Дом
Подписка за 200 долларов может потребовать вычислительных ресурсов на сумму 14 000 долларов — крупные модели ИИ сталкиваются с проблемой роста затрат

Аналитическая компания SemiAnalysis недавно провела тестирование тарифных планов OpenAI и Anthropic в реальных условиях. Результаты показали, что за внешне низкими фиксированными ежемесячными платежами скрывается значительный дефицит субсидий на вычислительные мощности, который вынуждены покрывать поставщики крупных моделей.
Тестировщики приобрели различные уровни подписки у обеих компаний и непрерывно запускали ресурсоемкие задачи, такие как долгосрочное программирование и автономные агенты, до тех пор, пока не достигли недельных лимитов использования. Затем они рассчитали теоретические затраты на основе общедоступных цен на API, и результаты оказались поразительными.
Субсидии на вычислительные мощности доведены до предела
Расчеты показали, что если пользователь в полной мере использует подписку OpenAI «ChatGPT Pro 20x» за 200 долларов в месяц, эквивалентная стоимость по API может составить примерно 14 000 долларов. Аналогичным образом, тарифный план Anthropic «Claude Max 20x» по той же цене теоретически может повлечь за собой расходы на токены в размере до 8 000 долларов при экстремальном использовании.
Это означает, что небольшое количество активных пользователей может съесть и без того небольшую прибыль подписочных моделей, приводя провайдеров к значительным убыткам. В случае с ChatGPT Plus — тарифным планом начального уровня за 20 долларов — OpenAI начинает терпеть убытки, как только использование ресурсов пользователем превышает 11,4%.
Маршрутизация корпоративных задач становится ключевой стратегией
В таких условиях агентские системы, основанные на многоэтапных и автономных вызовах инструментов, усиливают давление на затраты, при этом потребление токенов достигает тысяч раз больше, чем в традиционных однораундовых чатах. Крупные компании, такие как Microsoft, Meta и Amazon, начали сворачивать ранее применявшиеся практики поощрения сотрудников к активному тестированию ИИ, стремясь сдержать стремительно растущие внутренние расходы.
Для решения проблемы высоких вычислительных затрат всё больше предприятий внедряют усовершенствованный подход к распределению задач: сложные проблемы передаются моделям высшего уровня, а рутинная офисная работа выполняется более дешёвыми моделями или моделями с открытым исходным кодом. Этот метод распределения задач позволяет сократить общие затраты на ИИ до 95 %, но при этом заставляет поставщиков крупных моделей решать сложную задачу поиска баланса между пользовательским опытом и значительными инвестициями в инфраструктуру.
Связанная статья
Генеральный директор DeepMind Хассабис: я сплю шесть часов в день, обычно чувствую прилив энергии около часа ночи.
В недавнем интервью журналу Fortune генеральный директор Google DeepMind Демис Хаассабис раскрыл свой нестандартный подход к отдыху и продуктивности. Хаассабис признался, что спит очень мало, распределяя свои бодрствующие часы на два отдельных рабочи
OpenAI и Anthropic борются за долю рынка, несмотря на снижение выручки
Несмотря на недавние сообщения о том, что OpenAI не достигла целевых показателей по выручке, что во вторник оказало давление на акции технологических компаний, частные инвесторы, вкладывающие средства
Соблюдение требований к автономным транспортным средствам в Калифорнии: новая эра штрафов, геозоны и 1 млн миль
Компания Guident эксплуатирует шаттл AuveTech в Южной Флориде, обслуживая маршрут протяженностью четыре мили в Вест-Палм-Бич и маршрут протяженностью одну милю в Бока-Ратоне с использованием своей тех
Рекомендации по связанным специальным темам
Комментарии (0)

Аналитическая компания SemiAnalysis недавно провела тестирование тарифных планов OpenAI и Anthropic в реальных условиях. Результаты показали, что за внешне низкими фиксированными ежемесячными платежами скрывается значительный дефицит субсидий на вычислительные мощности, который вынуждены покрывать поставщики крупных моделей.
Тестировщики приобрели различные уровни подписки у обеих компаний и непрерывно запускали ресурсоемкие задачи, такие как долгосрочное программирование и автономные агенты, до тех пор, пока не достигли недельных лимитов использования. Затем они рассчитали теоретические затраты на основе общедоступных цен на API, и результаты оказались поразительными.
Субсидии на вычислительные мощности доведены до предела
Расчеты показали, что если пользователь в полной мере использует подписку OpenAI «ChatGPT Pro 20x» за 200 долларов в месяц, эквивалентная стоимость по API может составить примерно 14 000 долларов. Аналогичным образом, тарифный план Anthropic «Claude Max 20x» по той же цене теоретически может повлечь за собой расходы на токены в размере до 8 000 долларов при экстремальном использовании.
Это означает, что небольшое количество активных пользователей может съесть и без того небольшую прибыль подписочных моделей, приводя провайдеров к значительным убыткам. В случае с ChatGPT Plus — тарифным планом начального уровня за 20 долларов — OpenAI начинает терпеть убытки, как только использование ресурсов пользователем превышает 11,4%.
Маршрутизация корпоративных задач становится ключевой стратегией
В таких условиях агентские системы, основанные на многоэтапных и автономных вызовах инструментов, усиливают давление на затраты, при этом потребление токенов достигает тысяч раз больше, чем в традиционных однораундовых чатах. Крупные компании, такие как Microsoft, Meta и Amazon, начали сворачивать ранее применявшиеся практики поощрения сотрудников к активному тестированию ИИ, стремясь сдержать стремительно растущие внутренние расходы.
Для решения проблемы высоких вычислительных затрат всё больше предприятий внедряют усовершенствованный подход к распределению задач: сложные проблемы передаются моделям высшего уровня, а рутинная офисная работа выполняется более дешёвыми моделями или моделями с открытым исходным кодом. Этот метод распределения задач позволяет сократить общие затраты на ИИ до 95 %, но при этом заставляет поставщиков крупных моделей решать сложную задачу поиска баланса между пользовательским опытом и значительными инвестициями в инфраструктуру.
Генеральный директор DeepMind Хассабис: я сплю шесть часов в день, обычно чувствую прилив энергии около часа ночи.
В недавнем интервью журналу Fortune генеральный директор Google DeepMind Демис Хаассабис раскрыл свой нестандартный подход к отдыху и продуктивности. Хаассабис признался, что спит очень мало, распределяя свои бодрствующие часы на два отдельных рабочи
OpenAI и Anthropic борются за долю рынка, несмотря на снижение выручки
Несмотря на недавние сообщения о том, что OpenAI не достигла целевых показателей по выручке, что во вторник оказало давление на акции технологических компаний, частные инвесторы, вкладывающие средства











