惯性聚合 高效追踪和阅读你感兴趣的博客、新闻、科技资讯
阅读原文 在惯性聚合中打开

推荐订阅源

美团技术团队
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Cyber Security Advisories - MS-ISAC
Martin Fowler
Martin Fowler
雷峰网
雷峰网
IT之家
IT之家
小众软件
小众软件
M
MIT News - Artificial intelligence
博客园 - 聂微东
J
Java Code Geeks
Blog — PlanetScale
Blog — PlanetScale
OSCHINA 社区最新新闻
OSCHINA 社区最新新闻
A
About on SuperTechFans
G
Google Developers Blog
Engineering at Meta
Engineering at Meta
Recent Announcements
Recent Announcements
freeCodeCamp Programming Tutorials: Python, JavaScript, Git & More
The GitHub Blog
The GitHub Blog
F
Fortinet All Blogs
C
Check Point Blog
云风的 BLOG
云风的 BLOG
腾讯CDC
H
Help Net Security
Y
Y Combinator Blog
I
InfoQ

Все публикации подряд на Хабре

Ловим музу за клавиатуру: как айтишнику стать автором Что умеет Midjourney в 2026? Мой немного грустный разбор этого шикарного инструмента Никто не любит писать тесты, но ИИ может исправить это IPv8 выглядит как мечта. Поэтому почти наверняка не взлетит Производители вернули в продажу материнки с DDR3. Что происходит? Управление агентом с телефона через Telegram теперь в KodaCode От координации к лидерству: как меняется роль руководителя разработки Я сделала родителям бизнес вместо пенсии: зарабатываем 70 тысяч, мама не даёт продать В три раза быстрее приемка товара и оптимизация трудозатрат на 73%: как «РСТ-Инвент» помог Gulliver Group ИИ-шечный мир победил? О влиянии искусственного интеллекта на игропром Кремль снижает давление на Телеграмм пока Европа строит интернет по паспорту Как CEO, CTO и CIO за 8 часов собрали ИИ-директора, который умеет держать позицию под давлением Как (не) потерять домен за выходные Вместо 8 разных VPS: как я организовал практику студентам на одном сервере Почему твой Open Source проект не замечают? R&D: искусство управления неопределенностью в разработке AI-дефляция: вакансий для разработчиков больше, а рост зарплат — худший за 15 лет Мы отдали управление роботами OpenClaw. Что из этого вышло Галактический ID: система идентификации для всех форм разумной жизни Шесть основ бизнес-анализа: начинаем с вопроса «Кто в игре?» Код-ревью, в котором дело не в коде Данные переехали. Команда — нет Системной подход к сдаче OSWE в 2025 Почему комната управления реактором покрашена в цвет морской пены 4 YAML-файла вместо PySpark: как аналитикам строить пайплайны без разработчиков LLM-агент для поиска свободных доменов: автоматизируем подбор Когда, зачем и как правильно начинать новую сессию в Claude Code? Как я заставил нейросеть писать макросы для FreeCAD Анатомия ИИ‑агента для подбора персонала. От тысячи резюме к топ‑10 за минуты Опыт разработчика как экономика внимания
Kodacode для бизнеса: SaaS с инфраструктурой в РФ и on-pr...
honest_nicem · 2026-05-06 · via Все публикации подряд на Хабре

Уровень сложностиПростой

Время на прочтение4 мин

Охват и читатели0

Обзор

Kodaсode используют десятки тысяч разработчиков в месяц. Постепенно запросы стали приходить не от отдельных людей, а от компаний: как оформить юридически, куда уходят данные из кодовой базы, есть ли централизованное управление доступами и корпоративный биллинг. Этой статьёй мы отвечаем на все эти вопросы — и рассказываем о нашем корпоративном предложении.

Инфраструктура и безопасность

Инференс основных моделей Kodacode сейчас работает на «Турбо Облаке» от «Ростелекома». У ребят есть кластер на H200 и надо сказать крутая штука. Нам дали тест на некоторое время. Понравилось и решили переезжать полностью на инфру «Турбо Облака».  Вся инфраструктура размещена на ЦОДах внутри России, сертифицированных по 152-ФЗ. Данные из кодовой базы не покидают страну.

Это важно в контексте того, как устроены зарубежные альтернативы. Например, GitHub Copilot по умолчанию передаёт фрагменты кода на серверы Microsoft для улучшения модели.  Большинство других зарубежных AI-ассистентов устроены аналогично: данные уходят в инфраструктуру за пределами РФ. Для компаний, где ИБ-отдел задаёт вопросы про юрисдикцию, это закрытый вопрос. Ряд российских компаний уже запретили разработчикам использовать такие инструменты.

