Chińskie modele wywołały wojnę cenową. OpenAI tnie stawki o 80 proc., Anthropic broni się przed odpływem klientów

Jeszcze niedawno laboratoria sztucznej inteligencji konkurowały przede wszystkim wynikami benchmarków, długością kontekstu i możliwościami rozumowania. Teraz równie ważnym parametrem staje się cena wykonania konkretnego zadania.

OpenAI obniżyło koszt korzystania z GPT-5.6 Luna, swojego najszybszego i najtańszego modelu, aż o 80 proc. Cena miliona tokenów wejściowych spadła z 1 dol. do 20 centów, a tokenów wyjściowych – z 6 do 1,20 dol. Firma przeceniła także model GPT-5.6 Terra o 20 proc., pozostawiając bez zmian stawki za flagowy GPT-5.6 Sol. OpenAI tłumaczy decyzję wzrostem efektywności swoich systemów.

Anthropic wprowadził z kolei Claude Opus 5 w cenie 5 dol. za milion tokenów wejściowych i 25 dol. za milion tokenów wyjściowych. To połowa stawki obowiązującej w przypadku najmocniejszego modelu Fable 5. Firma zrezygnowała również z planowanej na wrzesień podwyżki cen Claude Sonnet 5. Jego promocyjna cena – 2 dol. za milion tokenów wejściowych i 10 dol. za milion tokenów wyjściowych – stała się stawką bezterminową, wynika z oficjalnego cennika Anthropic.

Ceny modeli spadły o jedną czwartą

Skala obniżek zaczyna być widoczna w danych rynkowych. Według indeksu cen tokenów opracowanego przez Silicon Data średni koszt korzystania z modeli czołowych amerykańskich laboratoriów spadł od połowy lipca o niemal jedną czwartą – podał „Financial Times"

Tokeny to jednostki, na podstawie których dostawcy modeli rozliczają klientów. Osobno wyceniane są dane przesyłane do systemu – czyli m.in. polecenia, dokumenty i kontekst – oraz treści generowane w odpowiedzi.

W przypadku prostego chatbota różnica kilku dolarów za milion tokenów może wydawać się niewielka. Sytuacja zmienia się jednak przy tysiącach pracowników, milionach zapytań i agentach AI, które samodzielnie wykonują długie sekwencje operacji. Jedno polecenie użytkownika może wówczas uruchomić wiele wywołań modelu i zużyć miliony tokenów.

Przejście z abonamentów ryczałtowych na rozliczenia zależne od wykorzystania sprawiło, że przedsiębiorstwa zaczęły dokładniej liczyć koszt każdej automatyzacji. Część firm wprowadza limity zużycia, inne przekazują prostsze zadania tańszym modelom.

Amerykańskie firmy sięgają po AI z Chin

Beneficjentami tej zmiany są Moonshot AI, DeepSeek, Alibaba oraz Z.ai. Ich modele są często udostępniane z otwartymi wagami, dzięki czemu przedsiębiorstwa mogą uruchamiać je we własnej infrastrukturze, modyfikować i łatwiej kontrolować koszt przetwarzania danych.

Chińskie systemy przestały być przy tym postrzegane wyłącznie jako tanie zamienniki. W testach matematycznych, programistycznych i dotyczących rozumowania coraz częściej zbliżają się do czołówki modeli amerykańskich.

DoorDash przekazuje modelom Kimi część prostszych zadań programistycznych. Andy Fang, współzałożyciel i dyrektor technologiczny firmy, oceniał, że spółka uzyskuje w ten sposób „lepszą jakość przy niższym koszcie”. Airbnb eksperymentuje z rozwiązaniami Alibaby przy obsłudze klienta, a chińskie modele testują także Siemens i Coinbase.

Według „Fortune” milion tokenów wyjściowych generowanych przez Claude Fable kosztował 50 dol., podczas gdy w przypadku DeepSeek V4 Pro stawka wynosiła wówczas mniej niż 1 dol. Nawet Kimi K3, uznawany za stosunkowo drogi model chiński, kosztował około 15 dol.

