OpenAI Menyesuaikan Strategi Harga, Menyaran Model Berkos Lebih Rendah untuk Tugas-Tugas Biasa

Jika masih ada orang yang menghabiskan paling banyak wang untuk memanggil model terkuat OpenAI hari ini.

OpenAI pula akan mencadangkan dia menukar yang lain.

Pada 30 Julai, OpenAI mengeluarkan pengumuman penyesuaian harga.

Harga model GPT-5.6Luna diturunkan 80%, harga model Terra diturunkan 20%.

Melihat berita ini, mudah untuk memfokuskan perhatian pada permulaan perang harga di Silicon Valley.

Namun, setelah memeriksa dengan teliti dokumen teknikal dan panduan panggilan API yang diancakan secara rasmi, anda akan sedar bahawa tindakan yang benar-benar perlu diperhatikan bukan pada nombor harga itu sendiri.

Pada dasarnya, ini adalah pertama kalinya OpenAI memberitahu pengguna bahawa banyak tugas sebenarnya tidak memerlukan model terkuat.

Pihak rasmi memberi cadangan yang sangat spesifik. Jika ia merupakan tugas yang kompleks, gunakan GPT-5.6Sol terlebih dahulu untuk analisis keperluan dan reka bentuk penyelesaian, kemudian serahkan kepada Luna untuk melaksanakan, menulis kod, dan menjalankan ujian.

Model paling mahal bertanggung jawab atas pemikiran, model paling murah bertanggung jawab atas pelaksanaan. Strategi ini pada dua tahun lalu kelihatan seperti penyangkalan diri secara perniagaan.

Perlu diketahui, sepanjang sejarah industri AI, semua orang berusaha mempromosikan model mereka sebagai yang paling pintar kepada pasaran.

Hari ini, OpenAI justru menyatakan bahawa tidak perlu selalu membeli yang paling mahal.

Perkara ini jauh lebih penting daripada penurunan harga.

Lihat terlebih dahulu apa yang berlaku dalam dua minggu terakhir.

Pada 30 Julai, OpenAI menyesuaikan harga. Luna turun 80%. Terra turun 20%. Sol tidak mengurangkan harga, tetapi menambahkan mod Cepat, yang boleh sehingga 2.5 kali lebih pantas daripada mod standard, dengan harga ganda dua, tetapi tahap kecerdasan tetap sama.

Model top terus dikekalkan. Yang benar-benar mulai bergerak dalam jumlah besar ialah menengah dan rendah.

Satu minggu sebelumnya.

Pada 24 Julai, Anthropic juga melakukan perkara yang hampir sama. Claude Opus 5 dilancarkan, input sejuta token pada harga $5, output pada harga $25. Tepat separuh daripada Fable 5.

Berbanding dengan terobosan prestasi, Anthropic lebih menekankan keekonomiannya: dengan harga separuh sahaja, anda boleh mendapatkan kemampuan penalaran terkini yang hampir setara dengan Fable 5.

Satu bulan lalu, Fable 5 masih menjadi produk unggulan yang ditekankan oleh Anthropic—logikanya paling kuat, konteks paling panjang, dan harganya paling tinggi. Tetapi sebulan kemudian, Anthropic sendiri mencari pengganti untuk produk unggulan itu dengan separuh harga.

Jika hanya satu pihak yang melakukan ini, ia boleh difahami sebagai penyesuaian produk. Jika dua pihak melakukannya hampir serentak, ia bukanlah kebetulan.

Mereka semua mula mengurangkan kepentingan model unggul secara aktif.

Saya terus memikirkan mengapa tepatnya sekarang.

Jawapannya sebenarnya tidak rumit.

Nilai terbesar model unggulan sebelum ini bukanlah mendapat keuntungan, tetapi membuktikan kepimpinan teknologi. Selepas GPT-4 dikeluarkan, penilaian OpenAI terus meningkat. Setiap kali Claude dikemaskini, Anthropic akan semula mentakrifkan kedudukan teknologinya. Model unggulan bertanggungjawab atas nilai jenama.

