OpenAI и Anthropic снижают цены на ИИ-модели из-за конкуренции с Китаем
Ведущие американские компании в сфере ИИ, такие как OpenAI и Anthropic, начали снижать цены на свои модели, чтобы удержать клиентов, выбирающих более доступные китайские альтернативы.
В условиях усиливающейся конкуренции на рынке искусственного интеллекта, компании OpenAI и Anthropic начали предлагать более доступные по цене модели. Это произошло на фоне того, что многие клиенты начали переходить на более дешевые решения, предлагаемые китайскими разработчиками.
OpenAI снизила стоимость своей модели GPT-5.6 Luna на 80%, а Anthropic представила Claude Opus 5, которая предлагает аналогичные функции, но по более низкой цене. Эти изменения, произведенные с середины июля, позволили клиентам обеих компаний сократить расходы почти на 25%. Оба разработчика стремятся к выходу на биржу с оценкой не менее $1 трлн, что требует от них продемонстрировать свою финансовую состоятельность инвесторам.
Недавние изменения в ценовой политике компаний также стали ответом на переход некоторых корпоративных клиентов на схему оплаты по потреблению токенов, что увеличило их затраты. Некоторые компании, такие как DoorDash и Airbnb, начали тестировать китайские модели, что подстегнуло американских разработчиков снижать цены на свои решения. Это создало новый уровень ценовой конкуренции между китайскими и американскими производителями ИИ.
OpenAI установила новые цены для GPT-5.6 Luna с $1 до $0,20 за 1 миллион входных токенов и с $6 до $1,2 за 1 миллион выходных. Anthropic также снизила цены на свою модель Opus 5, которая теперь стоит $5 и $25 за соответствующие токены, что вдвое дешевле флагманского продукта Fable 5. Кроме того, Anthropic отменила запланированное повышение цен на модель Sonnet 5, что также свидетельствует о попытке сохранить конкурентоспособность.
Тем не менее, важно учитывать, что сравнение только по цене может быть не совсем корректным. Более мощные модели могут выполнять задачи с меньшими затратами ресурсов, что делает их экономически более выгодными в долгосрочной перспективе. Некоторые настройки моделей также могут влиять на эффективность выполнения задач.
По материалам: 3dnews.ru