Данные пользователей Kodacode SaaS не передаются третьим сторонам, не накапливаются и не используются для обучения моделей.

Что входит в SaaS

Kodacode — AI-ассистент для разработчиков: пишет, ревьюит и рефакторит код. Работает в VS Code, JetBrains IDE, OpenIDE и CLI. CLI — редкость для российского рынка, закрывает потребности DevOps-инженеров и всех, кто привык работать с агентами через терминал.

Все модели дообучены на русский язык: промты, интерфейс и ответы полностью на русском, без сваливания в английский. Большинство зарубежных инструментов на это не рассчитаны.

В подписку включены безлимитные запросы к вспомогательным моделям: CodeCompletion, NextEditPrediction, embedder и reranker. Основная PRO-модель — дообученный опенсорс, который команда постоянно тестирует и переобучает под агентные сценарии.

Для команд есть доступ к KodaAnalytics — дашборду на базе Grafana для отслеживания ROI, скорости разработки и статистики использования агентов.

Тарифы SaaS

Два тарифа — PRO и PRO+, разница в лимитах на основную модель Koda Pro. Вспомогательные модели (автодополнение, поиск) безлимитны в обоих. Актуальные цены — на сайте.

Процесс подключения полностью самостоятельный: создаёте бизнес-аккаунт, вводите реквизиты компании, выбираете число лицензий и оплачиваете картой или по счёту. После этого указываете email-адреса сотрудников — они получают инвайт и сразу начинают работу.

On-premise и on-cloud

Для компаний, которым нужно развернуть решение внутри собственной инфраструктуры, доступны два варианта.

  • Единоразовый платёж — от 2,5 млн ₽, включает 2 месяца поддержки и обновлений без ограничения по числу пользователей. С третьего месяца — опциональная подписка на обновления и приоритетную поддержку за 1 250 ₽/пользователь в месяц. Есть опция поставки с исходным кодом.

  • Подписка — 2 490 ₽/пользователь в месяц, минимум 350 000 ₽/мес. Все обновления включены.

В обоих вариантах входит: большая LLM, KodaAnalytics, опция настройки MCP + RAG над кодовой базой, интеграции с Jira/Wiki/Git,  возможность дообучения на кодовую базу. Стоимость GPU-инфраструктуры считается отдельно.

Kilocode, OpenCode и аналоги требуют самостоятельной сборки: нужен ML-инженер, инференс-инженер и разработчик плагина. При этом нет гарантий, что выбранная модель хорошо заработает именно с вашим плагином — метрики никто не снимал.

В Kodacode мы постоянно тестируем модели на внутренних бенчмарках и дообучаем под конкретные агентные сценарии. Например сейчас в основе Koda Pro используется Kimi K2.6, одна из сильнейших опенсорс-моделей на текущий момент. Команда дообучила её под агентные сценарии и проверила на внутренних бенчмарках перед релизом.

Русский язык проверяется отдельно. MCP-серверы (Jira, Wiki, Git) настраиваются с пониманием инфраструктуры компании, а не просто "включаются". По нашим оценкам вместо 3х ставок дорогостоящих специалистов вам будет достаточно 0,5 ставки devops/админа.

Возможность

Koda

Open Source

Дорабатывать под себя

+

Есть опция поставки с открытым исходным кодом

+

Оптимальная модель по метрикам и требованиям к ресурсам

+

Постоянно тестируем многие модели, выбираем лучшие и дообучаем

-

Неизвестно какая работает лучше

Модели дообучены для работы с плагинами Koda

+

Замеряем на своих бенчмарках и дообучаем

-

Неизвестно какие метрики покажет модель с вашим плагином

Нативное понимание русского языка

+

Дообучаем модели на русский и проверяем знание языка

-

Заточены на английский/китайский, промты на английском/китайском, часто сваливаются в английский/китайский

Дообучение на кодовую базу и внутренние знания компании

+

Стоимость поддержки

0.5 ставки devops/админа

Минимум:  ML инженер,  инференс инженер, разработчик плагинов, …

Если хотите внедрить актуальные AI-модели в рабочий процесс своей команды — вся информация и форма заявки на сайте: http://kodacode.ru/enterprise


Подробнее про KodaCode читайте в следующих статьях на Хабр: