Gemini Deep Research vs Devin 2026: ресёрч против кода — сравнение и оценки

Вы открыли подборку «лучшие ИИ-агенты» и видите оба названия рядом. Через час работы выясняется, что один не умеет писать код, а второй — собирать отчёты. Сначала надо понять, кто из них вообще берётся за вашу задачу.

Оба сервиса живут в категории ИИ-агентов, но в разных её углах. Gemini Deep Research — исследовательский агент: принимает запрос, формирует план из под-вопросов, сам выполняет десятки поисков через Google Search и сводит найденное в длинный отчёт с инлайн-цитатами. Devin — кодирующий агент: получает задачу вроде «добавь авторизацию через Google», пишет код в изолированном Linux-окружении, запускает тесты и открывает pull request с описанием изменений.

Отсюда главное: напрямую они не конкуренты. По досье у Gemini Deep Research реальные соперники — Perplexity Deep Research и ChatGPT Deep Research; у Devin — Claude Code, GitHub Copilot Workspace и Cursor Composer. Ставить их в один рейтинг «кто лучший агент» — то же самое, что сравнивать экскаватор и комбайн по числу лошадиных сил. Поэтому в подтемах про код Gemini получает единицы, а в подтемах про исследование единицы получает Devin — это не провал, это разные профессии.

Разделение чувствуется и в выходе. Результат работы Gemini — текст: 20–50+ просмотренных страниц, отчёт на тысячи слов, кнопка экспорта в Google Docs. Результат работы Devin — изменённый репозиторий: ветка, коммиты, открытый PR, прогнанные тесты. Один отдаёт знание, второй отдаёт работающий артефакт.

На карточке ниже — что входит в рабочий контур каждого.

Из карточки видно, почему сравнение «в лоб» бессмысленно: у них разные входы, разные инструменты и разные выходы. Практический вывод простой — сначала определите, нужен вам текст или работающий код, и только потом смотрите цены и оценки.

Запустили агента, ушли на обед — а он полчаса ходил не туда. Вопрос не в том, «автономен ли агент», а в том, где у вас рычаг, чтобы вмешаться до того, как он потратит ваше время или деньги.

У Gemini Deep Research контроль вынесен в начало. Перед стартом агент показывает план — список под-вопросов, которые собирается изучить, — и его можно отредактировать: убрать лишнее, добавить нужное. Это редкий для категории паттерн: вы направляете исследование, не написав ни одного промпта поверх. Дальше 5–20 минут агент работает сам, а прогресс-бар показывает, какие сайты он посетил и какие факты нашёл. Вмешаться по ходу почти нечем — но и задача короткая, так что цена ошибки невелика.

У Devin контроль размазан по всей сессии, потому что сессия длинная. Пользователь видит экран агента в реальном времени — терминал, браузер, редактор. Есть pause/resume: остановить задачу, скорректировать, продолжить. Devin сам задаёт уточняющие вопросы по ходу. Это логично: задача может идти часами, и без точек вмешательства вы рискуете получить «не то» спустя три часа и десятки потраченных ACU.

Разница в философии. Gemini даёт один мощный рычаг до запуска и почти ничего во время. Devin даёт меньше контроля на входе (нужно сразу хорошее ТЗ), но много рычагов в процессе. Для коротких ресёрч-забегов первый подход удобнее; для многочасовой разработки второй необходим — иначе агент уедет в сторону надолго.

На шкале ниже — где у каждого находится основная точка контроля.

Отсюда практическое следствие: с Gemini главное — не полениться отредактировать план до старта, тогда отчёт выйдет по делу. С Devin главное — держать сессию на виду и не бояться нажать pause: остановленная на десятой минуте задача дешевле, чем уехавшая на третий час.

В понедельник нужна записка на 8 страниц: рынок, игроки, цифры, ссылки. Руками это полдня в браузере с двадцатью вкладками. Здесь Gemini Deep Research — дома, а Devin вообще не из этой комнаты.

