Europejski czat z chińskim silnikiem w domyślnej opcji. Policzyłem, ile kosztuje ta „niezależność” - 27 razy taniej od GPT-4o

👁 179 przeczytań

Historia jest prosta i dlatego niewygodna. Europa zbudowała kilka asystentów AI, które sprzedają się hasłem alternatywy dla ChatGPT - własne serwery, własne RODO, własna jurysdykcja. A kiedy użytkownik otwiera listę modeli do wyboru, znajduje tam obok francuskiego Mistrala pozycje z chińskich laboratoriów: DeepSeek, Qwen od Alibaby, czasem GLM od Zhipu. W części usług jedna z nich jest ustawieniem domyślnym, czyli tym, które dostaje osoba, która nigdy do ustawień nie zajrzy. A takich osób jest większość.

Zaraz padnie zarzut, że to przesada, bo modele z otwartymi wagami można uruchomić na dowolnym sprzęcie i chińskie pochodzenie kodu nie oznacza, że dane lecą do Chin. To prawda i wrócę do tego. Ale zanim o bezpieczeństwie, warto zrozumieć, dlaczego europejskie firmy w ogóle sięgają po te wagi. Odpowiedź jest w cennikach i policzyłem ją do złotówki.

Milion tokenów za 1,04 zł kontra 9,45 zł - to nie jest wybór ideologiczny, to arytmetyka

Wziąłem oficjalne cenniki API czterech dostawców i przeliczyłem je po dzisiejszym kursie 3,78 zł za dolara. DeepSeek podaje w swojej dokumentacji 0,27 dolara za milion tokenów wejściowych i 1,10 dolara za milion wyjściowych w modelu V3, czyli odpowiednio 1,02 zł i 4,16 zł. Przy trafieniu w pamięć podręczną wejście spada do 0,07 dolara, czyli 26 groszy.

OpenAI za GPT-4o liczy 2,50 dolara za milion tokenów wejściowych i 10 dolarów za wyjściowe - to 9,45 zł i 37,80 zł. Iloraz robi robotę: wejście jest u Chińczyków 9,3 razy tańsze, wyjście 9,1 razy. A jeśli europejska firma korzysta z cache’owania promptów, co przy asystencie z długim kontekstem systemowym jest normą, różnica na wejściu rośnie do 36 razy. Uśredniając typowy ruch asystenta - długi prompt systemowy, krótkie odpowiedzi - wychodzi mi, że obsługa tego samego wolumenu zapytań na DeepSeeku kosztuje między 8 a 27 razy mniej niż na modelu OpenAI, zależnie od proporcji wejścia do wyjścia.

Mistral, europejski punkt odniesienia, siedzi pośrodku. Cennik Mistral Large to 2 dolary za milion tokenów wejściowych i 6 dolarów za wyjściowe, czyli 7,56 zł i 22,68 zł. Tańszy Mistral Small schodzi do 0,10 i 0,30 dolara, więc 38 groszy i 1,13 zł - i to jest ważna liczba, bo pokazuje, że europejski dostawca ma w ofercie model tańszy od DeepSeeka. Rzecz w tym, że Mistral Small nie jest w tej samej klasie możliwości co DeepSeek V3, a Mistral Large w porównaniach jakościowych wypada z DeepSeekiem mniej więcej na równi przy siedmiokrotnie wyższej cenie za wyjście.

Teraz konkret, który zmienia rozmowę z filozoficznej na księgową. Załóżmy europejski asystent z 100 tysiącami aktywnych użytkowników miesięcznie, po 30 zapytań na osobę, średnio 2 tysiące tokenów wejścia i 600 wyjścia. To 6 miliardów tokenów wejściowych i 1,8 miliarda wyjściowych na miesiąc. Na DeepSeeku rachunek wynosi 6,12 tys. zł plus 7,49 tys. zł, razem 13,6 tys. zł. Na Mistral Large: 45,4 tys. zł plus 40,8 tys. zł, razem 86,2 tys. zł. Różnica 72,6 tys. zł miesięcznie, czyli 871 tys. zł w roku. Dla startupu po rundzie zalążkowej to etat czterech inżynierów albo osiemnaście miesięcy życia.

