Cena ważniejsza niż jakość - OpenAI i Anthropic wchodzą w wojnę cenową z chińskim AI
OpenAI obniżył ceny GPT-5.6 Luna o 80 procent, a Anthropic uruchomił Clauda Opus 5 w połowie ceny swojego flagowego modelu - odpowiedź na presję chińskich konkurentów i rosnące rachunki klientów.
👁 154 przeczytań
Przez ostatnie trzy lata dominującą walutą w wyścigu AI była jedna rzecz: benchmark. Kto lepiej wypada na MMLU, kto rozwiązuje trudniejsze zadania matematyczne, kto lepiej koduje. Teraz ta waluta traci na wartości - zastępuje ją dolar. A właściwie jego ułamek: jedna piąta dolara za milion tokenów.
OpenAI ogłosiło niedawno obniżkę cen GPT-5.6 Luna o 80 procent - z 1 dolara do 0,20 dolara za milion tokenów wejściowych i z 6 dolarów do 1,20 dolara za milion tokenów wyjściowych. Anthropic poszedł w tym samym kierunku: nowy Claude Opus 5 kosztuje połowę tego, co Fable 5, dotychczasowy flagowiec firmy - 5 dolarów za milion tokenów wejściowych i 25 dolarów za milion tokenów wyjściowych. W tym tygodniu Anthropic odwołał też zaplanowaną na wrzesień podwyżkę cen dla modelu Sonnet 5. Łącznie od połowy lipca ceny tokenów u czołowych amerykańskich dostawców spadły o prawie jedną czwartą, wynika z indeksu Silicon Data.
Czytaj też: AI23468: cena inteligencji spadła 38 razy w rok
Kiedy rachunek rośnie szybciej niż wartość
Żeby zrozumieć, dlaczego to się dzieje, trzeba patrzeć nie na laboratoria AI, ale na ich klientów korporacyjnych. Firmy takie jak DoorDash i Airbnb publicznie przyznały, że zaczęły testować modele chińskiej produkcji, żeby ograniczyć koszty. To nie ideologia ani zachwyt nad DeepSeekiem - to spreadsheet.
Presję potęguje zmiana modelu rozliczeniowego. Zarówno OpenAI, jak i Anthropic przesuwają część klientów enterprise z płaskich subskrypcji na billing oparty na użyciu - czyli płacisz dokładnie tyle, ile wygenerujesz. W teorii bardziej sprawiedliwe. W praktyce, gdy zespoły inżynierskie skalują użycie, rachunki rosną szybciej niż wartość, którą z tych modeli wyciskają. Część firm odpowiedziała capami na użycie AI - co jest sygnałem alarmowym dla laboratorium, które mierzy sukces liczbą wywołań API.
W tę lukę weszły chińskie laboratoria. Moonshot, DeepSeek i inne firmy oferują modele, które można swobodnie pobrać i modyfikować - bez licencji, bez zobowiązań, nierzadko za ułamek ceny zamkniętych odpowiedników. I - co ważne - coraz bliższe im wydajnością. Nie dogoniły jeszcze GPT-5 czy Clauda Opus na najtrudniejszych zadaniach, ale w segmencie „wystarczająco dobry do tej konkretnej aplikacji” luka jest już bardzo wąska.
Pułapka wyścigu na dno
Tutaj zaczyna się najciekawsza część tej historii, bo cięcie cen przez OpenAI i Anthropic to gra z co najmniej jedną ukrytą zmienną.
Porównanie cen tokenów jest złudne. Lepszy model potrafi wykonać zadanie w mniejszej liczbie tokenów albo za pierwszym razem - zamiast wymagać kilku prób i korekt. Model, który kosztuje pięć razy więcej za milion tokenów, może w praktyce kosztować tyle samo lub mniej, jeśli odpowiada precyzyjniej. Do tego większość modeli działa na różnych poziomach „effort” - im wyższy, tym więcej mocy obliczeniowej i tokenów zużytych na odpowiedź. Cena naklejkowa to nie cena realna.
Ale ta subtelność ginie, kiedy CTO pokazuje zarządowi pozycję „AI costs” w budżecie i widzi, że rośnie szybciej niż przychody z funkcji, które AI zasila. Wtedy logika „nasz model jest droższy, ale mądrzejszy” przestaje wystarczać. Potrzeba konkretnych liczb.
Google · Twoje źródłaPromptowy wyżej w Twoim Google - jednym kliknięciemDodaj do preferowanych źródeł →IPO na horyzoncie, presja od zawsze
Nie przepłacaj za te subskrypcje
Prowadzę sklep z rocznymi dostępami do narzędzi AI - te same konta, o których piszę wyżej, tylko taniej niż w cenniku producenta.
Jest jeszcze jedna warstwa, o której nie mówi się wprost w komunikatach prasowych. OpenAI i Anthropic przygotowują się do debiutów giełdowych przy wycenach rzędu biliona dolarów. Inwestorzy chcą widzieć nie tylko rosnące przychody - chcą widzieć jednostkową ekonomikę: ile kosztuje obsługa jednego klienta, a ile ten klient przynosi.
W środowisku, gdzie chiński konkurent oferuje porównywalny model za jedną piątą ceny, trudno uzasadnić premium na poziomie „dlatego, że jesteśmy z San Francisco”. Cięcia cen to zatem nie tylko reakcja na rynek - to też sygnał dla przyszłych akcjonariuszy, że firmy potrafią konkurować ceną bez implodowania marż. Przynajmniej na modelach mid-tier, gdzie marże są i tak niższe niż na flagowcach.
Bo właśnie to jest kluczowy detal: obniżki dotyczą środkowej półki, nie topowych produktów. GPT-5.6 Luna to „najszybszy i najbardziej przystępny model” OpenAI - nie jego najsilniejszy. Opus 5 od Anthropic kosztuje połowę Fable’a 5, ale wciąż pięć razy więcej niż najtańsze opcje rynkowe. Laboratoria próbują więc zarazem bronić klientów wrażliwych na cenę i zachować przestrzeń na marże przy produktach premium.
Czy ta strategia zadziała? Nie wiem. Wiem natomiast, że gdy firmy z Doliny Krzemowej zaczęły używać chińskich modeli nie dlatego, że są lepsze, ale dlatego, że są tańsze - coś w tej branży zmieniło się strukturalnie. I żadna obniżka o 80 procent tego sygnału nie cofnie.
Cały tydzień w AI, w jednym mailu
Wybrane premiery, narzędzia i analizy. Raz w tygodniu, prosto do skrzynki.
Zapisz się za darmo →
Podobne tematy na Promptowym