Это профильная задача Gemini Deep Research и пустое место для Devin, поэтому оценки разъезжаются предельно: 9 против 1. Gemini генерирует 10–50+ поисковых запросов, обходит выдачу, извлекает нужное и собирает связный отчёт на 2000–10 000 слов с разделами и инлайн-цитатами. По отзывам на Hacker News и Reddit его регулярно называют «одним из лучших инструментов для deep research», особенно хвалят качество синтеза и экспорт в Google Docs одной кнопкой.

Главный козырь — нативный доступ к поисковому индексу Google. В отличие от Perplexity и ChatGPT Search, Gemini ходит в полный индекс, а не в урезанную поисковую прослойку: охват и свежесть источников выше. С февраля 2025 под капотом — Gemini 2.0 Flash Thinking, reasoning-модель, обученная на задачах планирования и синтеза; контекст Gemini 1.5 Pro в 1M токенов позволяет держать в голове десятки найденных страниц при сборке отчёта.

Без оговорок не обходится. Пользователи отмечают, что отчёт бывает излишне длинным, «с водой», и что глубина анализа иногда уступает тому, что хороший аналитик сделал бы вручную. По научным базам Gemini уступает специализированным инструментам вроде Elicit и Scite — он силён на открытых веб-источниках, а не в академическом поиске. И отдельная боль для нашей аудитории: на русском результат заметно слабее, потому что доминируют англоязычные источники (об этом — отдельная подтема).

Devin в этой строке получает 1 не в обиду: он просто не исследовательский агент. Браузер у него есть, но для поиска документации и тестирования веб-приложений, а не для сборки аналитических отчётов с цитатами. Просить у Devin «обзор рынка» — всё равно что просить у компилятора пересказать книгу.

На столбцах ниже — типичный объём отчёта Gemini.

Из графика видно главное: один забег экономит те самые полдня ручного поиска и сразу отдаёт черновик с ссылками. Дальше его всё равно надо вычитать — «вода» и средняя глубина никуда не делись.

В бэклоге двадцать однотипных задач: тесты дописать, мелкие баги, CRUD-эндпоинт. Хочется отдать их «джуну, который не устаёт». Тут выходит Devin — а Gemini Deep Research молча уходит со сцены.

Зеркальная ситуация к предыдущей подтеме: профильная задача Devin и пустое место для Gemini, оценки 7 против 1. Devin работает в полноценной инженерной среде — shell с настоящим Linux, редактор в стиле VS Code в браузере, браузер для документации, git и GitHub. Он не просто «пишет код»: клонирует репозиторий, ориентируется в файловой структуре, ставит зависимости, запускает тесты, читает error logs, находит причину и открывает PR с описанием. По досье он умеет Python, JavaScript/TypeScript, Go, Rust, Java, C++ и другие языки, хотя качество от языка к языку плавает.

Историческая заслуга — SWE-bench. В марте 2024 Devin показал 13,86% на SWE-bench Verified: первый результат выше 10% на главном бенчмарке кодирующих агентов на тот момент. Это и сделало вирусный запуск. Важная оговорка по нашему правилу честности: результаты версии Devin 2.0 (анонс — май 2025) в досье не зафиксированы, поэтому актуальная цифра, которую мы можем называть, — именно мартовские 13,86%, и она от 2024 года.

Почему не выше семёрки. После хайпа выяснилось, что launch-демо было cherry-picked: на реальных задачах за пределами стандартного CRUD Devin часто пробуксовывает или решает не до конца. Он требует хорошего ТЗ — расплывчатый запрос превращается в «сделал не то». И он медленнее человека на нетривиальных задачах: крупная фича в существующей кодовой базе — это 1–4 часа. Конкуренты подтянулись: Claude Code, GitHub Copilot Workspace и Cursor Composer в 2025-м показывают сопоставимые или лучшие результаты заметно дешевле.