Tetapi tempat sebenar di mana perusahaan mengeluarkan wang, bukan di sini.

Sebuah perusahaan menjalankan beberapa juta panggilan API setiap hari. Tugas-tugas berfrekuensi tinggi seperti perkhidmatan pelanggan, carian, persetujuan, penghasilan kod, dan pelaksanaan Agent mengambil bahagian terbesar dalam penggunaan Token. Yang paling diperhatikan oleh perusahaan ketika membeli bukanlah peringkat pertama dalam benchmark, tetapi berapa kos satu tugas, seberapa stabil ia, dan sama ada ROI-nya tinggi.

Apabila skala pemanggilan diperbesar hingga puluhan juta setiap hari, kelebihan kecerdasan sedikit daripada model unggulan akan segera dihapus oleh kos pengiraan yang besar.

Tindakan dan pernyataan OpenAI menandakan satu titik balik: flagship teratas tidak lagi memikul tanggung jawab untuk menghasilkan keuntungan.

Adegan ini, industri automotif sudah pernah mengalaminya.

Dua puluh tahun lalu, Siri 7 menentukan ketinggian BMW, kelas S menegakkan nada mewah Mercedes, dan A8 meletakkan asas imej unggul Audi—model unggul menentukan had jenama. Namun, pasaran asas yang benar-benar menopang jualan jenama dan menghasilkan keuntungan tetaplah BMW 3 Series, Mercedes C-Class, dan Audi A4.

Kemudian menjadi lebih jelas. Model S membuktikan bahawa Tesla mampu menghasilkan kereta. Yang benar-benar menjadikannya syarikat automobil global ialah Model 3 dan Model Y.

Model unggulan bertanggung jawab atas bukti kemampuan, manakala model arus utama bertanggung jawab atas skala.

AI juga mulai memasuki tahap ini hari ini. Sol dan Fable akan terus ada, bertanggung jawab atas pendorongan batas teknis dan pembaruan Benchmark. Yang semakin banyak memikul tanggung jawab komersialisasi adalah Luna, Terra, dan Opus.

OpenAI kali ini bahkan secara terbuka menulis prosedur cadangan, Sol bertanggung jawab atas perancangan, Luna bertanggung jawab atas pelaksanaan.

Ini bukan lagi sekadar satu model; OpenAI sedang merancang satu sistem pembahagian tugas model. Di masa depan, perusahaan bukan akan membeli satu model, tetapi satu keseluruhan sistem model. Yang benar-benar menentukan kos bukanlah jurutera utama, tetapi pasukan kerja yang beroperasi setiap hari.

Masih ada satu butir perincian yang saya rasa lebih menarik daripada penurunan harga itu sendiri.

OpenAI menyatakan dalam keterangan teknisnya bahawa penurunan harga ini bukan semata-mata kerana pembelian GPU yang lebih banyak, bukan juga kerana skala yang bertambah. Sebab sebenarnya ialah model tersebut mulai terlibat dalam pengoptimuman model.

Secara khusus, di bawah pimpinan jurutera manusia, Sol menulis semula dan mengoptimumkan teras penghasilan bawahannya sendiri. Ia mereka ratusan eksperimen untuk meningkatkan kecekapan penghasilan Token, bahkan terlibat dalam memantau proses latihan model dan terus bertindak apabila menemui masalah.

Hasilnya, kos operasi end-to-end berkurang 20%, dan kecekapan penghasilan Token meningkat 15%.

Mesej ini mudah diabaikan, tetapi ia mewakili makna yang besar.

Dahulu, peningkatan kecekapan bergantung kepada jurutera. Selepas model dilancarkan, orang satu Titik titik Mengoptimumkan kerangka kerja inferens, CUDA, strategi cache, dan algoritma penjadualan. Dalam setahun, mendapat peningkatan kecekapan sebanyak beberapa peratus sudah cukup baik.

Kini, perkembangan teknologi memasuki lintasan baharu. Model mula mengambil alih pengoptimuman kejuruteraan untuk kod asas dan pengagihan kuasa pengiraan, beroperasi dan mengitar semula sepanjang masa.

