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
Умные очки Apple могут быть представлены на WWDC27 с акцентом на защиту конфиденциальности
Журналист Bloomberg Марк Гурман сообщает, что умные очки Apple под кодовым названием N50 должны дебютировать на WWDC27 в июне 2027 года, а их розничные продажи ожидаются осенью 2027 года. Изначально выпуск устройства планировался на конец этого года
Внутри раскрыты подробности о Gemini следующего поколения: ограниченные вычислительные мощности, внутренние команды не сошлись в вопросах приоритетов разработки и распределения ресурсов
В отчётах указывается, что запуск долгожданной модели Gemini следующего поколения от Google был перенесён. Внутренние разногласия по вопросам приоритетов разработки и распределения ресурсов, в сочетании с ограниченной вычислительной мощностью и сложн
OpenAI отклоняет опасения по поводу замедления роста, заявляя о ускорении работы нескольких бизнес-подразделений
В ответ на внешнюю критику, связанную с замедлением роста продаж и невыполнением внутренних плановых показателей, лидер в области искусственного интеллекта компания OpenAI опубликовала во вторник, 28 апреля, уверенное заявление. Компания уточнила, чт
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.
Умные очки Apple могут быть представлены на WWDC27 с акцентом на защиту конфиденциальности
Журналист Bloomberg Марк Гурман сообщает, что умные очки Apple под кодовым названием N50 должны дебютировать на WWDC27 в июне 2027 года, а их розничные продажи ожидаются осенью 2027 года. Изначально выпуск устройства планировался на конец этого года
Внутри раскрыты подробности о Gemini следующего поколения: ограниченные вычислительные мощности, внутренние команды не сошлись в вопросах приоритетов разработки и распределения ресурсов
В отчётах указывается, что запуск долгожданной модели Gemini следующего поколения от Google был перенесён. Внутренние разногласия по вопросам приоритетов разработки и распределения ресурсов, в сочетании с ограниченной вычислительной мощностью и сложн
OpenAI отклоняет опасения по поводу замедления роста, заявляя о ускорении работы нескольких бизнес-подразделений
В ответ на внешнюю критику, связанную с замедлением роста продаж и невыполнением внутренних плановых показателей, лидер в области искусственного интеллекта компания OpenAI опубликовала во вторник, 28 апреля, уверенное заявление. Компания уточнила, чт











