Использование code interpreter от OpenAI в 1С

26.08.25

Интеграция - Нейросети

На одном хорошем примере показываю, как можно использовать встроенный инструмент OpenAI Code interpreter в 1С.

Для этого нам понадобится Библиотека искусственного интеллекта для 1С. Это свободно распространяемый продукт. Его используют для создания решений на основе технологий искусственного интеллекта в 1С. 

В 37 версии библиотеки появилась поддержка Code interpreter от OpenAI. Это так называемый "встроенный инструмент". Он не просто пишет код, он его еще и отлаживает, т.е. пытается выполнить и, при наличии ошибки, переписывает. Готовый рабочий код выполняется, а пользователю выдается результат. В общем, ваш персональный и почти бесплатный разработчик.

Как его можно использовать для решения бизнес-задач, рассмотрим на простом примере. Самый распространенный вопрос в бизнесе: "мы в плюсе или в минусе". Для того, чтобы дать на него ответ, считают прибыль. Более грамотно говорить "маржу" или "маржинальную прибыль", но первый вариант тоже довольно часто используется.

Пусть у нас будет торговая деятельность. Создадим два файла: purchases.csv и sales.csv. Например, такие:

дата,товар,количество,сумма
01.07.25,Ботинки,100,1000
06.07.25,Валенки,10,50
10.07.25,Ботинки,50,600
22.07.25,Валенки,20,120

дата,товар,количество,сумма
01.08.25,Ботинки,10,220
06.08.25,Валенки,4,36
10.08.25,Ботинки,60,1800
22.08.25,Валенки,8,80
11.08.25,Ботинки,60,2400

Библиотека искусственного интеллекта для 1С представляет собой коллекцию методов доступа к большим языковым моделям разных провайдеров через API. Но здесь есть и "песочница". Перейдем в нее и загрузим наши файлы в хранилище. Каждому файлу будет присвоен id. Эти id нам скоро понадобятся.

 

 

Откроем список инструментов. Первым в списке будет code_interpreter.

 

 

Откроем его и на вкладке JSON схема вставим наши id

 

 

Вот теперь все готово для того, чтобы получать ответы на вопросы с помощью code intrerpreter. Попросим посчитать прибыль по методу FIFO. Не забудем указать инструмент code_interpreter и нажмем копку Response API. Response API это новый api OpenAI. Нужно использовать именно его, чтобы задействовать встроенные инструменты

 

 

Можете убедиться, что прибыль действительно рассчитывается по методу FIFO

 

 

Здесь важно то, что файлы могут быть практически в любом формате (например, PDF). Содержимое файлов может быть структурировано произвольным способом. Может содержать посторонний текст. Это делу не помешает. LLM разберется. Сами задачи тоже могут быть любыми. Да, бывают действительно сложные задачи. Но это в науке, а в бизнесе практически все задачи LLM "по зубам".

Когда-то появление электронных таблиц типа Excel произвело настоящую революцию. Электронной таблицей мог пользоваться любой, и миллионы пользовались и продолжают пользоваться сейчас.

Похоже, что в описанном мною случае мы имеем дело с "новым Excel", причем еще более простым в использовании.

Вступайте в нашу телеграмм-группу Инфостарт

Искусственный интеллект

Вы можете заказать платную адаптацию этой статьи под ваши задачи на «Бирже заказов».

  • 0% комиссии — оплата напрямую исполнителю;
  • Исполнители любого масштаба — от отдельных специалистов до команд под проект;
  • Прямой обмен контактами между заказчиком и исполнителем;
  • Безопасная сделка — при необходимости;
  • Рейтинги, кейсы и прозрачная система откликов.

См. также

Нейросети Системный администратор Разработчик Аналитик Бухгалтер Пользователь Руководитель проекта 1С 8.3 1С:Документооборот 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:Зарплата и Управление Персоналом 3.x Россия Платные (руб)

Подключите ИИ к 1С и решайте рабочие задачи обычными словами. От работы с данными до доработки конфигурации через расширения, всё в привычном чате с ИИ-помощником. Теперь с поддержкой DeepSeek Harness, Kimi Code и Kimi Work, доступных в России без VPN.

