OpenAI a redus cu 80% tarifele pentru GPT-5.6 Luna, prezentat drept cel mai rapid și accesibil model al companiei. Prețul pentru token-urile de intrare a scăzut de la 1 dolar la 0,20 dolari pentru un milion de tokeni, în timp ce costul token-urilor generate a fost redus de la 6 dolari la 1,20 dolari. Token-urile sunt unitățile pe care modelele AI le folosesc pentru a înțelege și a genera un text și cu cât o persoană folosește mai mult un model, cu atât costul pentru a face asta crește.
La rândul său, Anthropic a lansat Claude Opus 5, un model pe care compania îl promovează drept “cel mai rapid și mai accesibil”, la jumătate din prețul modelului Fable 5, lansat anterior. Compania a decis, de asemenea, să renunțe la o majorare de preț pregătită pentru luna septembrie pentru Sonnet 5.
Potrivit indicelui Silicon Data, aceste reduceri au contribuit la scăderea cu aproape un sfert, de la jumătatea lunii iulie, a prețurilor plătite de clienți pentru modelele celor mai mari laboratoare AI americane. Tarifele sunt calculate în funcție de token-uri.
Reducerile marchează o schimbare pentru companiile americane din domeniul AI care dezvoltă modele proprii “closed-source” și care s-au concentrat până acum în special pe performanță. În schimb, modelele chinezești “open-source” – care pot fi descărcate și modificate în mod liber de către dezvoltatori – au devenit din ce în ce mai performante și au contribuit la exercitarea unei presiuni asupra prețurilor.
Presiunea se resimte și în rândul companiilor care folosesc AI. Unii clienți enterprise ai OpenAI și Anthropic au ales să treacă de la abonamente fixe la sisteme bazate pe consum, în care plata depinde de resursele de calcul utilizate. Unele firme au introdus limite de utilizare sau testează alternative mai ieftine, ca răspuns la creșterea costurilor. De exemplu, DoorDash și Airbnb au anunțat că folosesc deja modele dezvoltate în China pentru a-și reduce cheltuielile.
Totuși, reducerea prețului token-urilor nu este suficientă pentru a compara costul real al modelelor. Cele mai performante dintre acestea pot uneori să ducă la bun sfârșit o sarcină folosind mai puține token-uri sau cu mai puține încercări, ceea ce înseamnă că un model care pare mai scump pe baza prețului nominal al token-urilor poate, în final, să coste mai puțin. De asemenea, majoritatea modelelor pot funcționa la diferite niveluri de “efort”, care influențează atât performanța, cât și consumul de resurse.
Artificial Analysis, care compară modelele din diverse domenii, a constatat că modelul Opus 5 al Anthropic, la un nivel de efort “mediu”, a înregistrat performanțe și costuri pe sarcină similare cu cele ale modelului Kimi K3 al Moonshot (companie AI din China), la un nivel de efort “maxim”. Modelul GPT-5.6 Luna al OpenAI, la un nivel de efort “maxim”, a avut o performanță similară cu cea a modelului V4 Flash al DeepSeek, tot la un nivel de efort “maxim”, însă costul pentru fiecare sarcină a fost aproape de două ori mai mare.
Sursă: Financial Times
Echipa Biziday nu a solicitat și nu a acceptat nicio formă de finanțare din fonduri guvernamentale. Spațiile de publicitate sunt limitate, iar reclama neinvazivă.
Dacă îți place ce facem, poți contribui tu pentru susținerea echipei Biziday.