Meta установила более низкую ценовую схему для новой модели Muse Spark. Если пользователи согласятся делиться промптами и выходными данными модели для последующего обучения, стоимость вызова в среднем на 95% ниже, чем у стандартной схемы. Это превращает вопрос «сохранять ли данные пользователей» из опции конфиденциальности в явное ценовое соглашение.
Обмен данными на низкие цены
Согласно ценам, опубликованным Meta, по стандартному тарифу взимается 1,25 доллара США за каждый миллион входящих токенов; при «ценообразовании для участников» цена снижается до 0,10 доллара США. Разница в ценах на исходящие токены еще больше: по стандартному тарифу — 4,25 доллара США за каждый миллион, по тарифу для участников — 0,20 доллара США.
Это означает, что клиенты, готовые разрешить Meta использовать данные взаимодействия, могут тестировать кодирующие агенты и другие приложения-агенты при значительно более низкой стоимости. Meta отмечает в своих ценовых условиях, что этот уровень помогает снизить барьеры для разработки прототипов, интеграционного тестирования и масштабирования экспериментов при условии, что клиент согласен на использование своих данных для обучения.
История реального использования стоит дороже
Для компаний, разрабатывающих крупные модели, реальные данные об использовании становятся все более важными, особенно в области кодирующих агентов и более широкого спектра инструментов агентов. По словам Мариео Цехнера, разработчика открытого инструмента Pi, цитируемого TechCrunch, значительное улучшение способностей кодирующих агентов в середине 2025 года связано с тем, что Claude Code по умолчанию сохраняет сессии и использует их для обучения с подкреплением.
По мере того как производители моделей сосредотачиваются на профессиональных рабочих процессах за пределами программной инженерии, получение таких данных становится сложнее. Многие корпоративные процессы более сложны и оставляют меньше отслеживаемых цифровых следов, что ограничивает оценку и итерацию моделей.
Компании больше внимания уделяют сохранению данных
Профессор компьютерных наук Принстонского университета Арвинд Нараянан заявил, что существующие признаки указывают на то, что крупные компании обычно не хотят, чтобы их данные использовались для обучения моделей. Он отметил, что, несмотря на то, что потребительские подписки часто дешевле в 10–20 раз, многие компании выбирают корпоративную версию с оплатой по токенам, главным отличием которой являются требования к хранению данных и корпоративному IT-управлению.
Ранее Meta также сталкивалась с сопротивлением при сборе обучающих данных. Согласно сообщениям, компания ранее в этом году продвигала план отслеживания использования компьютеров сотрудниками, но столкнулась с критикой внутри компании и приостановила его в июне. По поводу новой системы ценообразования для Muse Spark Meta не ответила на запрос TechCrunch о комментариях.
Передовые модели продолжают ценовую войну
Эта система ценообразования также отражает то, что конкуренция между производителями передовых моделей смещается в сторону более детальной структуры затрат. В предыдущий день Anthropic выпустила новые модели Fable и Mythos и снизила стоимость обработки кэшированных токенов. OpenAI также значительно снизила цены на свои последние модели в конце июля.
На фоне схожести возможностей моделей цена, способы получения данных и требования к управлению корпоративными клиентами становятся новыми факторами конкуренции на платформах ИИ.