Свой парсер: что нужно учесть
Стек: - Python + Telethon (или TDLib для C++) - Прокси-пул (минимум 30-50 IP-адресов, иначе TG банит) - TG-аккаунты (50-200 шт., каждый требует разогрева 2-4 недели) - Сервер (24/7, минимум 4 GB RAM) - AI-классификатор (DeepSeek/Claude API для оценки релевантности) - БД (PostgreSQL для лидов, Redis для очередей) - Админка для настройки (минимум CRUD на ключевые слова)
Стоимость: - Разработка: 200-400 тыс. ₽ (3-6 месяцев работы middle-разработчика) - Поддержка: 30-50 тыс. ₽/мес (прокси 5к, аккаунты 10к, сервер 3к, AI-вызовы 5-15к, разработчик part-time 10-20к) - Юридический риск: ваш сотрудник под санкциями TG, ваш бизнес теряет аккаунты регулярно
SaaS-сервис
Что вы получаете: - Готовый парсер с AI-фильтрацией - Настроенную инфраструктуру (прокси, аккаунты) - Админку для управления ключами/каналами - Интеграции с CRM/Telegram
Стоимость: обычно 5-30к ₽/мес в зависимости от объёма
Риски: зависимость от вендора, ограничения по кастомизации.
Когда оправдан свой
- Объём лидов > 5000/мес — экономия превышает 50к/мес
- Уникальный алгоритм (например, парсинг по голосовым сообщениям, поиск по фото)
- Закрытые источники (ваши собственные группы, требующие специального сценария авторизации)
- Юридические требования (банк, госзаказ — данные не должны выходить из периметра)
Когда хватает готового
- Объём 100-3000 лидов/мес
- Стандартные сценарии (ключевые слова, AI-релевантность)
- Хочется запуска за 1-2 дня вместо 3-6 месяцев
- Маленькая команда без выделенного devops/dev
Гибридный путь
Многие начинают с SaaS, проверяют гипотезу за 1-3 месяца, потом по показателям решают: переходить на свой или продолжать.
Это безопаснее — не вкладываете 250к в разработку до того как поймёте, работает ли подход в вашей нише.
