Як зробити український Telegram у форматі TikTok. Або свій стрімінг-сервіс за $0

Мене звати Микита, я розробник. Я зібрав свайп-стрічку українського Telegram — почалося це як пет-проєкт на кілька вечорів. Свайпаєш пости, як у TikTok, тільки контент береться з українських каналів. Живе воно прямо в Telegram як міні-застосунок і не коштує мені майже ні копійки на місяць — якщо не рахувати електрику, яку з’їдає Raspberry Pi, десь 50 центів.

Ця стаття про дві речі. Перша — як підняти власний відео-стрімінг практично за нуль доларів на домашньому Raspberry Pi. Друга — навіщо я взагалі це робив: хотілося зберегти живий хаос Telegram, але щоб підписи були українською, а не російською, і не скотитися в ту саму бульбашку, у яку затягує будь-який великий рекомендаційний алгоритм.

Далі буде багато конкретики — залізо, стек, черга медіа під фіксований бюджет, детекція мови. Приклади коду — з робочого проєкту, місцями трохи спрощені для читабельності.

В цій статті ви дізнаєтесь:

• Чому зробити український «TikTok» — нетривіально, і скільки насправді коштує відео-стрімінг.
• Як умістити Telegram-аналог TikTok’у у 10 ГБ безкоштовного сховища (і чому цього вистачає).
• Як безкоштовно дати домашньому застосунку публічну адресу без «білого» IP.
• Як окупити хостинг за пару місяців, купивши Raspberry Pi тієї ж потужності.
• Як швидко наповнити «мертвий» згенерований фронтенд іконками та графікою.
• Як економно перехоплювати російські й іншомовні підписи та перекладати їх українською через fastText і Lapa.

Спочатку — де це живе

Головна ідея входу проста: не тягнути людину в окремий застосунок. Стрічка відкривається там, де українці й так проводять пів дня — у списку чатів Telegram. Це звичайний бот, якого можна закріпити зверху, і тоді він висить над усіма діалогами як щоденний інструмент.

Хто хоче відразу помацати — ось бот: @itsmyfeedbot
GitHub: github.com/nordost8/tiktok-gram

Тиснеш «Відкрити» — і замість чату відкривається повноекранна стрічка. Ніяких сторів, установок, окремих акаунтів. Telegram Mini Apps дають тобі вебв’ю з готовою авторизацією, і цього цілком достатньо.

Ось як це відчувається наживо: свайп угору — наступний пост уже готовий, без чорного екрана й підвантаження. Далі розберу, як така роздача виходить безкоштовною.

Повна схема: де все безкоштовно

Найпростіше пояснити архітектуру одним питанням — хто за що платить. І майже на кожному шарі відповідь «ніхто». Нижче вся схема на одній картинці, а далі розберу її по шарах.

Фронтенд і вся доставка — Cloudflare, безкоштовно. Користувач відкриває міні-застосунок, і весь його трафік іде через Cloudflare: DNS, TLS, CDN і Tunnel. Тунель — окрема магія і, мабуть, найкорисніша тут річ для будь-якого домашнього проєкту. Мій сервер стоїть удома за NAT, «білої» (публічної) IP-адреси в мене немає, провайдер її не дає. Раніше це означало б або оренду VPS як проксі, або платний сервіс прокидання портів. А Cloudflare Tunnel просто тримає постійне вихідне з’єднання від Pi назовні — і мій домен стає доступним з інтернету без проброшування портів, без «білого» IP і без проміжного VPS. І все це на безкоштовному тарифі.

Бекенд — на Raspberry Pi вдома, теж безкоштовно. Це один Raspberry Pi 4 Model B на 8 ГБ. Диск не microSD, а NVMe SSD через PCIe-HAT — на карті база даних із постійним записом померла б за кілька місяців, а NVMe тримає навантаження спокійно. На цьому Pi у Docker Compose живе взагалі все: Next.js з API на tRPC, Postgres і Redis, collector (раз на 15 хвилин тягне нові пости) і media-worker (качає відео). Плачу лише за електрику.

