Витрати на штучний інтелект у бізнесі стають окремою статтею кризи для фінансових команд корпорацій, і Glean з’явився з калькулятором. Компанія оголосила 26 серпня 2026 року, що її AI-асистент використовував на 70% менше токенів, ніж Claude Cowork від Anthropic, при виконанні більше ніж 180 корпоративних завдань, що перетворило цю різницю в ефективності на зниження витрат на токени на завдання на 81%.
Числа настільки конкретні, що їх варто сприймати серйозно. Платформа Glean у середньому коштувала $0,58 за завдання у вигляді токенів. Claude Cowork коштував $2,98 за ту саму роботу.
Як Glean досягає ефективності
Основним механізмом, що лежить в основі заощаджень токенів Glean, є те, що компанія називає попередньо індексованим, з урахуванням дозволів, контекстним графом. Оскільки Glean попередньо індексує корпоративні дані та в реальному часі відстежує дозволи, вона може отримувати відповідний контекст, не запитуючи знову дорогі моделі з початку.
Ця передньоіндексована структура з’єднує більше ніж 275 бізнес-додатків і підтримує живий рівень знань між ними.
Другим важелем є маршрутизація моделей. Замість того щоб спрямовувати кожен запит до преміальної передової моделі, Glean автоматично розподіляє запити між більш ніж 40 різними моделями, вибираючи більш дешеві альтернативи, коли завдання не вимагає великих обчислювальних ресурсів.
Glean також порівняв свою віддалену налаштування з готовими інструментами Model Context Protocol, використовуваними в Claude Cowork у попередніх тестах, проведених з травня по липень 2026 року. Оцінювачі віддали перевагу віддаленій конфігурації Glean приблизно в 2,5 рази частіше, ніж базовим інструментам MCP.
Людські оцінювачі, які перевіряли вихідні дані, вибрали результати Glean у 78% випадків за критеріями правильності, якості відповіді та загальної взаємодії. Glean замовила цю оцінку, тому скептичне ставлення до методології є обґрунтованим, і незалежні рецензенти зазначили певні розбіжності у способі побудови тестових наборів. Однак незалежні оцінки не спростовували основного твердження щодо ефективності.
Бізнес-кейс, що лежить в основі еталону
Glean досяг $300 мільйонів щорічного повторюваного доходу до травня 2026 року, зростивши показник з трохи більше ніж $100 мільйонів приблизно за 15 місяців до цього.
Раунд фінансування серії F, який завершився у червні 2025 року, оцінив Glean у 7,2 мільярда доларів США.
Новий настільний AI-робочий простір Tau, представлений разом із оголошенням про тестові показники, забезпечує покращений доступ до моделей та точніший контроль використання на рівні настільного комп’ютера, надаючи адміністраторам ІТ більшу деталізацію щодо того, як розгортаються AI-інструменти та до чого вони мають доступ.
З ким насправді конкурує Who Glean
Порівняння з Claude Cowork є свідомим конкурентним кроком, але справжнім ринковим битвою Glean є боротьба з Microsoft та Google, обидві компанії яких глибоко інтегрували AI-асистентів у продуктивні пакети, за які вже платять більшість підприємств. Microsoft Copilot знаходиться всередині Teams, Outlook та Word. Google Gemini вплетений у Workspace.
Архітектура Glean з урахуванням дозволів вирішує питання, яке має значення для корпоративних покупців: контроль над даними. Коли AI-асистент може бачити все в 275 підключених додатках, питання того, хто керує доступом, стає справді важливим. Шар дозволів у реальному часі Glean забезпечує, щоб співробітники бачили лише ті дані, до яких у них вже є дозвіл.
Порівняння $0,58 і $2,98 за завданням буде по-різному сприйнятим компанією, яка виконує 50 000 AI-запитів на день, ніж тією, яка виконує 500, а показники зростання Glean свідчать про те, що вона вже досягає організацій такого масштабу.