вызов модели по-прежнему самая простая часть.

Частые вопросы про Dantiva после первой оплаты

Когда у Dantiva появился первый платящий клиент?

Первая подтверждённая разовая покупка прошла 17 сентября 2026 года. Первая месячная подписка «Старт» оформлена через Telegram Mini App 21 сентября 2026 года.

На каких моделях работает Dantiva?

Google Veo и Gemini через Vertex AI для видео, изображений, улучшения промптов и LLM-студии, плюс GPT Image 2.5 Flare и Sunburst через OpenRouter для генерации и редактирования изображений.

Сколько стоит генерация GPT Image 2.5 в Dantiva?

300 токенов за изображение, одинаково для Flare и Sunburst. Качество сейчас зафиксировано на medium, результат один, референсов до четырёх вместе с исходным изображением.

Почему бесплатные токены не оплачивают GPT Image?

OpenRouter не покрывается грантом, это прямой внешний расход. Поэтому GPT Image работает только за купленные токены: активную подписку, докупку или разовый пакет. Приветственные токены, партнёрские бонусы, старый баланс, административный доступ и выданный безлимит такой запрос не оплачивают.

Значат ли две оплаты product-market fit?

Нет. Они подтверждают, что коммерческий путь проходится целиком, включая месячную подписку в Mini App. Повторное возвращение пользователей и стабильный канал привлечения ещё не проверены.