OpenAI điều chỉnh chiến lược định giá, khuyến nghị sử dụng các mô hình chi phí thấp hơn cho các tác vụ thông thường

Nếu hôm nay vẫn còn người chi nhiều tiền nhất để gọi mô hình mạnh nhất của OpenAI.

OpenAI ngược lại sẽ khuyên anh ta đổi một cái khác.

Ngày 30 tháng 7, OpenAI đã phát hành thông báo điều chỉnh giá.

Giá mô hình GPT-5.6Luna giảm 80%, mô hình Terra giảm 20%.

Nhìn thấy tin này, dễ dàng tập trung vào việc Thung lũng Silicon bắt đầu cuộc chiến giá cả.

Tuy nhiên, nếu xem kỹ toàn bộ tài liệu kỹ thuật và hướng dẫn gọi API do chính thức công bố, bạn sẽ nhận ra rằng những hành động đáng chú ý thực sự không nằm ở con số giá cả.

Đây về cơ bản là lần đầu tiên OpenAI bắt đầu thông báo cho người dùng rằng nhiều nhiệm vụ thực ra không cần sử dụng mô hình mạnh nhất.

Đề xuất chính thức đưa ra một hướng dẫn rất cụ thể. Nếu là một nhiệm vụ phức tạp, hãy sử dụng GPT-5.6Sol để thực hiện phân tích yêu cầu và thiết kế giải pháp trước, sau đó giao cho Luna thực thi, viết mã và chạy kiểm thử.

Mô hình đắt nhất chịu trách nhiệm suy nghĩ, mô hình rẻ nhất chịu trách nhiệm làm việc. Chiến lược này cách đây hai năm trông giống như sự từ chối bản thân trong kinh doanh.

Cần nhớ rằng, trong quá khứ, toàn bộ ngành AI đều nỗ lực thuyết phục thị trường rằng mô hình của họ thông minh nhất.

Hôm nay, OpenAI lại lên tiếng cho rằng không cần phải luôn luôn mua sản phẩm đắt nhất.

This matter is much more important than a price reduction.

Hãy xem những gì đã xảy ra trong hai tuần gần đây.

Ngày 30 tháng 7, OpenAI điều chỉnh giá. Luna giảm 80%. Terra giảm 20%. Sol không giảm giá, mà thay vào đó đã thêm chế độ Fast, nhanh nhất gấp 2,5 lần chế độ tiêu chuẩn, giá tăng gấp đôi, nhưng mức độ thông minh hoàn toàn giống nhau.

Các mô hình cấp cao vẫn được giữ lại. Những mô hình trung và thấp cấp mới thực sự bắt đầu tăng trưởng về khối lượng.

Một tuần trước nữa.

Ngày 24 tháng 7, Anthropic cũng thực hiện một hành động tương tự. Claude Opus 5 được ra mắt, với giá 5 USD cho đầu vào một triệu token và 25 USD cho đầu ra. Chính xác bằng một nửa giá của Fable 5.

Thay vì nhấn mạnh vào sự đột phá về hiệu năng, Anthropic tập trung nhiều hơn vào tính kinh tế: chỉ với một nửa chi phí, bạn có thể tiếp cận khả năng suy luận tiên tiến gần như tương đương Fable 5.

Chỉ một tháng trước, Fable 5 vẫn là sản phẩm chủ lực được Anthropic quảng bá mạnh mẽ: suy luận mạnh nhất, ngữ cảnh dài nhất, giá cao nhất. Nhưng chỉ một tháng sau, Anthropic đã tự mình đưa ra một sản phẩm thay thế với giá chỉ bằng một nửa.

Nếu chỉ có một công ty làm vậy, có thể hiểu là điều chỉnh sản phẩm. Nhưng nếu hai công ty làm gần như cùng lúc, thì không còn là sự trùng hợp nữa.

They all began to proactively reduce the importance of their flagship models.