To pokazuje, dlaczego firmy nie muszą całkowicie rezygnować z OpenAI czy Anthropic. Mogą natomiast używać ich najpotężniejszych modeli tylko do zadań wymagających najwyższej jakości, a masowe, powtarzalne operacje przekierowywać do tańszych systemów.

Cena tokena nie mówi wszystkiego

Porównywanie samych cenników może jednak prowadzić do błędnych wniosków. Droższy model czasami wykonuje zadanie krótszą odpowiedzią, potrzebuje mniej prób albo rzadziej popełnia błędy. Ostatecznie może więc kosztować mniej niż system z niższą stawką za milion tokenów.

Znaczenie mają również ustawienia „wysiłku”, regulujące ilość mocy obliczeniowej przeznaczonej na udzielenie odpowiedzi. Ten sam model w trybie maksymalnego rozumowania może zużyć wielokrotnie więcej tokenów niż przy prostym zapytaniu.

Badania Artificial Analysis wskazują, że Claude Opus 5 przy średnim poziomie wysiłku może osiągać wyniki zbliżone do Kimi K3 pracującego z ustawieniem maksymalnym. Z kolei GPT-5.6 Luna w najbardziej wymagającym trybie uzyskuje jakość porównywalną z DeepSeek V4 Flash, ale koszt wykonania zadania pozostaje wyższy.

Dlatego nowym standardem w przedsiębiorstwach może stać się nie wybór jednego dostawcy, lecz tzw. routing modeli: automatyczne kierowanie prostych zadań do tańszych systemów, a trudniejszych do modeli klasy premium.

Amerykanie przeceniają środek, ale bronią flagowych modeli

Dotychczasowe decyzje OpenAI i Anthropic wskazują, że firmy nie chcą rozpoczynać pełnej wojny cenowej na szczycie rynku. OpenAI pozostawiło bez zmian cenę GPT-5.6 Sol. Najmocniejszy model Anthropic, Claude Fable 5, nadal kosztuje dwa razy więcej niż Opus 5.

– Amerykańskie laboratoria obniżyły ceny w środku oferty i bronią jej najwyższej części – ocenił w rozmowie z „FT” Mantas Lukauskas, odpowiedzialny za technologie AI w Hostingerze.

To kluczowe z punktu widzenia inwestorów. OpenAI i Anthropic przygotowują się do wejścia na giełdę, a rynek oczekuje dowodów, że dziesiątki miliardów dolarów przeznaczane na centra danych, układy obliczeniowe i energię mogą przynieść odpowiednią stopę zwrotu. Według Reutersa OpenAI rozważa debiut przy wycenie sięgającej 1 bln dol. Anthropic również rozpoczął przygotowania do IPO po rundzie finansowania wyceniającej firmę na 965 mld dol.

Obniżki mogą pomóc utrzymać klientów i zwiększyć wykorzystanie modeli. Jednocześnie grożą jednak ograniczeniem marż w momencie, gdy zapotrzebowanie laboratoriów na kapitał jest największe w historii.

DeepSeek już podnosi ceny

Wojna cenowa nie musi przy tym oznaczać, że chińscy dostawcy zawsze będą radykalnie tańsi. DeepSeek zapowiedział właśnie podwyżki cen modeli V4, które – w zależności od produktu, rodzaju tokena i pory korzystania z usługi – mają wynieść od 50 do nawet 1100 proc.

Od 17 sierpnia oficjalny DeepSeek V4 Pro ma kosztować w godzinach szczytu 1,32 dol. za milion tokenów wejściowych i 3,96 dol. za milion tokenów wyjściowych. Firma wprowadza jednocześnie niższe stawki poza szczytem.

Może to być zapowiedź kolejnego etapu rywalizacji. Chińskie laboratoria zdobyły uwagę rynku dzięki bardzo niskim cenom i modelom z otwartymi wagami. Teraz również one będą próbowały monetyzować rosnący popyt.