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
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её
Google тестирует агента Remy AI для Gemini по мере смещения фокуса на управление пользователями
Согласно Business Insider, Google тестирует Remy, нового ИИ-персонального агента для Gemini. Этот инструмент предназначен для выполнения задач от имени пользователей, упрощая как профессиональные рабочие процессы, так и повседневные рутины.В настоящ
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.
Акции США достигли исторической отметки, поскольку гиганты искусственного интеллекта и аэрокосмической отрасли готовятся к дебюту с оценкой в триллион долларов
Илон Маск, Сэм Алтман и Дарио Амодэй, три титана технологического сектора, продвигаются к первичным публичным предложениям акций своих respective компаний. Благодаря SpaceX, OpenAI и Anthropic — трем отраслевым гигантам, чья оценка приближается к три
Шведский стартап в области искусственного интеллекта Lovable Eyes достиг оценки в 13,2 миллиарда долларов после крупного раунда финансирования
По мере того как инструменты для программирования на основе искусственного интеллекта набирают популярность, шведский стартап Lovable привлек крупный раунд финансирования. Компания нацелена на привлечение $3 млрд, что потенциально может увеличить её











