Александр Руин — консультант по проектированию систем. Помогаю спроектировать архитектуру, оценить риски и выстроить прозрачный процесс — от выбора технологий до сопровождения. Рутину берут на себя AI‑исполнители. Направления: автоматизация, интеграции, AI‑продукты.
Калькулятор расценок по времени и материалам 2026: Автоматизация расчёта трудозатрат
Контракты по времени и материалам (T&M) остаются предпочтительным выбором для строительных проектов с изменяющимся объёмом и неопределёнными требованиями. Однако точный расчёт расценок T&M требует тщательной оценки трудозатрат, учёта материалов и расчёта накладных расходов — задач, которые традиционно отнимают 6+ часов на каждую смету проекта.
Проблема расчёта стоимости T&M
Традиционные методы ценообразования T&M включают ручную работу с таблицами: расчёт стоимости труда с нагрузкой (базовая зарплата + 25-50% на налоги, страховку, льготы), отслеживание стоимости материалов с наценкой (10-30%) и учёт всех накладных расходов. Подрядчики, использующие шаблоны Excel или устаревшее ПО для смет, часто сталкиваются с:
Человеческими ошибками в расчётах нагрузки на зарплату (ЕСН 30%, страхование 2-15%, льготы 10-25%)
Трудоёмким поиском стоимости материалов в каталогах
Несогласованным ценообразованием для схожих проектов
Задержками в предоставлении предложений клиентам
AI-калькулятор T&M: Современный подход
Бот TimeMaterial революционизирует расчёт расценок T&M через автоматизацию с помощью AI. Просто загрузите описание проекта в любом формате (Excel, Google Docs, PDF или текст), и система:
Анализирует виды работ с помощью Claude AI для подбора расценок из каталогов ГЭСН (500+ позиций)
Рассчитывает стоимость труда с нагрузкой автоматически, включая все накладные компоненты
Предлагает количество материалов на основе объёма проекта
Генерирует готовые к отправке сметы в вашем шаблоне Excel
В отличие от ручных расчётов в Excel или жёсткого традиционного ПО для смет, TimeMaterial адаптируется к вашему существующему рабочему процессу — работая через интерфейс Telegram-бота, интегрируясь с Microsoft 365/Google Workspace и обучаясь на ваших прошлых сметах.
Цены и окупаемость
Подписка : 5 000 ₽/месяц на оператора
Разовая настройка : 30 000 ₽ (включает интеграцию, обучение, пользовательские каталоги расценок)
Типичная окупаемость : Если вы готовите 20 смет в месяц, экономя 5,5 часов на каждой, это 110 часов экономии в месяц. При ставке сметчика 500 ₽/час = 55 000 ₽ экономии в месяц (окупаемость в 11 раз).
Связанные материалы
Готовы автоматизировать расчёт расценок T&M? Запросите демо-доступ или рассчитайте стоимость автоматизации для вашей команды.
О сервисе "TimeMaterial — Автоматизация смет с AI"
AI-система для автоматического формирования смет из любых материалов: Excel, Google Docs, PDF, текстовые описания. Работает со справочниками расценок ГЭСН. Экономит 5+ часов работы сметчика на каждом проекте.
Ключевые преимущества:
Экономия 5+ часов работы сметчика на каждом проекте
Точность расчетов 95%+ благодаря AI
Снижение человеческих ошибок в 10 раз
ROI окупается за 10-15 смет
Для кого подходит:
Строительные компании (проектирование, монтаж)
Проектные бюро
Инжиниринговые компании
Сметные отделы подрядчиков
Руководители отделов продаж (технически сложные продажи)
Сценарии использования:
💡 Составление смет на монтажные работы (вентиляция, отопление, электрика)
💡 Расчет трудозатрат по справочникам ГЭСН
💡 Формирование коммерческих предложений на основе ФК и ФР
💡 Автоматизация повторяющихся операций при подготовке тендеров
📰 Промо-статьи наших решений
Изучите детальные обзоры наших технологических решений для различных отраслей:
🚀 Работаю до результата
Работаю до результата и бизнес-ценности, быстро корректирую подходы в процессе. Использую современный стек для качественного и быстрого решения задач.