Gemini Deep Research тут получает 1 по той же причине, что Devin в исследовании, — функции просто нет. Он не пишет и не исполняет код, его браузер ищет факты, а не правит репозитории.

На полосе ниже — реальная цифра Devin на SWE-bench и контекст, что это был за момент.

Из цифры следует трезвый вывод: Devin реально полезен на рутине — тесты, документация, мелкие баги, типовые CRUD-фичи. На сложной архитектуре его всё ещё нужно перепроверять, а 13,86% от 2024 года напоминают, что «автономный инженер» — это пока про однотипные задачи, а не про сеньорскую работу.

Задача на русском, источники нужны русские, отчёт сдавать на русском. Здесь оба сервиса теряют очки — вопрос лишь в том, кто теряет меньше.

Для аудитории AIRatings это критичный фильтр, и оба кандидата проходят его так себе: 5 у Gemini, 4 у Devin. Gemini Deep Research русский понимает, интерфейс локализован, но качество исследования на русском заметно ниже, чем на английском — большинство найденных источников англоязычные. В досье прямо сказано: на русскоязычном ресёрче Gemini уступает «Нейро» Яндекса, который заточен под российскую выдачу. То есть язык вы получите, а вот глубину по местным источникам — нет.

У Devin своя картина. Интерфейс на английском, и работа с русским тут не про отчёты, а про код: писать и читать русские комментарии в коде он, по логике задачи, может, но официально это не тестировалось — отмечаем как пробел данных, а не как доказанную силу. Для кодинга язык интерфейса часто вторичен (разработчики привыкли к английским тулзам), поэтому 4 — это «работать можно, но локализации нет и гарантий по русскому никто не давал».

Грубо говоря, обоим русский даётся через силу. Gemini хотя бы говорит и пишет по-русски на уровне «понятно и пригодно», просто роет в основном англоязычный интернет. Devin живёт в англоязычном мире разработки и в русский почти не выходит.

На матрице ниже — что есть и чего нет у каждого по русскому.

Вывод из матрицы: если русский в приоритете и нужны русские источники, ни тот ни другой не идеал. Gemini даст русский текст, но по российским темам разумнее перепроверить через инструмент, заточенный под рунет.

Финдиректор спрашивает: «Сколько это в год?». От ответа $240 или $6000 зависит, согласуют покупку с порога или отправят считать ROI на три страницы.

Разрыв в цене — самый крупный в этом сравнении: 9 против 3. Gemini Deep Research не продаётся отдельно — это функция внутри Gemini Advanced (Google One AI Premium) за $19,99/мес. В ту же подписку входят 2 ТБ хранилища Google One и Gemini в Gmail, Docs, Sheets, Slides. То есть многие пользователи Google One получают Deep Research, по сути, бесплатно — он уже в их подписке. За год это $240 (около 21 600 ₽ по курсу примерно 90 ₽ за доллар — курс берём как редакционное допущение, а не как цену из досье).

Devin живёт в другой ценовой вселенной. Starter — $500/мес, Teams — от $500/мес за несколько мест, Enterprise — по запросу. И это ещё не всё: считает Devin не «задачи», а ACU (Agentic Compute Unit) — реальное время работы агента в compute-единицах. Типичная задача — несколько ACU, сложная — десятки. Сколько именно ACU входит в Starter за $500, в досье стабильно не публиковалось — это прямой пробел данных, и он означает, что итоговый счёт заранее не посчитать.

За год Devin Starter — это минимум $6000 (около 540 000 ₽ по тому же допущению о курсе), плюс возможный перерасход по ACU. Двадцатипятикратная разница с Gemini объясняется природой задач: одно дело 20 минут веб-поиска, другое — часы работы агента в полноценной среде разработки. Но для бюджета это всё равно две разные лиги.

На столбцах ниже — месячный ценник в одном масштабе.