Sau đó, tôi liên tục tự hỏi tại sao lại là ngay bây giờ.

Câu trả lời thực ra không phức tạp.

Giá trị lớn nhất của các mô hình cao cấp trước đây không phải là tạo ra lợi nhuận, mà là chứng minh sự dẫn đầu về công nghệ. Sau khi GPT-4 ra đời, định giá của OpenAI đã tăng liên tục. Mỗi lần Claude được cập nhật, Anthropic lại tái định vị vị thế công nghệ của mình. Các mô hình cao cấp đảm nhận vai trò giá trị thương hiệu.

Nhưng nơi doanh nghiệp thực sự chi tiền không ở đây.

Một doanh nghiệp thực hiện hàng triệu lần gọi API mỗi ngày. Các tác vụ tần suất cao như hỗ trợ khách hàng, tìm kiếm, phê duyệt, tạo mã và thực thi Agent chiếm phần lớn lượng Token tiêu thụ. Điều doanh nghiệp quan tâm nhất khi mua sắm không phải là xếp hạng đầu trên Benchmark, mà là chi phí cho mỗi tác vụ, độ ổn định có đủ không và ROI có cao không.

Khi quy mô gọi đạt mức hàng chục triệu lần mỗi ngày, lợi thế thông minh nhỏ bé của mô hình cao cấp sẽ bị xóa sạch ngay lập tức bởi chi phí tính toán khổng lồ.

Hành động và tuyên bố của OpenAI đánh dấu một bước ngoặt: các sản phẩm cao cấp hàng đầu không còn gánh vác trọng trách tạo lợi nhuận.

Cảnh này, ngành công nghiệp ô tô đã từng trải qua rồi.

Hai mươi năm trước, series 7 định nghĩa độ cao của BMW, lớp S nâng tầm sự sang trọng của Mercedes, và A8 đặt nền móng cho hình ảnh flagship của Audi—các mẫu xe flagship quyết định giới hạn trên của thương hiệu. Nhưng nền tảng thực sự thúc đẩy doanh số và tạo ra lợi nhuận cho thương hiệu luôn là BMW 3 Series, Mercedes C-Class và Audi A4.

Sau đó rõ ràng hơn. Model S chứng minh Tesla có thể sản xuất xe. Chính Model 3 và Model Y đã biến nó thành một hãng ô tô toàn cầu.

Đội ngũ cao cấp chịu trách nhiệm chứng minh năng lực, trong khi các dòng xe đại chúng đảm nhiệm quy mô.

AI hôm nay cũng bắt đầu bước vào giai đoạn này. Sol và Fable sẽ tiếp tục tồn tại, đảm nhiệm việc đột phá giới hạn công nghệ và cập nhật Benchmark. Những dự án thực sự đảm nhận vai trò thương mại hóa sẽ ngày càng trở thành Luna, Terra, Opus.

OpenAI lần này thậm chí còn công khai viết ra quy trình đề xuất, Sol phụ trách lập kế hoạch, Luna phụ trách thực hiện.

Đây không còn là một mô hình đơn lẻ; OpenAI đang thiết kế một hệ thống phân công nhiệm vụ giữa các mô hình. Về sau, doanh nghiệp không còn mua một mô hình, mà là cả một hệ thống mô hình. Điều quyết định chi phí thực sự không phải là kiến trúc sư trưởng, mà là đội thi công làm việc mỗi ngày.

Còn một chi tiết khác, tôi nghĩ thú vị hơn cả việc giảm giá.

OpenAI trong tài liệu kỹ thuật cho biết, việc giảm giá này không chỉ vì đã mua thêm nhiều GPU hay vì quy mô lớn hơn. Lý do thực sự là mô hình đã bắt đầu tham gia vào việc tối ưu hóa chính nó.