Ile europejskich projektów AI siedzi na chińskich wagach - sprawdziłem, czego nie piszą na stronie głównej

Tu trzeba rozdzielić dwie rzeczy, bo publicystyka je notorycznie skleja. Pierwsza to korzystanie z chińskiego API, czyli wysyłanie zapytań na serwery w Chinach. Druga to pobranie otwartych wag i uruchomienie ich na własnej infrastrukturze we Frankfurcie albo w Warszawie. W pierwszym przypadku dane fizycznie wyjeżdżają. W drugim nie wyjeżdża nic, a chińskie zostaje tylko pochodzenie parametrów - liczb w plikach.

Przejrzałem listy modeli w publicznie dostępnych europejskich asystentach i agregatorach oraz repozytoria, z których pobiera się wagi. Wzorzec jest powtarzalny: praktycznie każda europejska platforma, która daje wybór modelu, ma w menu co najmniej jeden model z chińskiego laboratorium, bo to modele z licencjami pozwalającymi na komercyjne użycie i darmowe pobranie. Na Hugging Face rodzina Qwen ma najwyższą liczbę pochodnych modeli wśród wszystkich otwartych rodzin - dotrenowane warianty tworzą zarówno firmy, jak i laboratoria uniwersyteckie, również w Europie. Oznacza to, że przy każdym europejskim narzędziu opisanym jako „model open source, hostowany w UE” prawdopodobieństwo, że pod maską pracuje Qwen albo DeepSeek, jest wysokie - i najczęściej nigdzie tego nie napisano, bo licencja tego nie wymaga.

Druga rzecz, której nie widać: dystylacja. Wiele mniejszych europejskich modeli trenuje się na odpowiedziach większych modeli, a chińskie wagi są do tego najtańszym materiałem. Model może być europejski w każdym sensie prawnym i infrastrukturalnym, a jego zachowania językowe dziedziczyć po nauczycielu z Hangzhou. Nie ma na to żadnego obowiązku informacyjnego.

„Jednolity europejski rejestr” - co AI Act faktycznie nakazuje ujawniać, a czego nie

Sięgnąłem do rozporządzenia, bo tu leży sedno sprawy. AI Act nakłada obowiązki przejrzystości na dostawców modeli ogólnego przeznaczenia, ale jednocześnie robi wyłom dla otwartych licencji. Artykuł 53 w ustępie 2 stwierdza wprost:

Obowiązki określone w ust. 1 lit. a) i b) nie mają zastosowania do dostawców modeli AI udostępnianych na podstawie bezpłatnej licencji otwartego oprogramowania, która pozwala na publiczny dostęp, wykorzystanie, modyfikację i rozpowszechnianie modelu, oraz których parametry, w tym wagi, informacje na temat architektury modelu i informacje na temat wykorzystania modelu, są udostępniane publicznie.
- Rozporządzenie (UE) 2024/1689, art. 53 ust. 2

Czyli ustawodawca sam zwolnił otwarte modele z części dokumentacji technicznej. Obowiązek ujawnienia streszczenia danych treningowych i polityki wobec praw autorskich zostaje - ale nie ma nigdzie przepisu, który każe europejskiemu wdrożeniowcy napisać na stronie „nasz asystent działa na wagach chińskiego laboratorium”. Z punktu widzenia prawa jest to składnik, nie pochodzenie produktu, a AI Act nie zna czegoś w rodzaju oznaczenia kraju pochodzenia modelu.

Tam, gdzie zapytanie jednak leci na chińskie serwery, wchodzi RODO i rozdział o transferach do krajów trzecich. Chiny nie mają decyzji Komisji o adekwatności ochrony danych, więc podstawą musi być mechanizm z artykułu 46 - standardowe klauzule umowne plus ocena skutków transferu. Włoski organ ochrony danych zablokował w styczniu 2025 roku aplikację DeepSeek na terenie Włoch właśnie po tym, jak spółka nie odpowiedziała na pytania o podstawę prawną przetwarzania i lokalizację serwerów. Precedens istnieje i jest europejski.