Из столбцов очевиден масштаб: Gemini — потребительская цена, Devin — корпоративная. И у Devin к фиксированной плате добавляется переменная по ACU, которую заранее не зафиксировать.

Вы хотите встроить агента в свой продукт: дёрнуть его из своего кода, по расписанию, без человека в браузере. Здесь роли неожиданно меняются местами.

Это тот редкий параметр, где привычная картина переворачивается: дешёвый Gemini получает 1, дорогой Devin — 6. У Deep Research нет API как отдельного эндпоинта — на момент составления досье его нельзя вызвать программно и встроить в свой пайплайн. Deep Research живёт только внутри приложения Gemini: открыл, спросил, получил отчёт. Для автоматизации это тупик.

У Devin API есть: для Enterprise — полноценный, плюс публичный в ограниченном виде. Это логично для инструмента, который изначально нацелен на инженерные команды: ему по профилю положено встраиваться в CI/CD и task-трекеры. Шестёрка, а не выше, — потому что полный API упирается в Enterprise-контракт, а публичный ограничен; «открытым» его не назвать.

Вывод по этой оси простой: для разработчика, которому нужно дёргать агента из своего кода, Gemini Deep Research просто не подходит — у него нет точки входа. Devin для этого создан, хотя за полный доступ придётся идти в Enterprise.

Из картинки следует, что выбор по этому параметру предопределён задачей: автоматизация — только Devin. Если же вам нужен интерактивный ресёрч руками, отсутствие API у Gemini вообще не помеха.

Вы в России, без зарубежной карты и не готовы возиться с VPN каждый день. Тогда разговор о фичах можно почти не начинать — обоих сервисов это касается напрямую.

Здесь оба в минусе, разница только в деталях: 4 у Gemini, 3 у Devin. Gemini не работает на российских IP — геоблокировка действует с 2024 года; оплата российскими картами для Google One недоступна; на 152-ФЗ сервис не соответствует, данные обрабатываются на серверах Google за пределами РФ. Обходной путь — VPN плюс зарубежная карта или покупка через посредников. Плюс один: интерфейс и сам сервис на русском, так что после обхода блокировки пользоваться комфортно.

Devin доступнее не становится. Прямого доступа без VPN нет (американская компания с геоблокировками), оплата российскими картами недоступна, обход — VPN с зарубежной картой или корпоративный контракт через юрлицо в ЕС/США. Точный статус геоблокировки на май 2026 в досье помечен как пробел данных, так что утверждать «заблокирован намертво» мы не будем — но и лёгкого пути нет. Минус сверху: интерфейс только английский и ценник $500, который ещё надо чем-то оплатить.

Итого по доступности из РФ обоим тяжело. Gemini чуть выше за счёт русского интерфейса и потребительской цены, которую проще провести через посредника, чем корпоративные $500.

Из таблицы понятно: из России без VPN и зарубежной карты не работает ни тот, ни другой. Разница в полбалла — это про комфорт после обхода, а не про лёгкость доступа.

Агент с доступом к терминалу может удалить файл, снести зависимость, отправить запрос. Вопрос на миллион: где он это делает — у вас на проде или в изолированной песочнице?

Для агента, который исполняет код, изоляция критична, и тут Devin сильнее: 8 против 6. Devin выполняет код в изолированном контейнере — не на серверах клиента и не на вашем компьютере. Для Enterprise есть и on-prem вариант: развёртывание на инфраструктуре клиента, плюс SSO, audit logs и SLA. Это правильная для кодирующего агента архитектура — он может ломать что угодно внутри песочницы, не задевая ваши боевые системы.

У Gemini Deep Research вопрос изоляции стоит иначе, и шестёрка тут — про другую природу риска. Он не исполняет код и не управляет вашим компьютером: он читает веб и пишет текст. Деструктивных действий у него попросту нет — нечем удалить файл или сломать прод. Но и истории про sandbox компания не приводит: работа идёт на инфраструктуре Google, отдельной изолированной среды «под вас» нет, и данных об этом в досье тоже нет. Поэтому 6, а не выше: риск низкий по природе задачи, но прозрачности по изоляции мало.

