Компании переходят от «tokenmaxxing» к выборочному использованию ИИ-моделей ради экономии

Многие компании начали пересматривать масштабное использование ИИ после роста расходов на токены. Как сообщает t3n, вместо тренда «tokenmaxxing», когда сотрудников подталкивали применять ИИ почти для любых задач, всё чаще используют подход «modelmaxxing». Его суть в том, чтобы подбирать модель под конкретную задачу, а не постоянно обращаться к дорогим флагманским системам.

По данным Business Insider, в Meta (деятельность Meta признана экстремистской и запрещена в РФ) и Amazon высокий расход токенов некоторое время воспринимался как показатель активности. Но на практике это не всегда означало рост продуктивности. Код, созданный ИИ, нередко приходилось дорабатывать вручную, а часть сотрудников искусственно увеличивала использование сервисов. The Information писал, что в апреле 2026 года внутри Meta даже проходило соревнование по объёму потреблённых токенов. За 30 дней сотрудники использовали около 60 трлн токенов, а лидер рейтинга потратил более 280 млрд.

После этого компании начали жёстче контролировать выбор моделей. CTO стартапа Bold Metrics Morgan Linton рассказал Business Insider, что дважды в неделю сообщает разработчикам, какие модели лучше подходят для разных задач. Разработчица Alejandra Thomas действует похожим образом: простые задачи она выполняет с помощью более простых моделей, а иногда обходится вообще без ИИ.

На этом фоне растёт интерес к стартапам, которые занимаются «model routing», то есть программным распределением задач между моделями в зависимости от сложности и стоимости. Главный экономист финтех-стартапа Ramp Ara Kharazian заявил, что такие платформы сейчас используют около 5% компаний против примерно 1% годом ранее. По данным опроса Bitkom, около трети компаний в Германии тоже оказались удивлены расходами на ИИ.