O Wall Street Journal relatou em 10 de junho que a OpenAI está considerando reduções significativas nos preços que cobra por tokens.
As discussões são descritas como ainda em fluxo, mas isso mostra que a OpenAI vê a Anthropic reduzindo a lacuna e está considerando usar o preço como arma.
Os Números Por Trás da Pressão
A taxa anualizada da Anthropic estava em aproximadamente US$ 1 bilhão no início de 2025. Em abril de 2026, esse valor havia atingido US$ 30 bilhões, uma trajetória que o CEO Dario Amodei descreveu como superando em oito vezes as previsões da própria empresa.
Claude Code, o agente de codificação por IA da Anthropic, atingiu US$ 1 bilhão em receita anualizada dentro de seis meses após seu lançamento público em maio de 2025 e ultrapassou US$ 2,5 bilhões em fevereiro de 2026.
As assinaturas comerciais de Claude Code quadruplicaram apenas no primeiro trimestre de 2026. Alguns analistas agora estimam que a receita anualizada da Anthropic pode ter ultrapassado US$ 47 bilhões até maio de 2026.
Em comparação, a OpenAI relatou uma taxa de receita anualizada de aproximadamente US$ 13 bilhões em 2025 e não espera atingir lucro ou gerar fluxo de caixa livre positivo até 2030.
Essa lacuna na trajetória de crescimento, não apenas na receita atual, é o que torna o crescimento da Anthropic ameaçador o suficiente para provocar uma resposta de precificação.
O Paradoxo da IPO
Tanto OpenAI quanto Anthropic são consideradas como em busca de listagens públicas. A OpenAI está em discussões para uma rodada de financiamento que valorizaria a empresa em US$ 750 bilhões. A Anthropic encerrou uma série G de US$ 30 bilhões em fevereiro de 2026, com uma avaliação pós-financeira de US$ 380 bilhões.
Intencionalmente reduzir o preço do seu produto principal imediatamente antes desse processo é uma decisão que muitos considerariam danosa aos objetivos de sua IPO.
O contra-argumento é que preços mais baixos impulsionam o volume, que por sua vez impulsiona a receita. Essa lógica se sustenta em mercados onde a demanda é altamente elástica e onde a base de custos da empresa é gerenciável.
A infraestrutura de IA não é nenhuma das duas. Treinar e servir modelos de ponta é caro em um nível que a maioria das indústrias nunca enfrenta. Os próprios líderes da OpenAI reconheceram que o custo de treinar um único modelo competitivo está se aproximando e, em algumas projeções, ultrapassando significativamente US$ 1 bilhão.
Reduzir os preços dos tokens nesse ambiente não se traduz automaticamente em lucros maiores. Pode igualmente significar mais perdas, distribuídas por uma base de clientes maior.