اوپن اے آئی نے قیمت کی حکمت عملی میں تبدیلی کی، روزمرہ کے کاموں کے لیے کم لاگت والے ماڈلز کی تجویز کی

اگر آج بھی کوئی OpenAI کے سب سے طاقتور ماڈل کو کال کرنے کے لیے سب سے زیادہ پیسہ خرچ رہا ہے۔

اوپن اے آئی اسے ایک دوسرے کا تجویز کرے گی۔

30 جولائی، OpenAI نے ایک قیمت میں تبدیلی کا اعلان جاری کیا۔

GPT-5.6Luna ماڈل پر 80% کی چھوٹ، Terra ماڈل پر 20% کی چھوٹ۔

اس خبر کو دیکھ کر، آسانی سے توجہ سیلیکون ویلی میں قیمت کی جنگ شروع ہونے پر مرکوز ہو جاتی ہے۔

لیکن، اگر آپ آفیشل طور پر جاری کردہ ٹیکنیکل دستاویزات اور API کال گائیڈ کو تفصیل سے پڑھیں، تو آپ کو احساس ہوگا کہ اصلی توجہ کا مرکز قیمت کے اعداد و شمار پر نہیں بلکہ کچھ اور ہے۔

یہ بنیادی طور پر OpenAI کا پہلا مرحلہ ہے جس میں وہ صارفین کو بتا رہے ہیں کہ بہت سے کاموں کے لیے سب سے طاقتور ماڈل کی ضرورت نہیں ہوتی۔

سماجی طور پر ایک بہت واضح تجویز دی گئی ہے۔ اگر کوئی پیچیدہ کام ہے، تو پہلے GPT-5.6Sol کے ذریعے ضرورت کا تجزیہ اور منصوبہ بندی کریں، اور پھر اسے Luna کو انجام دینے، کوڈ لکھنے اور ٹیسٹ چلانے کے لیے دیں۔

سب سے مہنگا ماڈل سوچنے کے لیے ہے، اور سب سے سستا ماڈل کام کرنے کے لیے ہے۔ دو سال پہلے اس حکمت عملی کو کاروباری خود نفی کے برابر سمجھا جاتا تھا۔

یاد رکھیں، پہلے پورے AI صنعت میں، سب نے بازار کو اپنے ماڈل کو سب سے ذکی بتانے کی کوشش کی۔

آج کے نتائج کے مطابق، OpenAI نے کہا کہ ہمیشہ سب سے مہنگا خریدنا ضروری نہیں۔

یہ بات، قیمت کم کرنے سے کہیں زیادہ اہم ہے۔

پچھلے دو ہفتے کے واقعات دیکھیں۔

30 جولائی کو، OpenAI نے قیمتیں تبدیل کر دیں۔ لونا میں 80% کی کمی، ٹیرا میں 20% کی کمی۔ سول پر قیمت میں کمی نہیں ہوئی، بلکہ فاسٹ موڈ شامل کیا گیا، جو معیاری موڈ سے انتہائی طور پر 2.5 گنا تیز ہو سکتا ہے، قیمت دگنی ہو گئی، لیکن ذہنی سطح بالکل ایک جیسی ہے۔

ٹاپ مڈلز برقرار رکھے جائیں گے۔ اصل میں جس کا حجم بڑھ رہا ہے، وہ مڈیم اور لو اینڈ ہیں۔

ایک ہفتہ پہلے۔

24 جولائی، اینتھرپک نے بھی ایک جیسی ہی کارروائی کی۔ کلاؤڈ آپس 5 جاری کیا گیا، جس میں ملین ٹوکن ان پٹ 5 امریکی ڈالر اور آؤٹ پٹ 25 امریکی ڈالر ہے، جو صرف فیبل 5 کا آدھا ہے۔