Для порівняння: орендувати в хмарі віртуалку, зіставну за ресурсами (4 vCPU / 8 ГБ), — це десь $25 на місяць. Тобто вже за два-три місяці такої оренди набігає ціна цілого Raspberry Pi, а Pi я купую один раз і далі плачу тільки за електрику.

Ось як виглядає вся моя «серверна»: роутер і той самий Raspberry Pi поруч в одному ящику. Це буквально те залізо, яке роздає відео-стрічку користувачам.

Стрімінг відео — Cloudflare R2, знову безкоштовно. Ось де головна економія. Безкоштовний тариф R2 — це 10 ГБ сховища, 1 млн операцій запису й 10 млн операцій читання на місяць, і, найважливіше, нуль за вихідний трафік (egress). У звичайних S3-подібних сервісів саме egress з’їдає весь бюджет відеосервісу, а тут його немає взагалі — скільки б людей не дивилися відео, за роздачу я не плачу. Навіть якщо колись вийти за free tier, самі цифри лишаються дуже гуманними: сховище коштує $0.015 за ГБ на місяць (тобто 100 ГБ відео — це близько півтора долара), а egress безкоштовний завжди.

І тут головна архітектурна деталь, без якої вся ця економія не працювала б: відео летить глядачеві напряму з R2, повз мій бекенд. Коли ти відкриваєш пост, сервер на Pi лише підписує коротке тимчасове посилання на файл у R2 — а самі байти відео браузер тягне вже прямо з мережі Cloudflare. Сам Pi відео через себе не пропускає. Тому навантаження на нього майже не залежить від того, скільки людей дивиться одночасно, а мій домашній інтернет-канал лишається вільним. Роздача — на плечах мережі Cloudflare, і за неї я не плачу. А чому 10 ГБ сховища взагалі вистачає — окрема історія, вона нижче.

Джерело контенту — Telegram API, переклад — Lapa. Тут важлива деталь: collector працює не як звичайний бот, а як userbot — окремий акаунт на окремому номері телефона, який я створив спеціально для стрічки. Цей акаунт підписаний на купу українських каналів (плюс на ті, які пропонують самі користувачі через форму), і саме з його стрічки collector забирає нові пости — так, ніби це робила б жива людина. А якщо трапляється російськомовний підпис, media-worker відправляє його на переклад українською моделлю Lapa — пост лишається, змінюється лише мова підпису.

Деплой автоматичний: після пуша в main GitHub Actions збирає ARM64-образи й публікує їх у GHCR (GitHub Container Registry), а на самому Pi Watchtower відстежує реєстр, підхоплює свіжий образ і перезапускає контейнер. Від пуша до оновлення на сервері не треба жодної ручної дії.

Разом за саму інфраструктуру виходить нуль на місяць — лишається тільки електрика. Одноразово — сам Pi і диск (близько 5к грн, або 2-3к за б/в). А захочеш більше ніж 10 ГБ сховища — доплата в Cloudflare копійчана.

10 гігабайт як спільна черга

Найбільше повозитися довелося саме з обмеженням у 10 ГБ. Відео важать багато, каналів десятки, нові пости прилітають постійно. Найочевидніший підхід — видаляти найстаріші файли, коли місце закінчується — я спробував першим, і він виявився несправедливим.

Проблема ось у чому. Новинні канали постять по двадцять разів на день, а якась психологія чи наука — раз на кілька днів. Якщо тримати в кеші просто N найсвіжіших постів по всій базі, то новини завжди зверху, а психологію витирає першою вже за кілька годин. Формально місце ділиться «чесно за часом», а насправді низькочастотні жанри просто зникають зі стрічки. Людина відкриває розділ і думає, що українського контенту по темі мало. А його просто затерли новини.