15990 руб.

30.07.2026    19922    42    4    

40

SALE! %

Банковские операции Обмен с интернет-банком Мастера заполнения Нейросети Разработчик Бухгалтер Пользователь 1С:Предприятие 8 1C:ERP 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:ERP Управление предприятием 2 1С:Управление холдингом 1С:ERP. Управление холдингом 1С:Комплексная автоматизация 2.х 1С:Управление нашей фирмой 3.0 1С:Управление торговлей 11 1С:Розница 3.0 Платные (руб)

Корректируйте банковские документы быстро и легко! Создайте правило обработки — и оно автоматически применится при загрузке выписки (отбор по любому реквизиту или регулярному выражению). Решение заполняет расшифровку платежа, комиссию эквайринга, подбирает ведомости на выплату зарплаты, помечает дубли из банка на удаление и многое другое. Доплачивать за алгоритмы не нужно — они включены в решение. Обработка работает при загрузке из файлов клиент-банка и через DirectBank. Новое — искусственный интеллект: модель приводит нестандартные назначения платежа к виду, понятному алгоритмам, а ИИ-ассистент прямо в 1С консультирует по решению и разбирает код правил и алгоритмов. Поддерживаются локальные и облачные OpenAI-совместимые модели — данные могут не покидать ваш контур.

17500 руб.

20.12.2024    21785    107    32    

90

Инструментарий разработчика Нейросети Платные (руб)

Первые попытки разработки на 1С с использованием больших языковых моделей (LLM) могут разочаровать. LLMки сильно галлюцинируют, потому что не знают устройства конфигураций 1С, не знают нюансов синтаксиса. Но если дать им подсказки с помощью MCP, то результат получается кардинально лучше. Далее в публикации: MCP для поиска по метаданным 1С, справке синтакс-помощника и проверки синтаксиса.

15250 руб.

25.08.2025    77466    147    41    

154

SALE! 30%

Нейросети 1С 8.3 1С:Бухгалтерия 2.0 1С:Бухгалтерия 1.6 1С:Бухгалтерия 3.0 1С:Управление холдингом 1С:Управление нашей фирмой 1.6 1С:Управление нашей фирмой 3.0 1С:Управление торговлей 10 1С:Управление торговлей 11 1С:Документооборот Россия Платные (руб)

Расширение добавляет в 1С чат с ИИ-агентом. Пользователь пишет вопрос обычными словами: «какие УПД не подписаны?», «какой НДС к уплате за квартал?», «что висит на согласовании дольше недели?», а агент сам строит запросы к базе с правами этого пользователя и отвечает цифрами, таблицей, диаграммой или файлом Excel. Плитки «Аналитик», «Бухгалтер» и «Руководитель» дают сводку по базе одной кнопкой. Агент разбирает ошибки по скриншоту, сверяет прайсы поставщиков и проверяет коды маркировки. С версии 1.0.21 спрашивать можно и с телефона: QR-код в окне агента, без установки приложения. Работает в УТ 11, КА 2, ERP 2, БП 3.0, УНФ 3.0, Документооборот 3.0 и Альфа-Авто 6, ставится одним расширением.

18300 руб.

05.10.2026    4071    15    9    

15

Распознавание документов и образов Нейросети 1С:Предприятие 8 1С 8.3 1С 8.5 1C:Бухгалтерия 1С:Зарплата и Управление Персоналом 3.x Беларусь Россия Казахстан Армения Платные (руб)

ИИ-сканер документов с REST API для интеграции с 1С и корпоративными системами. Извлекайте данные из счетов, паспортов, дипломов, патентов и трудовых книжек за секунды. Точность человека - скорость машины. Приложение поддерживает восемь типов документов, четырех провайдеров ИИ (имеется возможность использования локальных ИИ), локальный REST API и экспорт в JSON. Важно! модель должна поддерживать функцию Vision (распознавание файлов и картинок). Запускайте используя локальные ИИ, без подписок и ограничений

6100 руб.

