Чому вартість підписки на штучний інтелект може виявитися шаленою?
Плоскі щомісячні тарифи на сервіси типу ChatGPT та Claude сприяли швидкому поширенню AI-інструментів. Проте нещодавні дослідження показують: ці ціни часто не покривають реальні витрати на інтенсивне використання систем. Чим активніше користувачі навантажують ШІ, тим сильніше росте розрив між отриманим доходом і реальними обчислювальними затратами.
Наскільки великою може бути ця різниця?
Аналітики з SemiAnalysis протестували різні підписки від OpenAI і Anthropic, запускаючи довготривалі програми з кодування і складніші завдання до досягнення тижневих лімітів. Вони дійшли висновку, що максимально можлива вартість використання цих планів за стандартними API-рейтами значно перевищує реальні платежі користувачів.
Наприклад: підписка ChatGPT Pro 20x за $200 на місяць при повному використанні могла б обійтися приблизно в $14 000 за API-тарифами. Аналогічно, план Claude Max 20x від Anthropic, який теж коштує $200, може потенційно генерувати витрати до $8 000 за токенами.
Яка ж рентабельність цих сервісів?
Корисність і, водночас, ризики очевидні. SemiAnalysis виявили, що компанії виходять на рівень беззбитковості:
- Anthropic при використанні Claude Pro та Claude Max 5x — близько 20% від максимальної завантаженості;
- OpenAI на ChatGPT Plus та Pro 5x починає втрачати гроші вже при 11,4% завантаження.
Особливо відчутно це позначається на топових тарифах: Anthropic досягає нульової маржі на рівні близько 10%, а OpenAI вже при 5,7% користування.
Чому просте підвищення цін чи обмеження доступу не вихід?
Підписки стали ключовим фактором залучення користувачів, і різкі зміни можуть зупинити їхній стрімкий ріст, особливо враховуючи, що функціонал залишається важливим конкурентним перевагою.
Ось що впливає на цю ситуацію:
- Стрімке зростання споживання токенів. Агентські системи можуть задіювати токенів у 1000 разів більше, ніж звичайні запити.
- Корпорації змушені контролювати витрати, обмежуючи безконтрольний доступ.
- Відомі компанії, як Microsoft, Meta та Amazon, вже скоротили програми, що заохочували надмірне використання.
Наприклад, один з клієнтів Anthropic витратив півмільярда доларів за місяць через відсутність обмежень на користувацькі права.
Які є шляхи оптимізації?
Наразі багато організацій шукають баланс між ефективністю і вартістю, застосовуючи такі підходи:
- Розподіл завдань за рівнем складності між дорогими передовими моделями і більш доступними альтернативами.
- Перемикання на відкриті AI-моделі, що навчаються на внутрішніх даних, для кращого контролю бюджету.
За оцінками Wall Street Journal, такий підхід дозволяє знизити витрати на 95%. Генеральний віце-декан Колумбійського університету, Вішал Місра, підкреслює, що не кожна задача вимагає «моделі, що розуміє квантову гравітацію» — прості моделі часто цілком достатні.
Приклади впровадження нових стратегій
Компанія Lindy, що спеціалізується на AI-помічниках, повністю перейшла на DeepSeek V4, відмовившись від сервісів Anthropic. Це рішення допомогло їм заощадити мільйони доларів, адже DeepSeek виявився не менш потужним, але значно економнішим.
Які перспективи у вартості і розвитку AI-підписок?
Експерти припускають, що з часом інфраструктура розшириться, і середньоцінові моделі стануть дешевшими у підтримці. Наприклад, моделі рівня Opus 4.8 можуть колись з’явитися в тарифах близько $20 на місяць.
Проте, найпотужніші та найновіші гіпермоделі залишаться дорогими, тому їхнє використання, ймовірно, перейде на API-моделі із опитуванням за фактичне споживання замість підписок.
Задовольнити запити користувачів на потужний інструментарій за фіксованою невисокою ціною – це виклик для провайдерів. Яскравим прикладом є звернення гендиректора OpenAI Сема Олтмана, який визнає проблему вартості токенів і працює над тим, щоб користувачі отримували більше за менші гроші.