Co z tego ma polski czytelnik: trzy pytania do umowy i jedno ustawienie w przeglądarce

Jeżeli pracujesz w polskiej instytucji publicznej, urzędzie albo firmie, która wdraża „europejskiego asystenta AI”, zrób dokładnie to. Po pierwsze, poproś dostawcę o pisemną listę modeli używanych w usłudze wraz z ich pochodzeniem i miejscem hostingu - nie o zapewnienie, że „dane zostają w UE”, bo to zdanie jest prawdziwe także wtedy, gdy model jest chiński. Po drugie, sprawdź w rejestrze czynności przetwarzania, czy ktokolwiek wpisał tam transfer do państwa trzeciego; jeśli usługa ma w menu model z chińskim API, a w rejestrze nie ma transferu, macie niezgodność, którą UODO wyłapie przy pierwszej kontroli. Po trzecie, zażądaj klauzuli zakazującej zmiany modelu bazowego bez pisemnego powiadomienia - bo domyślny model potrafi się zmienić w ciągu nocy przy aktualizacji, bez żadnej informacji dla klienta.

Jako zwykły użytkownik masz jedną rzecz do zrobienia natychmiast po założeniu konta w dowolnym asystencie: wejdź w listę wyboru modelu i przeczytaj, co jest wybrane. Nie zakładaj, że skoro usługa jest francuska, to model też. Pięć sekund kliknięcia zamiast domysłów.

Czytasz Promptowego częściej? Dodaj go do preferowanych źródeł w Google, a nowe teksty będą wyżej w Twoich wynikach.

Największym problemem nie jest Chiny, tylko to, że Europa nie umie sprzedać własnego modelu taniej niż o 600 procent drożej

Hasło o suwerenności cyfrowej rozbija się o liczbę 22,68 zł za milion tokenów wyjściowych u Mistrala kontra 4,16 zł u DeepSeeka. Firma, która buduje produkt w Krakowie i liczy koszty w euro, nie wybiera chińskich wag z sympatii do Pekinu, tylko dlatego że ma do zapłacenia 871 tys. zł rocznie różnicy przy stu tysiącach użytkowników. Dopóki europejski model porównywalnej klasy będzie kosztował sześć razy więcej, żaden apel o patriotyzm technologiczny tego nie odwróci - odwróci to albo spadek cen, albo dotacja liczona w setkach milionów euro, albo przepis nakazujący ujawnianie pochodzenia modelu, żeby przynajmniej wybór był świadomy.

Warto przy tym zachować proporcje. Uruchomienie otwartych chińskich wag na serwerze w Poznaniu jest technicznie bezpieczniejsze niż wysyłanie tych samych zapytań do amerykańskiego API, bo w pierwszym przypadku dane nie opuszczają kraju, a w drugim opuszczają. Kłopotem jest brak informacji, nie pochodzenie plików. Użytkownik, który nie wie, co liczy jego odpowiedzi, nie jest w stanie ocenić ani ryzyka, ani wartości tego, za co płaci.

Fakty sprawdzone 22 września 2026. Przeliczenia własne po kursie 3,78 zł za dolara i 4,30 zł za euro. Źródła: Bezprawnik, cennik API DeepSeek, cennik API OpenAI, cennik Mistral AI, Rozporządzenie (UE) 2024/1689 (AI Act), decyzja włoskiego Garante w sprawie DeepSeek.

// czytaj dalejEuropejska alternatywa dla ChatGPT domyślnie odpytuje chiński model. Policzyłem, ile z tych „europejskich” AI jest naprawdę europejskieMagazynPoliczyłem, ile kosztuje trzymanie AI na własnych serwerach. Wyszło 4,7 razy taniej niż jeden wyciekMagazynTwoja twarz nie jest już dowodemMagazyn