کارکردگی کے بڑھنے کے بجائے، Anthropic اپنی مالی کارآمدی پر زیادہ زور دیتی ہے: صرف آدھی قیمت پر، آپ Fable 5 کے قریب قریب عمدہ استدلال کی صلاحیت حاصل کر سکتے ہیں۔

صرف ایک ماہ پہلے، Fable 5 Anthropic کا مرکزی دعویٰ، سب سے طاقتور استدلال، سب سے لمبا سیاق، اور سب سے مہنگا مصنوع تھا۔ لیکن ایک ماہ کے بعد، Anthropic نے خود اس کے لیے آدھی قیمت پر ایک متبادل تلاش کر لیا۔

اگر صرف ایک کمپنی یہ کر رہی ہو، تو اسے مصنوعات کی تبدیلی سمجھا جا سکتا ہے۔ لیکن اگر دو کمپنیاں تقریباً ایک ساتھ یہ کر رہی ہیں، تو یہ مصادفہ نہیں ہے۔

وہ سب نے اپنے فلگشپ ماڈل کی اہمیت کو فعال طور پر کم کرنا شروع کر دیا ہے۔

میں نے بعد میں سوچا کہ اس وقت کیوں؟

جواب اصل میں پیچیدہ نہیں ہے۔

过去旗舰模型最大的价值，并不是赚钱，是证明技术领先。GPT-4出来以后，OpenAI估值一路上涨。Claude每更新一次，Anthropic都会重新定义自己的技术位置。旗舰模型承担的是品牌价值。

لیکن کاروبار کی حقیقی خرچ کی جانے والی جگہ یہاں نہیں ہے۔

ایک کمپنی روزانہ ملینوں API کالز چلاتی ہے۔ کسٹمر سپورٹ، سرچ، منظوری، کوڈ جنریشن، ایجینٹ ایکزیکیشن جیسے اعلیٰ تعدد کے کام زیادہ تر ٹوکن کے استعمال کو قابو میں رکھتے ہیں۔ کمپنیوں کی خریداری کا سب سے بڑا خیال بینچ مارک کا پہلا نمبر ہونا نہیں، بلکہ ایک کام کی قیمت، اس کی استحکام، اور ROI کتنا ہے۔

جب کالز کا سائز روزانہ کروڑوں تک پہنچ جائے، تو فلگشپ ماڈل کا یہ معمولی ذہنی فائدہ بھاری کمپوٹیشنل اخراجات کی وجہ سے فوراً ختم ہو جائے گا۔

اوپن اے آئی کے اقدامات اور بیانات ایک موڑ کو ظاہر کرتے ہیں: ٹاپ فلگشپ اب منافع کمانے کی ذمہ داری نہیں اٹھا رہے۔

یہ منظر، خودرو صنعت پہلے ہی سے گزر چکا ہے۔

بیس سال پہلے، بی ایم وے 7 سیریز نے بی ایم وے کی اونچائی کو تعریف کیا، مرسیڈس ایس کلاس نے مرسیڈس کی لگژری شناخت کو مضبوط کیا، اور آڈی A8 نے آڈی کی فلگ شپ تصویر کو بنایا، اور فلگ شپ مڈلز نے برانڈ کی حدود طے کیں۔ لیکن برانڈ کی فروخت کو سنبھالنے اور منافع کمانے کا اصل بنیادی حصہ ہمیشہ بی ایم وے 3 سیریز، مرسیڈس سی کلاس اور آڈی اے 4 رہا ہے۔

بعد میں یہ زیادہ واضح ہوا۔ مدل ایس نے ثابت کیا کہ ٹیسلا گاڑیاں بناسکتی ہے۔ اسے عالمی کار کمپنی بنانے والی حقیقی چیز مدل 3 اور مدل وائی تھیں۔