{"isSeoPage": true, "mainKeyword": "time-material-pricing-calculator", "seoPageContractTextRaw": "", "analysis_results_raw": {"summary": "\u041d\u0435\u0442 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0434\u043b\u044f \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430", "paragraphs": []}, "productInfo": {"product_id": "timematerial", "name": "TimeMaterial \u2014 \u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441\u043c\u0435\u0442 \u0441 AI", "description": "AI-\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u043e\u0433\u043e \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u044f \u0441\u043c\u0435\u0442 \u0438\u0437 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0445 \u043c\u0430\u0442\u0435\u0440\u0438\u0430\u043b\u043e\u0432: Excel, Google Docs, PDF, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044f. \u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430\u0435\u0442 \u0441\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0440\u0430\u0441\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a \u0413\u042d\u0421\u041d. \u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u0442 5+ \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043c\u0435\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435.", "key_benefits": ["\u042d\u043a\u043e\u043d\u043e\u043c\u0438\u044f 5+ \u0447\u0430\u0441\u043e\u0432 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b \u0441\u043c\u0435\u0442\u0447\u0438\u043a\u0430 \u043d\u0430 \u043a\u0430\u0436\u0434\u043e\u043c \u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0435", "\u0422\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u044c \u0440\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442\u043e\u0432 95%+ \u0431\u043b\u0430\u0433\u043e\u0434\u0430\u0440\u044f AI", "\u0421\u043d\u0438\u0436\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0447\u0435\u043b\u043e\u0432\u0435\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043e\u0448\u0438\u0431\u043e\u043a \u0432 10 \u0440\u0430\u0437", "ROI \u043e\u043a\u0443\u043f\u0430\u0435\u0442\u0441\u044f \u0437\u0430 10-15 \u0441\u043c\u0435\u0442"], "target_audience": ["\u0421\u0442\u0440\u043e\u0438\u0442\u0435\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438 (\u043f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435, \u043c\u043e\u043d\u0442\u0430\u0436)", "\u041f\u0440\u043e\u0435\u043a\u0442\u043d\u044b\u0435 \u0431\u044e\u0440\u043e", "\u0418\u043d\u0436\u0438\u043d\u0438\u0440\u0438\u043d\u0433\u043e\u0432\u044b\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u0438", "\u0421\u043c\u0435\u0442\u043d\u044b\u0435 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u044b \u043f\u043e\u0434\u0440\u044f\u0434\u0447\u0438\u043a\u043e\u0432", "\u0420\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u0434\u0438\u0442\u0435\u043b\u0438 \u043e\u0442\u0434\u0435\u043b\u043e\u0432 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436 (\u0442\u0435\u0445\u043d\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438 \u0441\u043b\u043e\u0436\u043d\u044b\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0430\u0436\u0438)"], "use_cases": ["\u0421\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0441\u043c\u0435\u0442 \u043d\u0430 \u043c\u043e\u043d\u0442\u0430\u0436\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b (\u0432\u0435\u043d\u0442\u0438\u043b\u044f\u0446\u0438\u044f, \u043e\u0442\u043e\u043f\u043b\u0435\u043d\u0438\u0435, \u044d\u043b\u0435\u043a\u0442\u0440\u0438\u043a\u0430)", "\u0420\u0430\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0442\u0440\u0443\u0434\u043e\u0437\u0430\u0442\u0440\u0430\u0442 \u043f\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c \u0413\u042d\u0421\u041d", "\u0424\u043e\u0440\u043c\u0438\u0440\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u043c\u0435\u0440\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0445 \u043f\u0440\u0435\u0434\u043b\u043e\u0436\u0435\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0424\u041a \u0438 \u0424\u0420", "\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0437\u0430\u0446\u0438\u044f \u043f\u043e\u0432\u0442\u043e\u0440\u044f\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0446\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438 \u043f\u043e\u0434\u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u043a\u0435 \u0442\u0435\u043d\u0434\u0435\u0440\u043e\u0432"], "demo_available": true, "screenshots": ["/images/office_sync/telegram_bot_interface.png", "/images/office_sync/ai_matching_results.png"], "pricing": {"basic": "\u0411\u0430\u0437\u043e\u0432\u044b\u0439: Telegram-\u0431\u043e\u0442 + AI-\u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0434\u043b\u044f 1 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u0430 - \u043e\u0442 50,000\u20bd", "professional": "\u041f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u0441\u0438\u043e\u043d\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0439: \u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0431\u043b\u0430\u043a\u0430\u043c\u0438, \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u044f \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 - \u043e\u0442 120,000\u20bd", "enterprise": "\u041a\u043e\u0440\u043f\u043e\u0440\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u044b\u0439: \u041a\u0430\u0441\u0442\u043e\u043c\u043d\u044b\u0435 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438, API, \u043e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u044b - \u043e\u0442 250,000\u20bd"}}, "demoContent": {"key_features": ["AI-\u043f\u043e\u0434\u0431\u043e\u0440 \u0440\u0430\u0441\u0446\u0435\u043d\u043e\u043a \u0413\u042d\u0421\u041d \u043f\u043e \u043e\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0438\u044e \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442", "\u0421\u0431\u043e\u0440 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445 \u0438\u0437 \u043b\u044e\u0431\u044b\u0445 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u043e\u0432: Excel, Google Docs, PDF, \u0442\u0435\u043a\u0441\u0442", "\u0410\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u0435\u0441\u043a\u0438\u0439 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0441\u0447\u0435\u0442 \u0435\u0434\u0438\u043d\u0438\u0446 \u0438\u0437\u043c\u0435\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f", "Telegram-\u0431\u043e\u0442 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0437\u0430\u0438\u043c\u043e\u0434\u0435\u0439\u0441\u0442\u0432\u0438\u044f \u0441 \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u043c", "\u0421\u043e\u0445\u0440\u0430\u043d\u0435\u043d\u0438\u0435 \u0438\u0441\u0442\u043e\u0440\u0438\u0438 \u0441\u043e\u043f\u043e\u0441\u0442\u0430\u0432\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u0443\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u0438\u044f \u0440\u0430\u0431\u043e\u0442\u044b", "\u042d\u043a\u0441\u043f\u043e\u0440\u0442 \u0441\u043c\u0435\u0442\u044b \u0432 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 Excel \u043f\u043e \u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0446\u0443", "\u0420\u0430\u0431\u043e\u0442\u0430 \u0441\u043e \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u043c\u0438 \u0413\u042d\u0421\u041d 500+ \u043f\u043e\u0437\u0438\u0446\u0438\u0439"], "supported_integrations": ["Microsoft 365 (Excel Online, OneDrive, SharePoint)", "Google Workspace (Sheets, Drive)", "Telegram \u0434\u043b\u044f \u0443\u0432\u0435\u0434\u043e\u043c\u043b\u0435\u043d\u0438\u0439 \u0438 \u043f\u043e\u0434\u0442\u0432\u0435\u0440\u0436\u0434\u0435\u043d\u0438\u0439", "\u0421\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0438 \u0413\u042d\u0421\u041d \u0438 \u043b\u043e\u043a\u0430\u043b\u044c\u043d\u044b\u0435 \u0440\u0430\u0441\u0446\u0435\u043d\u043a\u0438"], "development_time": "2-3 \u043d\u0435\u0434\u0435\u043b\u0438", "project_complexity": "\u0421\u0440\u0435\u0434\u043d\u044f\u044f", "deliverables": ["\u0413\u043e\u0442\u043e\u0432\u044b\u0439 Telegram-\u0431\u043e\u0442 \u0441 AI-\u0430\u0441\u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c", "\u0418\u043d\u0442\u0435\u0433\u0440\u0430\u0446\u0438\u044f \u0441 \u043e\u0431\u043b\u0430\u0447\u043d\u044b\u043c\u0438 \u0445\u0440\u0430\u043d\u0438\u043b\u0438\u0449\u0430\u043c\u0438", "\u041e\u0431\u0443\u0447\u0435\u043d\u0438\u0435 \u043d\u0430 \u0441\u043f\u0440\u0430\u0432\u043e\u0447\u043d\u0438\u043a\u0430\u0445 \u0437\u0430\u043a\u0430\u0437\u0447\u0438\u043a\u0430", "\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043a\u0446\u0438\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0435\u0440\u0430\u0442\u043e\u0440\u043e\u0432"]}, "demoData": {}, "seoContractType": null}