Вартість використання передових моделей ШІ тихо впала. З червня OpenAI і Anthropic знизили ціни на свої флагманські LLM на 40%–80% через швидку серію знижень цін, що перетинаються. Аналіз, опублікований 25 жовтня науковцем з даних Максом Вулфом, показує, як місяць за місяцем розгорталася повномасштабна цінова війна між двома компаніями.

Хронологія має значення, оскільки вона показує, що скорочення були не одноразовою знижкою, а тривалою конкурентною спіраллю, коли кожна компанія реагувала на кроки іншої протягом кількох днів. Щоб дізнатися більше про цю історію, перегляньте наші поточні новини AI висвітлення.

Хронологія: чотири місяці падіння цін

Аналіз Вулфа відстежує ціноутворення за мільйон токенів — введення, виведення та читання кешу — для кожного основного випуску обох лабораторій з кінця червня:

  • 26 червня: OpenAI запустив GPT-5.6 Sol з ціною 5 доларів США на вході / 30 доларів США на виході за мільйон токенів, з маленькою моделлю Luna за ціною 1 долар США / 6 доларів США.
  • 30 червня: Anthropic випустила Claude Sonnet 5 за ціною 2 долари / 10 доларів — ціна запуску, яку вона назвала тимчасовою.
  • 24 липня: Anthropic випустила Claude Opus 5 за 5 $ / 25 $, що безпосередньо відповідає GPT-5.6 Sol.
  • 30 липня: OpenAI знизив ціну GPT-5.6 Luna на 80% до 0,20 $/1,20 $.
  • 10 серпня: Anthropic зробив знижену ціну на Sonnet 5 постійною.
  • 21 серпня: OpenAI скоротив GPT-5.6 Sol приблизно на 20%, до $4 / $20, протягом трьох місяців.
  • 1 вересня: Anthropic випустила Fable 5.1 за 10 $ / 50 $ зі зниженням ціни на читання кешу на 75%.
  • 22 вересня: OpenAI запустив GPT-6 Sol за приголомшливою ціною 2 долари США / 10 доларів США — вдвічі зниженою ціною попередника — і в той же день Anthropic випустив Claude Opus 5.5 за ціною 4 долари США / 20 доларів США, при цьому компанія заявила, що «Opus 5.5 вимагає менше обчислювальної інформації для обслуговування, ніж Opus 5, і його ціна відображає це».
  • 29 вересня: OpenAI випустив GPT-6.1 Sol знову за ціною 2 долари / 10 доларів, але ціна читання кешу була зменшена вдвічі до 0,10 доларів США, завдяки чому сімейство моделей загалом стало приблизно на 75% дешевшим, ніж у червні.

Згідно з підрахунками Вулфа, вартість використання цих сімейств моделей різко впала за чотири місяці, без видимої втрати якості продукції. Скорочення також відбуваються через інструменти кодування на основі підписки, такі як Codex і Claude Code, а не лише через вихідний доступ до API.

Ціноутворення в кеші — це приховане поле битви

Одне з найяскравіших висновків аналізу стосується вартості читання кешу — ціни повторного читання пам’яті моделі про поточну розмову. У робочих навантаженнях агентського кодування зчитування кешу становлять від 96% до 99% загальних витрат токенів, а показники звернень до кешу зазвичай становлять від 90% до 100%.

Ця арифметика є причиною того, чому 75% скорочення читання кешу Anthropic для Fable 5.1 співвідносилося зі зниженням реальної вартості використання моделі на 70%–75%, навіть незважаючи на те, що ціни на вхідні та вихідні дані ніколи не змінювалися. Коли через місяць OpenAI вдвічі знизив ціну кешу GPT-6.1 Sol, вона збігалася з ціною кешу Anthropic, яка становила приблизно 5% від вхідної ціни.

Навіщо знижувати ціни на 80%?

Відповідь Вулфа зосереджується на комодитизації. Він стверджує, що після того, як у листопаді 2025 року використання агентів LLM почало різко зростати, моделі стало легко міняти: розробники можуть перемикатися між моделями за допомогою перемикача в таких інструментах, як OpenCode, або іншої кінцевої точки на OpenRouter, що залишає лабораторії з невеликим ровом і значним ціновим тиском.

Іншим зовнішнім фактором є конкуренція у відкритій вазі. V4 Flash від DeepSeek, випущений у квітні 2026 року за $0,14 вхід/$0,28 вихід із ціною читання кешу лише $0,0028, став вірусним саме тому, що на той час OpenAI не було дешевої моделі для малого класу. Вулф підозрює, що скорочення GPT-5.6 Luna на 80% у липні було спрямовано саме на ці менші моделі відкритої ваги. Оновлений Flash V4.1 від DeepSeek набирає 45 балів за індексом штучного аналізу в порівнянні з 24 балами за подібних цін — це продовжує тиск.

«Ніхто не знижує ціни на 80%, якщо немає ніяких зовнішніх факторів», — пише Вулф.

Витрати все одно зростають

Поворот наприкінці аналізу: дешевші токени не означають дешевших купюр. Дані шлюзу моделей штучного інтелекту Vercel показують, що вартість токена впала до 43,3% від рівня квітня 2026 року, а сукупні витрати продовжують зростати, оскільки моделі стають більш продуктивними швидше, ніж дешевшають.

Ця динаміка пояснює стратегічну логіку обох сторін. Для лабораторій нижчі ціни збільшують використання та блокують розробників, навіть якщо стискається маржа за токен. Для клієнтів ефективна ціна одиниці корисної роботи — закритого квитка, об’єднаного запиту на підключення, виконаного дослідницького завдання — падає навіть швидше, ніж пропонують ціни на наклейках.

Що подивитись далі

Якщо ця модель збережеться, наступні випуски моделей від OpenAI і Anthropic з’являться з основними цінами на рівні своїх попередників або нижчими, а ціни на читання з кешу продовжуватимуть наближатися до агресивних співвідношень, встановлених DeepSeek. Google і Meta, які, за словами Вулфа, також конкурують на цьому ринку, стикаються з тією ж математикою.

Наразі покупці обчислень зі штучним інтелектом є явними переможцями війни, яка не має жодних ознак завершення, і аналіз показує, що фіналом є ринок, де передові можливості оцінюються як товар, де диференціація походить від усього, що обертається навколо моделі, а не від самої моделі.

---

Будьте попереду ШІ

Отримуйте останні новини штучного інтелекту, аналіз і прориви — усе в одному місці.

Читати більше новин AI →