Рішення — дати кожному каналу гарантований шматок місця. Останні кілька постів кожного активного каналу захищені й ніколи не виселяються. Решта бюджету — спільний потік, у якому нові відео виштовхують найстаріші незахищені.

Виходить така собі двоконтурна система. Всередині одного каналу свіже відео замінює старе — канал ніби прокручує свій контент у межах виділеного місця. А між каналами діє справедливість: скільки б новини не постили, поза своїми захищеними постами вони конкурують за спільний потік нарівні з усіма.

Ось запит, який відбирає кандидатів на видалення. Ключове тут — віконна функція, що нумерує пости всередині кожного каналу окремо і виключає перші кілька:

WITH protected AS (
  SELECT p.primary_media_id AS id
  FROM (
    SELECT
      primary_media_id,
      channel_id,
      ROW_NUMBER() OVER (
        PARTITION BY channel_id
        ORDER BY published_at DESC
      ) AS rn
    FROM telegram_posts
    WHERE status = 'ready' AND primary_media_id IS NOT NULL
  ) p
  JOIN telegram_channels c ON c.id = p.channel_id
  WHERE c.status = 'active' AND p.rn <= 5
)
SELECT m.id, m.storage_key, m.cached_size_bytes, p.published_at
FROM telegram_post_media m
JOIN telegram_posts p ON p.id = m.post_id
WHERE m.cache_status = 'ready'
  AND m.id NOT IN (SELECT id FROM protected WHERE id IS NOT NULL)
ORDER BY p.published_at ASC

PARTITION BY channel_id і є той самий «фіксований простір на канал»: п’ять свіжих постів кожного каналу лишаються поза списком на виселення, скільки б їх там не було в новин.

Воркер — єдина точка, через яку нові дані потрапляють у сховище. Якщо контролювати бюджет саме тут, перед кожним завантаженням, то перевищити його стає майже неможливо, а крон я лишив як підстраховку. Тримаю ліміт на 9.8 ГБ, трохи нижче за безкоштовні 10 — щоб мати запас під час завантаження.

І цих 10 ГБ мені поки що вистачає — і це не на око, а за реальними цифрами з бази. Зараз у добірці 82 активні канали, а в R2-кеші лежить 946 відеокліпів. Важать вони по-різному: медіана — близько 5 МБ, середнє — майже 10 МБ (кілька довгих відео тягнуть його вгору), сумарно виходить близько 9 ГБ. Тобто з мого ліміту 9.8 ГБ кеш майже повний — і так, майже під зав’язку, тримається місяцями. Фото сюди не рахуються: вони лежать окремо, у Postgres, і на R2-бюджет не тиснуть.

Щоб кеш не розпухав разом із базою, працює ковзне вікно. Раз відео роздається напряму з R2, сховищу не треба тримати весь архів кожного каналу — достатньо кількох найсвіжіших постів. У кожного активного каналу захищені останні пости (у мене — по 5), а все старіше виштовхується зі спільного потоку. Прямо зараз таким чином захищено лише 153 відео на ~1.9 ГБ — менш як чверть бюджету; решта ~7 ГБ — спільний потік найсвіжішого, що постійно оновлюється.

Тому розмір кеша впирається не в те, скільки в каналів історії (там можуть бути тисячі старих постів), а лише в те, скільки свіжого контенту «в польоті» просто зараз. Додаси ще каналів — у кеші буде приблизно та сама тисяча найсвіжіших кліпів, просто оновлюватимуться вони частіше.

Чесна обмовка: це справедливо, поки каналів помірна кількість. Захищений мінімум росте лінійно — 5 постів на канал. При 82 каналах він займає ~2 ГБ, і запас великий; але вже за пару сотень каналів сам тільки цей мінімум почне з’їдати помітну частину бюджету. Тоді достатньо або зменшити захист на канал, або підняти ліміт — наступні гігабайти в R2 коштують копійки ($0.015 за ГБ). Для мого масштабу цього ще довго вистачатиме з головою.