24.08.2026    1526    3    0    

2

Инструментарий разработчика Нейросети Системный администратор Разработчик Руководитель проекта 1С 8.3 Платные (руб)

Обработка заменяет ФИО, организации, ИНН, ИИН, БИН, ОГРН, КПП, БИК, счета и IBAN, паспорта, СНИЛС, адреса, телефоны, почту и суммы на правдоподобные выдуманные перед отправкой данных в ChatGPT, Claude или YandexGPT, а потом расшифровывает ответ модели обратно, подставляя настоящие имена и настоящие числа. Возвращаются и те итоги, которые модель посчитала сама: суммы масштабируются одним коэффициентом, поэтому пропорции и доли переживают обезличивание. Словарь замен хранится в самой базе и подхватывается автоматически, даже если обработку закрывали. Реквизиты России и Казахстана, любая конфигурация от 8.3.24, без единой зависимости.

14640 руб.

07.08.2026    2268    3    0    

3

Нейросети Разработчик Бесплатно (free)

Как автоматически создавать маркетинговые ролики для собственных IT-продуктов, используя ИИ? В предыдущей статье я рассказывал о Zapis — приложении для работы с речью и текстом. Теперь расширил его возможности: добавил конвейер создания видео, в котором ИИ-агент изучает материалы проекта, готовит сценарий, подбирает реальные скриншоты и пишет текст диктора. Zapis отвечает за озвучку, а Remotion — за анимацию и сборку. На примере обмена ПУТ на OneBase -> 1С:Бухгалтерия 3.0 покажу готовый 83-секундный ролик из восьми сцен. Разберём, как устроен процесс, зачем нужны настоящие скриншоты интерфейса, как синхронизируются речь и изображение и что сохраняется для повторной сборки после изменений в продукте. Исходный код и инструкции доступны в открытом репозитории Zapis.

06.11.2026    593    Ibrogim    2    

11

Нейросети Разработчик 1С 8.3 Бесплатно (free)

Как подключить ИИ-агента к разработке 1С на примере обработки «Почему не закрывается месяц»: одна папка, копия демобазы и несколько скриптов. Семь шагов: агент, выгрузка в файлы, правила, проверка кода, сборка, тесты YAxUnit и сценарии форм. На каждый: зачем он нужен, команда и где легко споткнуться. В конце: что выросло поверх, три ошибки с разных типовых и сколько это стоило.

05.11.2026    8201    Iliaelagin    10    

16
Комментарии
Подписаться на ответы Инфостарт бот Сортировка: Древо развёрнутое
Свернуть все
1. Darklight 38 27.08.25 14:04 Сейчас в теме
Забавно, но я то думал в итоге код на питоне будет написан.
А вообще, если так уж подумать - не каждой компании захочется передавать конфиденциальные данные в сторонний сервис, чтобы он их обработал и выдал готовый - опять же - конфиденциальный результат.
Да ещё и за каждый такой вот вызов придётся платить и ждать (особенно когда данные очень объёмные - тут свои заморочки появляются)
Как мне кажется, куда логичнее было бы как раз подавать тестовые данные - и контрольный пример с конечным ответом.
Алгоритм бы на его основе (+ промт) построил бы простой алгоритм - сверился бы с контрольным примеров и ответом, построил статистическую карту тестового примера (кстати их хорошо бы передавать минимум 2: один небольшой, и один очень большой, но тоже не реальный, хотя и очень близкий к нему - для оптимизации - кстати, получение таких птестовых данны - это тоже задача на создание такого алгоритма для языковой модели - решается аналогично, а потом на основе этого алгоритма уже локально создаются тестовые данные на основе рабочих) потом построил оптимизированный алгоритм (учитывая статистическую карту) - сверился с контрольным примером, а потом и с тестовыми данными (сверив их и первой простой реализацией). Сгенерировал бы свой новый контрольный пример - ещё разв всё сверил если всё совпало - вернул бы результирующий оптимизированный алгоритм; настроенный алгоритм его тестирования; сгенерированную автодокументацию - и результаты тестовых прогонов (включая сгенерированный контрольный пример) - чтобы, если захочется, можно было с ними свериться.