فلاگشپ صلاحیت کا ثبوت دیتی ہے، جبکہ عام ماڈل سائز کے لیے ذمہ دار ہوتے ہیں۔

آج سے AI بھی اس مرحلے میں داخل ہو گیا ہے۔ Sol اور Fable جاری رہیں گے، جو ٹیکنالوجی کی حدود کو چیلنج کرنے اور بینچ مارک کو اپڈیٹ کرنے کے لیے ذمہ دار ہیں۔ تجارتی طور پر حقیقی ذمہ داری اب تدریجاً Luna، Terra، Opus پر چھوٹے گی۔

ایک بار پھر OpenAI نے تجویز کی گئی عملی ترتیب کو公开 کر دیا، سول منصوبہ بندی کا ذمہ دار ہے اور لونا انجام دینے کا۔

یہ صرف ایک ماڈل نہیں ہے، OpenAI ایک ماڈل کی تقسیم کا ڈیزائن کر رہا ہے۔ مستقبل میں کوئی بھی کمپنی ایک ماڈل نہیں خریدے گی، بلکہ ایک پورا ماڈل سسٹم خریدے گی۔ اصل لاگت کا فیصلہ نہ تو ڈیزائنر کرتا ہے، بلکہ وہ تعمیراتی ٹیم جو روزانہ کام کرتی ہے۔

ایک اور تفصیل ہے جو مجھے خود کی قیمت میں کمی سے زیادہ دلچسپ لگتی ہے۔

اوپن اے آئی نے ٹیکنیکل نوٹ میں بتایا کہ یہ کمی صرف زیادہ جی پی یو خریدنے کی وجہ سے نہیں ہے، اور نہ ہی اس کا سائز بڑھنے کی وجہ سے ہے۔ اصل وجہ یہ ہے کہ ماڈل اب ماڈل کو بہتر بنانے میں شامل ہو رہا ہے۔

خود کو ہدایت کرتے ہوئے، سول نے اپنے بنیادی پروڈکشن کرنل کو دوبارہ لکھا اور بہتر بنایا۔ اس نے خود سو سے زیادہ تجربات ڈیزائن کیے، ٹوکن جنریشن کی کارکردگی میں اضافہ کیا، اور مدل ٹریننگ کے عمل کی نگرانی میں بھی شرکت کی، جہاں مسائل کا پتہ چلنے پر وہ فوری طور پر مداخلت کرتا رہا۔

نتیجہ یہ ہوا کہ اندرونی اور باہری عمل کی لاگت 20% کم ہو گئی اور ٹوکن پیدا کرنے کی کارکردگی 15% بڑھ گئی۔

یہ پیغام آسانی سے نظرانداز کیا جا سکتا ہے، لیکن اس کا بہت بڑا مطلب ہے۔

گزشتہ میں، کارکردگی میں اضافہ انجینئرز کے ذریعے ہوتا تھا۔ ماڈل لائیو ہونے کے بعد، انسان ایک کلک کریں انفریس فریم ورک، کیوڈا، کیش اسٹریٹیجیز، اور شیڈولنگ الگورتھمز کو بہتر بنائیں۔ ایک سال میں صرف 10 فیصد سے زیادہ کی کارکردگی میں اضافہ کرنا بہت اچھا ہے۔

آج کل ٹیکنالوجی کی ترقی نئے راستے پر چل رہی ہے۔ ماڈلز اب بنیادی کوڈ اور کمپوٹیشنل ریسورسز کے انتظام کے انجرن ایکسیلنس کو سنبھال رہے ہیں، جو 24 گھنٹے کام کرتے رہتے ہیں۔

یہ ایک ایسا چکر ہے جو مستقل تیز ہوتا جا رہا ہے۔ جتنا ماڈل زیادہ ذکی ہوگا، اس کی بہترین بہتری کی صلاحیت اتنی ہی زیادہ ہوگی۔ جتنا تیز بہتری ہوگی، اتنی ہی تیز لاگت کم ہوگی۔ جتنا کم لاگت ہوگی، اتنی ہی زیادہ کالز ہوں گی۔ جتنا زیادہ کالز ہوں گی، اتنے ہی زیادہ ڈیٹا پیدا ہوں گے جو ماڈل کو مزید تربیت دینے کے لیے استعمال ہوں گے۔