Ini adalah perulangan yang akan terus mempercepat. Semakin pintar model, semakin kuat kemampuannya untuk terlibat dalam pengoptimuman. Semakin cepat pengoptimuman, semakin cepat penurunan kos. Semakin rendah kos, semakin tinggi penggunaan panggilan. Semakin tinggi penggunaan panggilan, semakin banyak data yang dihasilkan untuk terus melatih model.

Saya telah mengkaji perubahan harga OpenAI dalam dua setengah tahun terakhir. Input awal GPT-4 ialah 30 dolar AS / juta token, GPT-4o turun kepada 5 dolar AS, dan GPT-4o mini mencapai 0.15 dolar AS. Kini, harga Luna berada dekat dengan julat murah mini pada masa lalu, tetapi tahap kecerdasan keseluruhannya sudah jauh melebihi GPT-4 yang mahal dua tahun lalu.

Lebih daripada dua tahun, harga telah turun hampir dua peringkat. Jika model terus terlibat dalam mengoptimumkan dirinya sendiri, lengkung ini kemungkinan besar akan terus bergerak ke bawah.

Yang benar-benar menakutkan bukanlah harga turun 80% hari ini, tetapi penurunan kos yang mulai memiliki kemampuan mendorong diri sendiri.

Saya semakin merasa bahawa apabila orang membincangkan persaingan AI hari ini, terkadang masih menggunakan kerangka fasa sebelumnya.

Sebagai contoh, sering kali ditanya lagi: Siapa yang paling pintar? GPT, Claude, Gemini, DeepSeek , setiap kali memperkenalkan model baru, media akan segera melihat peringkat. Siapa yang pertama, dia yang menang.

Namun, tindakan terbaru OpenAI dan Anthropic telah memecahkan pola ini, menghantar isyarat baharu kepada pasaran: tarikan juara prestasi tunggal sedang merosot.

OpenAI menyebutkan satu pernyataan dalam pengumumannya, yang saya rasa sangat penting, iaitu mereka menyarankan pembangun untuk menyesuaikan model yang berbeza berdasarkan kepentingan tugas, kos kesilapan, kecemasan, dan skala.

Perhatikan, ia membincangkan bukan lagi model, tetapi tugas.

Dulu, apabila sebuah perusahaan melaksanakan AI, kebanyakannya hanya ada satu pilihan. Mulai hari ini, ia lebih seperti membina sebuah organisasi. Tugas paling penting diserahkan kepada Sol, pelaksanaan harian diserahkan kepada Luna, dan mungkin di masa depan akan ada model yang lebih ringan bertanggungjawab atas perkara yang lebih mudah.

Ini sangat mirip dengan masa awal komputasi awan. Tidak ada yang akan menyimpan semua data di SSD termahal. Data panas diletakkan di SSD, data biasa di HDD, dan data dingin di penyimpanan objek. Yang dibahas orang selalu bukan hard disk mana yang paling cepat, tetapi bagaimana cara membangun sistem secara paling hemat biaya.

DeepSeek Sebenarnya, ia mengesan arah ini lebih awal daripada Silicon Valley. Dalam enam bulan terakhir, ia hampir tidak menekankan bahawa ia pasti yang paling pintar di dunia; perkataan yang selalu disebutnya hanyalah beberapa perkataan sahaja: murah, cukup pantas, cukup memadai.

Setelah cache berjaya, harga setiap juta Token menjadi hampir boleh diabaikan. Ia terus mempertaruhkan satu perkara: perusahaan tidak memerlukan juara dunia, tetapi pilihan pelaksanaan dengan ROI keseluruhan tertinggi.

Ini bukan pertempuran harga jangka pendek; tindakan susulan dua raksasa Silicon Valley ini membuktikan kepastian jalan perniagaan ini.

Hingga hari ini, strategi OpenAI sangat jelas: apa yang benar-benar ingin mereka jual bukan lagi model, tetapi jumlah panggilan.