А уже на рабочих, секретных данных - выполнять алгоритм сугубо локально (и изолированно) - и использовать его же в дальнейшем "сколько душе угодно будет".

Ну тут ещё потом можно проводить динамическую оптимизацию этого алгоритма - если в результате будет выданы и алгоритмы сбора статистики, и оценки оптимальности сформированного алгооритма (читай - глубокий замер его производительности и этапов выполнения) - что периодически так же можно будет запускать локально на рабочих данных - производить оценку - и если она выйдет за заданные рамки отклонений - повторять процедуру получения нового алгоритма по новым тестовым данным, но основе новой ситуации.

Ну и само собой, а дальше это всё может ещё усложняться - добавление архитектуры хранения и обработки данных, со статистическими данными оценки их производительности при разных способах использования.
Но потом всё начнёт требовать включения в задачи смежных алгоритмов, которые уже есть, их не надо переписывать. И тут может встать как вопрос конфиденциальности уже самих алгоритмов, так и вопрос их лавинообразного нарастания в объёме как и задействованных в обработке источников данных, которые ещё и разные могут быть, в зависимости от ветвления.
Если с конфиденциальностью алгоритмов как-то ещё можно было бы бороться представляя их черными ящиками с описанием API и статистическими сведениями использования - но это лишает возможности их вызывать на стороне сервиса языковой модели.
То с лавинообразным ростом зависимостей от других алгоритмов и данных - всё куда сложнее.

Один вариант решения - это всё выносить в облако - где будут и все алгоритмы и все данные - и большая лингвистическая модель со всеми накопленными служебными сведениями по проекту - всё будет в одном месте - и локально (в облаке) будет исполняться. Будет проблема с конфиденциальностью, хотя "мнимо" её можно решать - изолируя весь облачный контур (хотя языковые модели это не любят - им нужно постоянное общее накопление знаний), да и гарантий от утечек и взломов тут 100% нет (впрочем локально у компаний тоже всё может утекать и взваливаться).
Но можно, хотя бы данные в облако загрузить все тестовые - останутся только конфиденциальные алгоритмы.

Другой вариант - это многоэтапная двустороння обработка - когда часть выполняется на стороне удалённого сервиса языковой модели, где только часть данных - тестовых, и нет всех алгоритмов - но, само собой, не все операции такая языковая модель сможет проделать у себя - тогда она будет возвращаться частичный результат, который частично будет дообрабатываться локально (да - тут придётся часть базы данных и движка языковой модели переносить локально к клиенту) - здесь буду доступны все данные - все алгоритмы - после обработки - частичный результат будет возвращаться в удалённый сервис и цикл будет повторяться - пока не дойдёт до финала, который окончательно тестируется на стороне клиента. Всё, само собой - полностью автоматически (по возможности, а то ситуации разные могут быть - всё зависит от заморочек постановки задачи)!

Да - это будет куда дольше - чем всё выполнить в удалённом сервисе "за раз" - но позволяет более глубоко решать вопросы конфиденциальных алгоритмов - если их будет не много и не будет нужды их часто дёргать - то всё не так уж печально будет. Другое решение - это уже полностью переносить всю языковую модель локально клиенту - но это уже вопрос конфиденциальности алгоритмов самой языковой модели, и её стоимости (пуская даже в аренду), объёмов её базы данных и требуемых объёмах вычислительных мощностей - впрочем большую часть этих проблем кому это действительно будет надо думаю решат!

Ну и в итоге - вся эта кодогенерация должна встраиваться в локальные бизнес-продукты - для пользовательского использования (пусть они и не буду вникать в скрипты программного кода, но будут понимать, что вся обработка данных только на у них локально осуществляется). Так и внутрь IDE для программистов - для кодогенерации "не отходя от кассы" с автоматической передачей языковой модели нужных сопутствующих разрешённых данных архитектуры проекта, и текущего контекста применения (чтобы сразу под него адаптироваться), и выдачей результата прямо в этот контекст (тут же с документацией, и автотрестами, которые тут же можно и запустить, по контрольные примерами и по каким-то данным - тестовым и/или рабочим, со сбором реальной статистики выполнения, условно, в один клик; и если что - тут же запросить доработки и исправления).