Грубо: Devin безопасен потому, что заперт в песочнице; Gemini безопасен потому, что ему нечем навредить. Это два разных вида безопасности, и для агента-исполнителя кода первый важнее.

Из схемы следует, что сравнивать «у кого песочница лучше» не совсем корректно: у Gemini её нет, потому что она не нужна. Если же агент трогает ваш код, то отдельная изолированная среда Devin — это не опция, а обязательное условие.

Служба безопасности задаёт три вопроса: обучаете ли модель на наших данных, есть ли SOC 2, есть ли GDPR. От ответов зависит, пустят ли инструмент в компанию вообще.

По документированности гарантий впереди Gemini: 8 против 6. Для Gemini Advanced Google по умолчанию не использует разговоры для обучения основных моделей; хранение истории настраивается, его можно отключить. А через Google Workspace подтянуты внятные сертификации: ISO 27001, SOC 2 Type II, GDPR-compliance, а на Enterprise — варианты data residency. Для корпоративного согласования это аккуратный, проверяемый набор.

У Devin картина enterprise-ориентированная, но с пробелами. Sandbox-изоляция есть, on-prem для Enterprise есть, соглашения корпоративного уровня тоже. SOC 2 Type 2 заявлен — но именно для Enterprise, и в досье помечено как непроверенный сертификационный статус. Для стартаперов на Starter — стандартные условия. Шестёрка отражает это: гарантии есть на верхних тарифах, но точный статус сертификации мы подтвердить не можем, поэтому не выдаём его за факт.

Разница не в том, что Devin «небезопасен», а в том, что у Gemini compliance прозрачнее и доступнее на массовой подписке, тогда как у Devin он спрятан в Enterprise и частично не подтверждён.

Из таблицы видно, что Gemini проще «продать» безопасникам: сертификаты названы и проверяемы. У Devin их ещё нужно запрашивать у вендора по Enterprise-контракту.

Вы встраиваете инструмент в рабочий процесс на годы. Неприятно, когда через полгода стартап закрывается, а ваши сценарии остаются ни с чем. Поэтому смотрим, кто за продуктом стоит.

По устойчивости разрыв максимальный: 10 у Gemini, 7 у Devin. За Gemini Deep Research стоит Google (Alphabet, NASDAQ: GOOGL) — публичная компания с практически неограниченными ресурсами. Риска «стартап закрылся» нет, продукт — часть большой экосистемы Gemini, которую Google активно развивает. Для долгосрочного планирования это максимально спокойный вариант.

Devin делает Cognition AI — приватная компания, но профинансированная щедро: Серия A $21M (январь 2024) и Серия B $175M (апрель 2024) при оценке $2 млрд, ведущий инвестор в обоих раундах — Founders Fund. Это не «стартап на грант коммьюнити», деньги серьёзные. Но семёрка, а не выше, по двум причинам: это всё же частная компания одного продукта, и на неё давят подтянувшиеся конкуренты (Claude Code, Copilot Workspace, Cursor) с лучшим ROI. Категория молодая, и здесь даже хорошо профинансированный игрок не застрахован от пересдачи карт.

Грубо: Google не закроется, а Cognition — хорошо обеспеченный, но одиночный игрок в перегретой категории. Для ставки на годы это разные уровни спокойствия.

Из карточки понятно: для критичных процессов на годы вперёд Google даёт больше спокойствия. Cognition хорошо обеспечена, но это ставка на отдельную компанию в категории, где расклад быстро меняется.

Демо в твиттере выглядит как магия. Вопрос один: что из этого реально работает в проде, а что — красивый ролик? В категории агентов это больной нерв.