اوپن اے آئی کے پچھلے دو سال وہاڑ کی قیمت میں تبدیلی کو دیکھا۔ GPT-4 کے شروع میں ان پٹ کی قیمت 30 امریکی ڈالر فی ملین ٹوکن تھی، GPT-4o کے ساتھ یہ 5 امریکی ڈالر پر آ گئی، اور GPT-4o mini نے 0.15 امریکی ڈالر تک کم کر دیا۔ آج لونا کی قیمت پہلے کے mini کے سستے رینج کے قریب ہے، لیکن اس کا کل سمجھنے کا سطح، دو سال پہلے کے مہنگے GPT-4 سے کہیں زیادہ ہو چکا ہے۔

دو سال سے زیادہ کے دوران، قیمت تقریباً دو درجات کم ہو گئی۔ اگر ماڈل اپنے آپ کو بہتر بنانے میں مستقل شرکت کرتا رہا، تو یہ منحنی زیادہ احتمال کے ساتھ نیچے کی طرف جاری رہے گی۔

سچی خوفناک بات یہ نہیں کہ آج قیمت 80 فیصد گر گئی، بلکہ یہ ہے کہ لاگت میں کمی نے خودکار صلاحیت حاصل کر لی ہے۔

میں اس بات کو زیادہ سے زیادہ محسوس کر رہا ہوں کہ آج لوگ AI کے مقابلے پر بحث کرتے وقت کبھی کبھی پچھلے مرحلے کے فریم ورک کو استعمال کر رہے ہیں۔

مثلاً، اکثر ایسا بھی پوچھا جاتا ہے: کون سب سے ذکی ہے؟ GPT، Claude، Gemini، DeepSeek ہر نئے ماڈل کے اجرا پر، میڈیا فوراً لیڈر بورڈ دیکھتا ہے۔ جو پہلے ہے، وہ جیت جاتا ہے۔

تاہم، OpenAI اور Anthropic کے نئے اقدامات اس قاعدے کو توڑ رہے ہیں، جو مارکیٹ کو ایک نیا سگنل دے رہے ہیں: ایک منفرد پرفارمنس چیمپئن کی خوبصورتی کم ہو رہی ہے۔

اوپن اے آئی نے اپنے اعلان میں ایک جملہ ذکر کیا ہے، جسے میں بہت اہم سمجھتا ہوں، اس میں ڈیولپرز کو ٹاسک کی اہمیت، غلطی کا خرچ، فوریت اور سائز کے مطابق مختلف ماڈلز کا انتخاب کرنے کی تجویز کی گئی ہے۔

توجه کریں، اس میں مدل کی بجائے کام کی بات ہو رہی ہے۔

گزشتہ زمانے میں، ایک کمپنی AI کو ڈپلوی کرتے وقت زیادہ تر ایک ہی منتخب کرتی تھی۔ آج سے، یہ ایک تنظیم بنانے جیسا ہے۔ سب سے اہم کام Sol پر، روزمرہ کے کام Luna پر، اور مستقبل میں شاید اور ہلکے ماڈلز سادہ کاموں کے لیے ذمہ دار ہوں گے۔

یہ بالکل اسی طرح تھا جیسے کلاؤڈ کمپوٹنگ کے دور میں۔ کوئی بھی اپنا پورا ڈیٹا سب سے مہنگے SSD پر محفوظ نہیں کرتا تھا۔ گرم ڈیٹا SSD پر، عام ڈیٹا HDD پر، اور ٹھنڈا ڈیٹا آبجیکٹ اسٹوریج پر رکھا جاتا تھا۔ لوگوں کی بحث ہمیشہ یہ نہیں ہوتی تھی کہ کون سا ہارڈ ڈرائیو سب سے تیز ہے، بلکہ یہ کہ پورا سسٹم کس طرح سب سے زیادہ منافع بخش طریقے سے ترتیب دیا جائے۔

