Ценовые войны в сфере ИИ: OpenAI снижает цены на GPT-5.6 Luna на 80%, поскольку конкуренция в области моделей смещается в сторону снижения затрат.

Карл Франзен

Как сказал один древний мастер-джедай: «Начались ценовые войны искусственного интеллекта!»

Компания OpenAI резко снижает цены на две модели из своей серии GPT-5.6 Frontier: на 80% — на самую маленькую и быструю модель серии GPT-5.6 Luna, и на 20% — на модель среднего уровня GPT-5.6 Terra, а также добавляет премиальный режим Fast для своей флагманской модели GPT-5.6 Sol.

Снижение цен приближает Luna к самым дешевым коммерческим моделям на рынке и происходит всего через несколько дней после того, как Anthropic выпустила свою высокопроизводительную Claude Opus 5 по той же цене, что и Opus 4.8, а Google представила Gemini 3.6 Flash и Gemini 3.5 Flash-Lite — две конкурирующие модели, построенные на более низких затратах на вывод, более быстром выполнении и более эффективной рабочей нагрузке агентов.

OpenAI успешно снижает цену за интеллектуальные функции по сравнению с Google и пытается переманить пользователей Anthropic, которые, возможно, не против заплатить больше, за счет повышения скорости работы.

По данным OpenAI, стоимость Luna теперь составит 0,20 доллара за миллион входных токенов и 1,20 доллара за миллион выходных токенов, что в сумме составит 1,40 доллара за миллион токенов (входные и выходные токены).

Стоимость Terra составит 2 доллара за миллион входных токенов и 12 долларов за миллион выходных токенов, что в сумме составит 14 долларов.

Цена на Sol Standard остается неизменной: 5 долларов за миллион входных токенов и 30 долларов за миллион выходных токенов. OpenAI также добавляет режим Sol Fast по цене вдвое выше, чем у Standard: 10 долларов за миллион входных токенов и 60 долларов за миллион выходных токенов.

Компания заявляет, что в режиме Fast Mode пропускная способность увеличивается до 2,5 раз без изменения базовых интеллектуальных функций модели.

Соучредитель и генеральный директор OpenAI Сэм Альтман объявил на платформе X об изменениях, назвав их «сегодняшним существенным снижением цен».

Сравнение цен на API моделей искусственного интеллекта VentureBeat Frontier

Цена указана за один миллион токенов. Общая стоимость рассчитывается как цена на входе плюс цена на выходе. Цены на кэшированные входные данные исключены для обеспечения единообразия сравнения между поставщиками.

OpenAI переводит Luna в бюджетный сегмент.

Наиболее существенным изменением является снижение цены на Luna.

Когда OpenAI представила серию GPT-5.6, цена Luna составляла 1 доллар за миллион входных токенов и 6 долларов за миллион выходных токенов, что в сумме составляло 7 долларов. Новая ценовая политика снижает эту сумму до 1,40 доллара.

Это ставит Luna ниже Gemini 3.5 Flash-Lite от Google, стоимость которого составляет 2,80 доллара за миллион входных и выходных токенов, и значительно ниже Gemini 3.6 Flash, стоимость которого составляет 9 долларов. Кроме того, Luna теперь стоит значительно дешевле, чем собственные модели OpenAI GPT-5.4 и Terra.

Это не самая дешевая модель на рынке в целом. Xiaomi MiMo-V2.5 Flash, модель DeepSeek Flash и ряд других API остаются дешевле в пересчете на токены. Но снижение цены выводит модель из линейки OpenAI Frontier на прямой рынок, где она конкурирует с недорогими решениями для вывода данных.

По словам OpenAI, серия GPT-5.6 представляет собой передовое семейство моделей, где Sol занимает верхнюю позицию в линейке, Terra — средний уровень, а Luna — самый маленький и быстрый вариант.

Первоначально линейка была выпущена в конце июня 2026 года в ограниченном объеме по запросу правительства США, после чего стала доступна более широкому кругу покупателей. Каждая модель была призвана предложить разный компромисс между интеллектуальными функциями, задержкой и стоимостью.

Sol ориентирован на самые сложные задачи, требующие интенсивного логического мышления и работы с агентами, включая продвинутое программирование, многоэтапное планирование и системы, использующие инструменты, в то время как Terra предназначен для общего использования в производственной среде, где требуется баланс между возможностями и эффективностью. Luna позиционируется для задач с высокой пропускной способностью и низкой задержкой, таких как суммирование, классификация, маршрутизация и легковесные системы помощи в реальном времени, где основным ограничением является стоимость запроса.

Цена Terra сравняется с ценой Google Gemini 3.1 Pro.

Снижение цены на 20% привело к тому, что совокупная стоимость токенов Terra выросла с 17,50 до 14 долларов за миллион токенов.

На этом уровне Terra теперь соответствует ценам Google Gemini 3.1 Pro Preview для контекстных окон размером 200 000 токенов или меньше.

Это также выгоднее, чем GPT-5.4 от OpenAI, цена которого по-прежнему составляет 2,50 доллара за миллион входных токенов и 15 долларов за миллион выходных токенов, предлагая тот же интеллект примерно за 1/13 стоимости, как отметил Ник Данц из Krea AI на X:

В результате корректировки увеличивается разрыв между тремя уровнями GPT-5.6 от OpenAI. Luna стоит в десять раз меньше, чем Terra, если рассматривать только комбинированный показатель «вход-выход», а Terra стоит на 60% меньше, чем Sol Standard.