По соотношению «репутация против реальности» впереди Gemini: 8 против 5. Deep Research на Hacker News и Reddit устойчиво хвалят — «один из лучших инструментов для deep research», особенно за качество синтеза и экспорт в Google Docs. Он реально используется массой людей просто потому, что встроен в Gemini Advanced. Оговорка та же, что и в профильной подтеме: иногда отчёт длинноват и средней глубины — но это «работает и полезно», а не «обещали, не сделали».

У Devin история драматичнее. Март 2024 — вирусный запуск: демо, где агент проходит инженерное интервью и сам правит баги в реальных репозиториях; мгновенный хайп «первый ИИ-разработчик» в X, на Hacker News, в Forbes и TechCrunch. Июль 2024 — разоблачение: пользователь r/MachineLearning детально показал, что launch-демо было cherry-picked, и на большинстве реальных задач Devin проваливался или делал неправильно. Эта публикация запустила широкую дискуссию о «vibe AI» в категории агентов.

После хайпа репутация устаканилась на честной отметке: Devin полезен на специфических задачах — стандартный CRUD, рефакторинг, тесты, — но сильно переоценён для сложной архитектуры. Отсюда 5: реальная ценность есть, но она узкая, а кредит доверия подпорчен. Это ровно та категория, где «впечатляющее демо» само по себе не считается качеством.

Из таймлайна вывод: верить демо в этой категории нельзя, считать нужно по реальным задачам. У Gemini репутация ровнее, потому что обещания скромнее и сходятся с тем, что он реально делает.

Есть задачи, где Gemini Deep Research закрывает вопрос за 15 минут, а Devin не у дел в принципе. Вот они — без натяжек.

В своих сценариях Gemini получает 9, Devin — 3 (он сюда просто не ходит). Сценарий первый: обзорная аналитика по открытым источникам. «Собери, что известно про рынок X, ключевых игроков и свежие цифры» — Gemini генерирует план, обходит десятки страниц через индекс Google и отдаёт отчёт с инлайн-цитатами на тысячи слов. Полдня ручного гугления превращаются в 5–20 минут плюс вычитка.

Сценарий второй: работа внутри Google Workspace. Если вы и так живёте в Docs, Sheets и Gmail, экспорт отчёта в Google Docs одной кнопкой — это бесшовный конвейер «вопрос → готовый документ с ссылками». Никакого копипаста между окнами. Сценарий третий: research со смартфона. Deep Research доступен в мобильном приложении Gemini (iOS, Android) — по досье это единственный deep-research-агент с нормальным мобильным доступом, удобно задать запрос в дороге и получить отчёт к приезду.

Сценарий четвёртый: исследование «на лету» без программирования. Редактируемый план под-вопросов даёт контроль над направлением, не заставляя писать промпты. А ещё это дёшево или вовсе «уже оплачено», если у вас есть Google One Premium. Во всех четырёх Devin бесполезен — он не собирает отчёты и не ходит по вебу за знанием.

Общий знаменатель этих сценариев — «нужен текст с источниками, быстро и дёшево». Как только в задаче возникает слово «код», Gemini выпадает, и наоборот.

А есть задачи, где нужен работающий код в репозитории, и тут Gemini Deep Research нечего предложить. Вот сценарии Devin.

В своих сценариях Devin получает 8, Gemini — 2 (отчётом тут не помочь). Сценарий первый: end-to-end рутинная фича. «Добавь аутентификацию через Google» — Devin сам пишет код, подключает библиотеки, ставит зависимости, запускает тесты и открывает PR с описанием. На типовых задачах это снимает нагрузку с команды.

Сценарий второй: баг-фикс с диагностикой. Devin читает stack trace, находит root cause, исправляет и прогоняет регрессионный тест — полный цикл, а не просто «вот патч». Сценарий третий: масштабирование рутины через параллельность. Несколько задач одновременно — как несколько джунов, которые не устают; для команды с потоком мелких тикетов это ощутимая пропускная способность.