DeepSeek اس سے قبل سلیکون ویلی کو اس سمت کا اندازہ ہو چکا تھا۔ گزشتہ نصف سال میں، اس نے خود کو عالمی طور پر سب سے ذکی بنانے پر زیادہ زور نہیں دیا، بلکہ صرف کچھ الفاظ کو دہرایا: سستا، کافی تیز، کافی استعمال کے لیے۔

کیش میچ کے بعد، فی ملین ٹوکن کی قیمت تقریباً نظرانداز کی جانے والی سطح تک کم ہو جاتی ہے۔ یہ ہمیشہ ایک ہی بات پر بھروسہ کرتا رہا ہے: کاروبار کو دنیا کا چیمپئن نہیں، بلکہ سب سے زیادہ ROI والی ڈپلوائمنٹ کا آپشن چاہیے۔

یہ مختصر مدت کی قیمت کی جنگ نہیں ہے؛ سیلیکون ویلی کے دونوں بڑے کمپنیوں کا ابھی اس طرح پر عمل کرنا اس تجارتی راستے کی ضرورت کی تصدیق کرتا ہے۔

آج تک، OpenAI کی حکمت عملی واضح ہو چکی ہے، اس کا اصلی مقصد اب مدلز نہیں، بلکہ کالوں کی مقدار فروخت کرنا ہے۔

گزشتہ میں ماڈل فروشندگان اعلیٰ ٹیکنالوجی کے پریمیم کی بنیاد پر اعلیٰ مارجن حاصل کرتے تھے، لیکن اب کاروباری منطق بہت کم رکاوٹوں کے ذریعے انتہائی بڑے ٹریفک ایکوسسٹم کو حاصل کرنے پر منتقل ہو گیا ہے۔

مائیکروسافٹ کو اصل میں ونڈوز کی قیمت مہنگی ہونے کی وجہ سے نہیں، بلکہ اس لیے کہ تمام کمپیوٹرز پر ونڈوز انسٹال ہوتا ہے، کمائی ہوتی ہے۔ AWS کو بھی اس لیے کمائی ہوتی ہے کہ اس کی ہر سرور پر منافع زیادہ ہوتا ہے، بلکہ اس لیے کہ دن بھر دنیا بھر میں لاکھوں ایپلیکیشنز اس پر چل رہی ہوتی ہیں۔

پلیٹ فارم کی آمدنی ہمیشہ نفوذ کی شرح پر منحصر رہی ہے۔

یہ وضاحت ہے کہ Sol کی قیمت کیوں متاثر نہیں ہوئی۔ Sol برانڈ کا کام کرتا ہے، اور یہ ثابت کرتا ہے کہ OpenAI اب بھی سب سے زیادہ ٹیکنالوجیکل لیڈر ہے۔ جبکہ Luna آمدنی کا انجن ہے۔

اوپن اے آئی ڈیولپرز کو ایک نیا ڈیفالٹ عادت اپنانے کی خواہش رکھتی ہے: ایجنٹ لکھنے کے لیے لونا استعمال کریں، ورک فلو چلانے کے لیے لونا استعمال کریں، اور بیچ ایکزیکشن کے لیے بھی لونا استعمال کریں۔ صرف اس صورت میں جب حقیقی طور پر مشکل مسئلہ پیدا ہو تو صرف ایک بار سول کو بلائیں۔

جب یہ ڈیفالٹ قائم ہو جائے، تو بعد کا مقابلہ بہت مشکل ہو جائے گا۔ ایک کمپنی کا بنیادی ماڈل منتقل کرنا، پورے ورک فلو کو دوبارہ ٹیسٹ، تصدیق اور موزوں بنانے کا مطلب ہے۔ منتقلی کی لاگت مسلسل بڑھتی جائے گی۔