А потом поставить это всё уже в локальной системе на контроль - автослежение за статистикой выполнения и подачи алёрта на необходимость перестроить. Или вообще - самостоятельно динамически перестроить и уже по факту уведомить - если получилось улучшить на необходимость замены одной реализации алгоритма на другую - или вообще полностью автоматически заменить, вообще без участия программиста (всё залогировав конечно, и проведят все наборы тестов на надёжность и достоверность, и производительность) - потом позже могу прийти аудиторы - и всё проверить!

Вот это всё - я и называю - языки программирования 5-го поколения, и бизнес-приложения 5-го поколения! Не просто с новомодными AI технологиями, а с полноценным контуром, в т.ч. замкнутого цикла, по полному автономному сопровождению всей бизнес- логики, выполняемой локально (ну или в изолированном облаке), без передачи конфиденциальны сведений сторонним сервисам, с постоянным контроль и постоянным динамическим самосовершенствованием исполнения бизнес-логики!

А большие языковые модели нынешнего периода развития - это всё так - детский сад, по сравнению с тем, что грядёт во второй половине XXI века (в XXII веке - если процесс затянется на старте)
2. mkalimulin 1651 27.08.25 14:15 Сейчас в теме
(1) Так код и был написан на Python. Написан, отлажен, а затем выполнен. Вот это самое главное, процесс отладки. Нейросеть пишет код, запускает, если ошибка переписывает. И так до тех пор, пока не получит работающий код. Я вам показал инструмент. А уж какой пайплайн к нему прикрутить это дело техники. Взяли пользовательские файлы, обрезали-переписали, отправили в нейросеть, получили результат, взяли из результата код, применили к исходным файлам, показали пользователю результат. Вы такое на 1С с помощью библиотеки искусственного интеллекта для 1С и с подсказками нейросети за час сделаете. Даже если у вас нулевая квалификация
5. Darklight 38 27.08.25 15:13 Сейчас в теме
(2) Я же о другом - или я что-то не понял. Вы предоставили языковой модели данные для вычисления - она Вам не код вернула - а результат! А я говорю об очень больших массивах исходных данных, и о конфиденциальности. Причём не только передаваемых данных, но и смежно вызываемых конфиденциальных алгоритмах, что могут быть в более сложных постановках задачи (а простые и так любое бизнес-приложение, да хоть Excel - легко решают, и без лишних затрат и передачи данных).

Ну а код на Питоне - 1С, увы, не выполнит... кажется (+)(+)(+) вру... вроде была как-то представлена ВК для 1С - для запуска скрипта на Питоне, или я что-то путаю - но ВК - это условно изолированный контур исполнения, без связи с исходной архитектурой и моделью хранения данных!

Понятно, что сейчас некоторые большие языковые модели уже и на 1С код генерят... но выполнить они его сами вряд ли смогут... от того и приводите в примере не 1С код - а Питон.

Ну и я написал не только про выдачу простого результата - а куда более сложный, надёжный, контролируемый и самооптимизируемый процесс ( и процессы )
6. mkalimulin 1651 27.08.25 15:24 Сейчас в теме
(5) Берете этот инструмент и делаете "контролируемый и самооптимизируемый процесс". Модель возвращает JSON, а там помимо собственно выдачи пользователю еще много чего, и код в том числе
3. maxx 1002 27.08.25 14:24 Сейчас в теме
сколько стоил один такой Промт в итоге (Входящие + Исходящие)?
4. mkalimulin 1651 27.08.25 14:44 Сейчас в теме
(3) Входящих 16000 исходящих 3000. Т.е. около 5 рублей (без учета попадания в кеш, с кешем будет еще меньше).
Для отправки сообщения требуется регистрация/авторизация