Сценарий четвёртый: работа прямо из Slack и с реальным репозиторием. Задачу ставят командой в Slack, Devin клонирует GitHub-репо, ориентируется в структуре, следует code conventions. Для команд, которые и так живут в GitHub и Slack, это встраивается в привычный процесс. Во всех четырёх Gemini Deep Research не участвует — он не пишет, не запускает и не коммитит код.

Общий знаменатель — «нужен работающий артефакт в репозитории, а задача типовая и хорошо описана». На сложной архитектуре и без чёткого ТЗ даже здесь Devin стоит держать под ревью. И чем подробнее расписано ТЗ, тем меньше итераций и впустую сожжённых ACU — это прямой рычаг снизить итоговый счёт за задачу.

Хватит абстракций — вот четыре живых человека и прямой ответ, что брать каждому из них и почему.

Поскольку сервисы закрывают разные задачи, портреты честнее оценок по среднему: Gemini здесь 8, Devin 6 (его рекомендация сильнее завязана на бюджет и тип задач). Аналитик-консультант, которому в неделю нужно 3–5 обзорных записок по открытым источникам: ему — Gemini Deep Research. Уже платит за Google One — значит, фактически бесплатно; экспорт в Docs встроен в его рабочий день. Devin ему не нужен вовсе.

Backend-команда из 5 разработчиков с потоком рутины (тесты, мелкие баги, CRUD): им — Devin, если бюджет от $500/мес есть и они живут в GitHub и Slack. Параллельные сессии работают как несколько джунов. Но на сложной архитектуре держать человека на ревью обязательно, а если бюджет жмёт — в досье прямо названы более дешёвые Claude Code и Cursor.

Соло-фрилансер, который и пишет код, и иногда делает ресёрч: ему — Gemini Deep Research за $20 на исследование, а Devin за $500 почти наверняка избыточен; для кода разумнее co-pilot-инструмент подешевле. Пользователь из России без VPN и зарубежной карты: ему, увы, тяжело с обоими — оба геоблокированы и не принимают карты РФ; начинать стоит с того, ради какой задачи вы вообще готовы возиться с обходом.

Видно, что почти каждый портрет однозначно тяготеет к одному из двух — пересечений мало. Это и есть главный итог сравнения: выбор диктует не «оценка», а тип вашей работы.

Считаем не «цену тарифа», а сколько вы реально отдадите за год под конкретный профиль. Цифры в долларах из досье, рубли — приблизительно по курсу около 90 ₽ за доллар (редакционное допущение, не цена из досье).

Разрыв в годовой стоимости определяет почти весь выбор: Gemini здесь 9, Devin 4. Профиль первый — аналитик-исследователь. Ему нужен Gemini Deep Research: $19,99/мес, то есть $240 в год (около 21 600 ₽), а если у него уже есть Google One Premium — доплата нулевая. Devin в этом профиле не нужен, поэтому в его сторону — ноль рублей.

Профиль второй — стартап-команда разработки. Ей нужен Devin Starter: $500/мес, то есть от $6000 в год (около 540 000 ₽) — и это минимум, потому что сверху капает расход ACU за реальное время работы агента, а точное число включённых ACU в досье не зафиксировано. Заранее назвать итог нельзя; закладывать стоит запас. Gemini здесь задачу не закрывает.

Профиль третий — соло-фрилансер с обеими задачами. Разумный набор: Gemini Deep Research за $240 в год на ресёрч плюс что-то для кода. Полноценный Devin за $6000 для одиночки почти всегда избыточен — в досье прямо сказано, что Claude Code и Cursor дешевле и часто эффективнее в co-pilot-режиме. Так что у фрилансера годовой кодовый бюджет логично держать сильно ниже $6000.

Из столбцов читается главное: для ресёрч-профиля годовой ценник копеечный, для команды разработки — корпоративный, причём с непредсказуемой ACU-надбавкой. Это не «дорого или дёшево», это разные бюджетные категории под разные задачи.