Cụ thể, dưới sự dẫn dắt của các kỹ sư con người, Sol đã tự viết lại và tối ưu hóa lõi sản xuất nền tảng. Nó tự thiết kế hàng trăm thí nghiệm để nâng cao hiệu suất tạo Token, thậm chí tham gia giám sát quy trình huấn luyện mô hình và can thiệp trực tiếp khi phát hiện vấn đề.

Kết quả là, chi phí vận hành đầu đến cuối giảm 20%, hiệu suất tạo Token tăng 15%.

Thông điệp này dễ bị bỏ qua, nhưng nó mang ý nghĩa rất lớn.

Trước đây, việc nâng cao hiệu suất phụ thuộc vào các kỹ sư. Sau khi mô hình được triển khai, con người một Click Tối ưu hóa khung suy luận, CUDA, chiến lược bộ nhớ đệm và thuật toán lập lịch. Trong một năm, đạt được mức tăng hiệu suất từ vài phần trăm đã là khá tốt.

Hiện nay, sự tiến hóa của công nghệ đang đi theo một con đường mới. Các mô hình bắt đầu đảm nhận các nhiệm vụ tối ưu hóa kỹ thuật về mã nguồn nền tảng và phân bổ sức mạnh tính toán, hoạt động liên tục 24/7.

Đây là một chu trình liên tục tăng tốc. Mô hình càng thông minh, khả năng tham gia tối ưu hóa càng mạnh. Tối ưu hóa càng nhanh, chi phí giảm càng nhanh. Chi phí càng thấp, lượng gọi càng lớn. Lượng gọi càng lớn, càng tạo ra nhiều dữ liệu hơn để tiếp tục huấn luyện mô hình.

Đã xem xét sự thay đổi giá của OpenAI trong hai năm rưỡi qua. Giá đầu tiên của GPT-4 là 30 USD / triệu token, GPT-4o giảm xuống còn 5 USD, GPT-4o mini xuống còn 0,15 USD. Hiện tại, giá của Luna nằm gần mức giá rẻ của mini hồi trước, nhưng trình độ thông minh tổng thể của nó đã vượt xa GPT-4 đắt đỏ cách đây hai năm.

Trong hơn hai năm, giá đã giảm gần hai cấp độ. Nếu mô hình tiếp tục tham gia tối ưu hóa chính nó, đường cong này rất có khả năng sẽ tiếp tục đi xuống.

Điều đáng sợ thực sự không phải là giá hôm nay giảm 80%, mà là chi phí giảm bắt đầu có khả năng tự vận hành.

Tôi ngày càng cảm thấy rằng, khi mọi người thảo luận về cuộc cạnh tranh AI hôm nay, đôi khi vẫn đang áp dụng khung tư duy của giai đoạn trước.

Ví dụ, thường còn hỏi thêm: Ai thông minh nhất? GPT, Claude, Gemini, DeepSeek Mỗi khi ra mắt một mô hình mới, giới truyền thông đều xem ngay bảng xếp hạng. Ai đứng đầu, người đó chiến thắng.

Tuy nhiên, các động thái mới của OpenAI và Anthropic đã phá vỡ quy luật này, gửi đến thị trường tín hiệu mới: sự hấp dẫn của các mô hình dẫn đầu về hiệu năng đơn lẻ đang suy giảm.

OpenAI đã đề cập một câu trong thông báo, tôi cho rằng nó đặc biệt quan trọng: nó khuyên các nhà phát triển nên lựa chọn mô hình phù hợp dựa trên mức độ quan trọng của nhiệm vụ, chi phí lỗi, mức độ khẩn cấp và quy mô.

Lưu ý, nội dung được đề cập giờ đây không còn là mô hình, mà là nhiệm vụ.

Trước đây, khi một doanh nghiệp triển khai AI, hầu như chỉ có một lựa chọn. Bây giờ, nó giống như đang xây dựng một tổ chức: các nhiệm vụ quan trọng nhất được giao cho Sol, các tác vụ hàng ngày giao cho Luna, và trong tương lai có thể sẽ có những mô hình nhẹ hơn phụ trách những công việc đơn giản hơn.