Sol Fast движется в противоположном направлении. При совокупной цене в 70 долларов за миллион токенов это самая дорогая конфигурация модели в приведенном ниже сравнении, что отражает решение OpenAI взимать дополнительную плату за рабочие нагрузки, чувствительные к задержкам, вместо того, чтобы снизить базовую цену Sol.

Сокращение финансирования последовало за выпуском бюджетных игр на платформе Gemini от Google и Claude Opus 5 от Anthropic.

Изменения в ценообразовании OpenAI произошли всего через полторы недели после того, как Google представила свои собственные недорогие решения Gemini 3.6 Flash и Gemini 3.5 Flash-Lite.

Google оценила Gemini 3.6 Flash в 1,50 доллара за миллион входных токенов и 7,50 доллара за миллион выходных токенов. Стоимость Gemini 3.5 Flash-Lite составляет 0,30 доллара за миллион входных токенов и 2,50 доллара за миллион выходных токенов.

В обеих моделях Google опирался на экономические аспекты развертывания агентов, утверждая, что меньшее использование токенов, меньшее количество шагов рассуждения и сокращение числа обращений к инструментам могут снизить общую стоимость длительных задач разработки программного обеспечения и интеллектуального труда.

По имеющимся данным, Gemini 3.6 Flash использует на 17% меньше выходных токенов, чем Gemini 3.5 Flash, согласно индексу искусственного интеллекта, а экономия достигает 65% в некоторых долгосрочных инженерных задачах. Gemini 3.5 Flash-Lite позиционируется как самая быстрая модель в серии 3.5 от Google.

Однако, по данным сторонних аналитических компаний, таких как Artificial Analysis, модели OpenAI демонстрируют более высокую производительность, чем модели Google, причем даже модель Luna превосходит Gemini 3.6 Flash и более старую модель Gemini 3.1 Pro, что делает показатель стоимости за единицу интеллекта гораздо более выгодным для OpenAI.

Как отметила на X компания Cognition, занимающаяся разработкой программного обеспечения для ИИ, GPT-5.6 теперь «находится на кривой Парето эффективности соотношения цены и производительности», опубликовав анимацию движения серии GPT-5.6 влево на графике, где по оси Y отложен интеллект, а по оси X — стоимость, демонстрируя, что модели теперь предлагают один из самых высоких показателей интеллекта при наименьшей стоимости на рынке.

И все же, конкурирующий процессор Claude Opus 5 от Anthropic по производительности примерно не уступает GPT-5.6 Sol, но при этом на 6% дешевле.

Стоимость модели составляет 5 долларов за миллион входных токенов и 25 долларов за миллион выходных токенов — те же ставки, что и у Opus 4.8, — но, по словам Anthropic, она обеспечивает почти весь интеллектуальный потенциал их более дорогой модели Fable 5 примерно за половину стоимости.

В отличие от изменений в Luna и Terra от OpenAI, Anthropic не снизила цену API Opus. Вместо этого она фактически снизила цену за единицу возможностей, заменив Opus 4.8 на более функциональную модель с той же суммарной стоимостью ввода и вывода в 30 долларов. Anthropic также добавила регулируемый параметр трудозатрат, который позволяет разработчикам жертвовать глубиной рассуждений ради скорости и экономии токенов.

Для корпоративных покупателей это различие имеет значение. OpenAI напрямую снижает цены за токен, Google сочетает снижение цен с сокращением использования токенов и вызовов инструментов, а Anthropic делает акцент на повышении производительности задач при неизменной цене. Все три подхода нацелены на один и тот же операционный показатель: общую стоимость выполнения производственной работы, а не на заявленную стоимость отдельного токена.

Выбор времени подчеркивает, как быстро ценообразование стало конкурентным рычагом среди поставщиков новых моделей. Ответ OpenAI не предполагает создания нового поколения моделей. Вместо этого он меняет экономику развертывания моделей, выпущенных совсем недавно.

Рынок переходит от доступа к моделям к экономике моделей.

Сокращения свидетельствуют о том, что доступ к передовым технологиям перестал быть единственным конкурентным преимуществом. Следующий вопрос для предприятий — насколько дешево и предсказуемо эти модели могут работать в производственной среде.

OpenAI по-прежнему не является самым дешевым поставщиком в пересчете на токены. Но 80-процентное снижение цены Luna существенно меняет ее позицию, перемещая ее из среднего сегмента рынка в ценовой сегмент, где доминируют более мелкие модели от Google, Xiaomi, DeepSeek, MiniMax и других поставщиков.

Это особенно важно для приложений с большим объемом данных, где относительно небольшие различия в цене токенов могут суммироваться в зависимости от используемых агентов кодирования, систем обработки документов, внутренних инструментов поиска и автоматизированных рабочих процессов.

Таким образом, последний шаг OpenAI выглядит не столько как обычная корректировка, сколько как перепозиционирование серии GPT-5.6. Sol остается премиальным вариантом, Terra приближается к конкурирующим системам профессионального уровня, а Luna становится прямым ответом компании на растущий сегмент недорогих моделей в отрасли.

Источник: venturebeat.com