Як формується стрічка

Стрічка має дві вкладки: «Для вас» і «Підписки». Перед першим показом людина обирає теми — гумор, IT, мілітарі, психологія і так далі.

Я свідомо не ставив жодного складного ML-ранкера — того, що вчиться на ваших лайках і підсовує схоже. По-перше, на десятках користувачів він нічого не навчиться. По-друге, і це головне, саме непрозорий алгоритм і будує ту бульбашку, від якої я тікав. Тому ранжування — звичайна прозора формула, яку можна прочитати очима й пояснити словами:

function scorePost(post, interestSlugs, subscribedChannelIds) {
  const hoursAgo = (Date.now() - post.publishedAt.getTime()) / 3.6e6;
  const freshness = Math.max(0, 72 - hoursAgo) / 72;

  const engagement =
    post.internalLikesCount * 3 +
    post.internalSavesCount * 4 +
    post.internalViewsCount * 0.1;

  const categoryBoost =
    post.categorySlug && interestSlugs.has(post.categorySlug) ? 20 : 0;
  const videoBoost = post.mediaType === "video" ? 35 : 0;
  const subscriptionBoost = subscribedChannelIds.has(post.channelId) ? 120 : 0;

  return freshness * 30 + engagement + categoryBoost + videoBoost + subscriptionBoost;
}

Спершу йдуть свіжі пости з каналів, на які ви підписалися (так, у Моїй Стрічці теж можна підписуватися на канали), далі сортуємо за реакціями, щоб показати найгарячіше серед користувачів стрічки. Плюс окреме правило проти монополії. Стрічка вантажиться не вся одразу, а порціями приблизно по десять постів — застосунок підвантажує наступну порцію, коли ти догортуєш до кінця поточної. Оця порція і є «сторінка». Так от, у межах однієї сторінки не може бути більше двох постів з одного каналу. Без цього обмеження один активний канал забив би цілу порцію, і ти б гортав поспіль десять відео з одного джерела. Це той самий принцип справедливості, що і в черзі медіа, тільки вже на рівні показу.

Окремо тримаю фото-каруселі. У Telegram купа сильних каналів живе не відео, а добірками картинок і мемів. Вертикальний свайп плюс горизонтальний всередині поста — це трохи мороки з жестами у вебв’ю, але без каруселей стрічка втрачала б половину живого контенту. Частина таких каруселей іде навіть із власним саундтреком — картинки гортаються під музику, майже як у TikTok.

Ще на старті можна обрати, як стрічка виглядає. Є дві теми оформлення: «Красива» — з насиченими барвами й акцентами, і «Мінімал» — спокійніша, для тих, хто не любить зайвого. Дрібниця, але вона задає настрій усього застосунку.

До речі, про графіку. Іконки й дрібні візуальні елементи я не малював руками — просто дав своєму агенту ключ від ChatGPT Image 1 (ця модель уміє генерувати з прозорим фоном) і попросив збагатити інтерфейс іконками та іншими графічними деталями. Вийшло швидко і на диво органічно.

Мова: російськомовні підписи стають українськими

Це та частина, заради якої все й затівалося. Навіть у добірці українських каналів час від часу прилітають підписи російською — репости, цитати, змішані редакції. Якщо будуєш простір, де мова має значення, це не можна пускати самопливом.

Пайплайн двоступеневий. Спершу fastText з моделлю lid.176 визначає мову тексту. Якщо українська або її ймовірність висока — не чіпаємо. Якщо текст короткий чи модель непевна — теж не чіпаємо, щоб не псувати нормальні пости. А от коли впевнено бачимо іншу мову, зокрема російську — відправляємо на переклад.

def detect_language(body: str) -> LangDetectResult:
    cleaned = re.sub(r"\s+", " ", body.strip())
    if len(cleaned) < MIN_TEXT_LEN:
        return LangDetectResult(should_translate=False, skip_reason="too_short")