اصلی دیواریں اب صرف صلاحیتوں کے ترقی سے زیادہ ایکالوجی کی چپکنے والی طاقت میں تبدیل ہو رہی ہیں۔

لمحات کو لمبے وقت کے لیے دیکھتے ہوئے، AI صنعت ایک بہت عام سائیز اقتصادی موڑ سے گزر رہی ہے۔

جب یونٹ کیلکولیشن کی لاگت بہت کم ہو جائے، تو ٹوکن کی کل مانگ اس کی قیمت میں کمی کے ساتھ کم نہیں ہوتی، بلکہ اس میں اسی طرح اضافہ ہوتا ہے۔

فلاگشپ ماڈلز اب رجحان طے نہیں کرتے، کیونکہ ٹیکنالوجی کی ترقی کا مرکز اب ذہانت کی حدود کی تلاش سے گزرا ہے اور حسابی طاقت کے صنعتی تخفیف پر ہے۔ جب API کال کی لاگت اتنی کم ہو جائے کہ نظرانداز کی جا سکے، تو ماڈلز کی شکل اور سرحدیں متاثر ہونا شروع ہو جائیں گی۔

کاروباری ڈیولپرز اب ہر ٹوکن کے استعمال پر توجہ نہیں دیتے، بلکہ AI کو ہر بزنس پروسیس میں بے رکاوٹ ایمبیڈ کرتے ہیں۔

اس تبدیلی کا سب سے گہرا پہلو یہ ہے کہ API قیمتوں کا برفانی طوفان پورے سافٹ ویئر انجینئرنگ کے منتقل ہونے کے اخراجات کو بڑھا رہا ہے۔ جب کسی کمپنی کے ورک فلو، ایجنٹ شیڈولنگ نیٹ ورک اور خودکار ڈیٹا پائپ لائنز تمام کم لاگت والے ماڈلز پر مبنی ہو جائیں، تو بنیادی ماڈل فراہم کنندہ آئندہ دہے کے لیے کمپوٹنگ پائپ لائن کو قفل کر دیتا ہے۔

گزشتہ کچھ سالوں میں، بڑے ماڈل کمپنیاں ذہانت بیچ رہی تھیں۔ آج سے، وہ کارکردگی بیچنا شروع کر رہی ہیں۔

یہ دو بالکل الگ کہانیاں ہیں۔

【بیرونِ صفحہ】 کی بات:

ہم نے پہلے AI کی ترقی کو کنسیومر الیکٹرانکس کے ساتھ موازنہ کیا، اور بار بار نئے فلگشپ کے ریکارڈ توڑنے کی امید کی۔

لیکن شاید، AI کی حقیقی فتح کی شکل، ایک ہٹ پروڈکٹ بننا نہیں ہے۔

جب ایٹمی مشین کا ایجاد ہوا تو لوگوں نے اس کی پیداواری صلاحیت پر حیرانی کا اظہار کیا، جبکہ آج بجلی پورے تہذیب کے کام کرنے کے لیے ہر جگہ دستیاب ہے، لیکن اب کوئی بھی اس کا خاص طور پر ذکر نہیں کرتا۔

جب انسان کسی فلگشپ ماڈل کے بارے میں اس کے IQ اسکور کو کس طرح نئی ریکارڈ پر لے جانے کی بات کرنے سے تھک جائیں گے، تو AI ہر سسٹم، ہر حکم میں خاموشی سے گھل مل جائے گا اور تمام خودکار عمل کے پیچھے ڈیفالٹ طور پر بلائے جانے والے پانی اور بجلی کی حیثیت اختیار کر لے گا۔

اس کا اصل دور ابھی شروع ہوا ہے۔

یہ مضمون ویچن گروپ "بین سے باہر" سے ہے، مصنف: پینٹنگ