Рынок AI-моделей разделяется: массовый инференс дешевеет, frontier-модели дорожают

Стоимость AI-токенов за последние годы начала расходиться в разные стороны. Массовые модели быстро дешевеют, а frontier-модели, наоборот, становятся дороже. Как сообщает The Register, AI-инженер Аман Панджвани со ссылкой на анализ Introl подсчитал, что вывод моделей уровня GPT-4 в конце 2022 года стоил около 20 $ за миллион токенов. Сейчас сопоставимые возможности обходятся примерно в 0,40 $.

По словам Панджвани, особенно заметно рынок изменился после выхода DeepSeek R1 в январе 2025 года. Модель предлагала цены 0,55 $ за миллион входных токенов и 2,19 $ за выходные, тогда как OpenAI o1-preview четырьмя месяцами ранее стоила 15 $ и 60 $ соответственно.

Одновременно с этим передовые модели дорожают. Панджвани отметил, что OpenAI подняла стоимость GPT-5.5 до 5 $ за входные и 30 $ за выходные токены за миллион. Gemini Flash 3.5 тоже оказался в 3–6 раз дороже модели, которую заменил. По его оценке, рынок постепенно делится на дешёвый «товарный» инференс и более дорогой frontier-сегмент. Anthropic, как говорится в материале, также переводит корпоративных клиентов с фиксированной оплаты на тарификацию по потреблению и ограничивает использование субсидируемых подписок.

CTO платформы Larridin Амейя Каниткар рассказал, что в начале года компании тратили на подписки LLM около 20–100 $ в месяц на пользователя. С февраля расходы начали быстро расти: сказались более длинные агентные задачи и переход к metered pricing. По его словам, затраты на AI в инженерных командах увеличились примерно в 10 раз с января.

Каниткар также отметил, что open weight-модели Kimi 2.6/2.7 и GLM 5.2 по качеству приблизились к Claude Opus 4.7 и 4.8, но при этом остаются примерно в 5–10 раз дешевле.

По данным Larridin, от 15 до 30 % пользователей AI среди клиентов компании формируют более половины всех расходов на токены. При этом рост затрат далеко не всегда даёт сопоставимый прирост продуктивности. В компании утверждают, что после уровня 35–40 % клиентских расходов увеличение потребления токенов уже не повышало эффективность разработчиков. Каниткар добавил, что около 75 % компаний сейчас используют сразу несколько моделей, особенно в задачах разработки ПО.