    # fastText повертає мітки виду "__label__uk" з їхніми ймовірностями
    labels, probs = model.predict(cleaned, k=3)
    ranked = {label.removeprefix("__label__"): p for label, p in zip(labels, probs)}
    lang, conf = max(ranked.items(), key=lambda kv: kv[1])

    if lang == "uk" or ranked.get("uk", 0) >= UK_SKIP_IF_PROB:
        return LangDetectResult(should_translate=False, skip_reason="ukrainian")
    if conf < MIN_TRANSLATE_CONF:
        return LangDetectResult(should_translate=False, skip_reason="low_confidence")

    return LangDetectResult(language=lang, should_translate=True)

Перекладає українська модель — Lapa (LapaLLM на базі Gemma). Для мене це принципово: для української мови хотілося саме українського інструмента, а не «згладжування» через великий закордонний API. Запит звичайний, OpenAI-сумісний, з жорстким проханням повернути тільки JSON:

system = (
    "Ти перекладач для українського новинного застосунку. "
    "Переклади текст поста з Telegram українською. "
    "Збережи емодзі, хештеги, згадки, посилання та абзаци. "
    "Поверни ТІЛЬКИ JSON: {\"translation_uk\": string}"
)

Джерела я не тримаю закритим клубом власника бота. Є каталог з пошуком і категоріями, а ще форма, через яку будь-хто може запропонувати канал у добірку.

Плани на майбутнє

Поки що стрічка — це переважно відео й фото. Але левова частка українського Telegram живе в чистому тексті: коротка новина, влучний допис, гарячий тред у коментах. Показувати такий контент відео-стрічкою безглуздо, тож для нього я хочу зробити окремий формат.

Ідея така: суто текстові пости отримають власну історію, як сторіс у Instagram чи Telegram. Не одна стіна тексту, а хмаринки, які з’являються по черзі — перша, друга, третя — і кожну встигаєш прочитати за пару секунд, поки вона на екрані.

Наповнювати ці історії я планую не всім підряд, а найціннішим:

• найважливіші новини — їх відбиратиме сигнальна система, яка оцінює, наскільки подія справді значуща, а не просто часто згадувана;
• найсмішніші коментарі — те, що робить український Telegram українським Telegram;
• коментарі, які зібрали найбільше лайків — колективний вибір самих читачів.

Тобто замість того, щоб гортати десятки текстових постів, ти за кілька історій отримуєш вичавку: головне за день, найдотепніше і найпопулярніше. Той самий підхід, що й до відео — зберегти хаос, але подати його так, щоб не потонути.

Що я свідомо не робив

Не будував окрему соцмережу із завантаженням контенту — джерело правди лишається в Telegram, звідти й береться хаос. Не ставив непрозорий рекомендаційний движок — бо не хотів за будь-яку ціну втримувати людину в застосунку. Не виносив продукт в App Store — він живе прямо в Telegram і відкривається за один клік.

Це свідомий вибір. Щойно з’являється «розумний» алгоритм заради утримання, він починає оптимізувати те, що легко виміряти, — і різноманіття джерел зазвичай відпадає першим.

Підсумок

Технічно я хотів показати одну просту річ: власний відео-стрімінг сьогодні реально підняти майже без грошей. Домашній Raspberry Pi 4 з NVMe, Docker, Cloudflare Tunnel і R2 з нульовим egress — і в тебе працює невеликий сервіс, який роздає відео без окремих витрат на трафік. А якщо колись знадобиться більше ніж 10 ГБ сховища — доплата в Cloudflare невелика. Про масштаб я не говорю: користувачів поки десятки. Найцікавіше для мене було інше — чесно вписатися у фіксований безкоштовний бюджет.

А по суті це просто спроба зробити свайп, який не зраджує середовище: живий хаос українського Telegram у зручному форматі, з підписами українською і без бульбашки. Мене свого часу зачепило саме те, якою мовою зі мною говорять різні стрічки і скільки насправді різних джерел я в них бачу. Якщо колись гортатимете щось подібне — можливо, зверніть на це увагу й ви.