Dulu, pembuat model bergantung pada premium teknologi tinggi untuk mendapatkan margin tinggi, tetapi sekarang logika perniagaan berubah menjadi menukar ambang sangat rendah untuk mendapatkan ekosistem trafik berskala besar.

Microsoft benar-benar mendapat keuntungan bukan kerana Windows dijual dengan harga tinggi, tetapi kerana semua komputer memasang Windows. AWS mendapat keuntungan bukan kerana keuntungan per server tinggi, tetapi kerana ribuan aplikasi di seluruh dunia berjalan di atasnya setiap hari.

Pendapatan platform selalu bergantung pada kadar penetrasi.

Ini menjelaskan mengapa harga SOL tidak bergerak. SOL memikul peranan sebagai jenama, membuktikan bahawa OpenAI masih merupakan syarikat dengan had teknologi tertinggi. Manakala Luna adalah enjin pendapatan.

OpenAI berharap pembangun membentuk kebiasaan baru sebagai laluan utama: tulis Agent menggunakan Luna, jalankan alur kerja menggunakan Luna, dan eksekusi berbilang juga menggunakan Luna. Hanya apabila menghadapi masalah yang benar-benar sukar, gunakan Sol sekali sahaja.

Setelah default ini ditubuhkan, persaingan seterusnya akan menjadi sangat sukar. Pemindahan model asas oleh perusahaan bermakna menguji semula, mengesahkan, dan menyesuaikan keseluruhan alur kerja. Kos pemindahan akan terus meningkat.

Benteng sejati telah bermula berubah daripada kepimpinan kemampuan kepada kekentalan ekosistem.

Dari perspektif jangka panjang, industri AI sedang mengalami titik balik ekonomi skala yang sangat klasik.

Apabila kos unit pengiraan turun ke tahap yang sangat rendah, permintaan keseluruhan pasaran terhadap Token tidak berkurang seiring penurunan harga unit, malah meledak secara eksponen.

Model unggulan tidak lagi menentukan arah, kerana fokus perkembangan teknologi telah berpindah daripada menjelajah had kecerdasan kepada pengurangan kos industri komputasi. Apabila kos panggilan API menjadi begitu rendah sehingga boleh diabaikan, bentuk dan sempadan model akan mula kabur.

Pembangun perusahaan tidak lagi memperhatikan setiap kehilangan Token, tetapi mengintegrasikan AI secara lancar ke dalam setiap proses perniagaan.

Perubahan ini paling mendalam kerana longkaran harga API sedang meningkatkan kos migrasi keseluruhan kejuruteraan perisian. Sekali alur kerja perusahaan, rangkaian penskedyulan Agen, dan saluran data automatik semuanya dibina berdasarkan kombinasi model berkos rendah, pemberi model asas akan mengunci saluran pengkomputan untuk dekad mendatang.

Dalam beberapa tahun terakhir, syarikat model besar menjual kecerdasan. Mulai hari ini, mereka mulai menjual kecekapan.

Ini adalah dua cerita yang sama sekali berbeza.

Di luar tata letak:

Dahulu, kita biasa membandingkan perkembangan AI dengan elektronik penggunaan harian, menantikan pelancaran旗舰 baru yang memecahkan rekod secara berkala.

Tetapi mungkin, bentuk kemenangan sebenar AI bukanlah menjadi produk yang menjadi perhatian ramai.

Pada masa pertama kali enjin stim ditemukan, orang-orang terkesan dengan produktivitasnya, tetapi hari ini, tenaga listrik mengalir di mana-mana, menggerakkan keseluruhan peradaban, tanpa ada lagi yang secara khusus membincangkannya.

Apabila manusia tidak lagi bersemangat membincangkan model unggulan mana yang telah memecahkan rekod skor IQ, AI secara senyap terbenam ke dalam setiap sistem dan setiap arahan, menjadi sumber air dan elektrik yang dipanggil secara lalai di belakang semua proses automatik.

Masa sejati miliknya baru sahaja bermula.

Artikel ini berasal daripada akaun微信公众号 "Di Luar Halaman", penulis: Hua Hua