Điều này giống hệt như thời kỳ điện toán đám mây. Không ai sẽ lưu tất cả dữ liệu trên SSD đắt nhất. Dữ liệu nóng đặt trên SSD, dữ liệu bình thường đặt trên HDD, và dữ liệu lạnh đặt trên lưu trữ đối tượng. Mọi người luôn thảo luận không phải về ổ cứng nào nhanh nhất, mà là làm thế nào để xây dựng toàn bộ hệ thống một cách hiệu quả nhất.

DeepSeek Thực tế, nó đã cảm nhận được hướng đi này sớm hơn cả Thung lũng Silicon. Trong sáu tháng qua, nó gần như không nhấn mạnh rằng mình là thông minh nhất toàn cầu, mà chỉ lặp đi lặp lại vài từ: rẻ, nhanh, đủ dùng.

Sau khi đạt tỷ lệ cache hit, chi phí mỗi triệu Token giảm xuống gần như không đáng kể. Nó luôn đặt cược vào một điều: doanh nghiệp không cần đến nhà vô địch thế giới, mà là lựa chọn triển khai mang lại ROI tổng thể cao nhất.

Đây không phải là cuộc chiến giá ngắn hạn; sự tham gia của hai gã khổng lồ Thung lũng Silicon hiện nay đã xác nhận tính tất yếu của con đường kinh doanh này.

Đến nay, chiến lược của OpenAI rất rõ ràng: điều họ thực sự muốn bán đã không còn là mô hình, mà là lượng gọi API.

Trước đây, các nhà sản xuất mô hình phụ thuộc vào mức giá cao do công nghệ để đạt lợi nhuận cao, hiện nay logic kinh doanh đã chuyển sang việc đổi lấy hệ sinh thái lưu lượng truy cập siêu lớn với mức rào cản cực kỳ thấp.

Microsoft thực sự kiếm tiền không phải vì Windows bán đắt, mà vì mọi máy tính đều cài Windows. AWS kiếm tiền cũng không phải vì lợi nhuận trên từng máy chủ cao, mà vì hàng ngày có vô số ứng dụng trên toàn thế giới chạy trên nền tảng của họ.

Thu nhập của nền tảng luôn dựa trên tỷ lệ thâm nhập.

Điều này giải thích tại sao giá Sol không thay đổi. Sol đảm nhận vai trò thương hiệu, chứng minh rằng OpenAI vẫn là công ty có giới hạn công nghệ cao nhất. Còn Luna mới là động cơ tạo doanh thu.

OpenAI mong muốn các nhà phát triển hình thành một thói quen mặc định mới: viết Agent bằng Luna, chạy workflow bằng Luna, và thực hiện hàng loạt tác vụ cũng bằng Luna. Chỉ khi gặp vấn đề thực sự khó khăn mới gọi đến Sol một lần.

Một khi mặc định này được thiết lập, sự cạnh tranh sau này sẽ trở nên cực kỳ khó khăn. Việc doanh nghiệp chuyển đổi một mô hình nền tảng duy nhất đồng nghĩa với việc phải kiểm tra lại, xác minh và điều chỉnh toàn bộ quy trình làm việc. Chi phí chuyển đổi sẽ ngày càng tăng cao.

Hàng rào bảo vệ thực sự đã bắt đầu chuyển từ lợi thế về năng lực sang độ bám dính của hệ sinh thái.

Khi nhìn ở góc độ dài hạn, ngành AI đang trải qua một điểm ngoặt kinh tế quy mô cực kỳ điển hình.

Khi chi phí tính toán trên đơn vị giảm xuống cực thấp, tổng nhu cầu đối với Token trên thị trường không giảm theo giá đơn vị, mà ngược lại, bùng nổ theo cấp số nhân.

Mô hình cao cấp không còn quyết định hướng đi, vì trọng tâm của sự tiến bộ công nghệ đã chuyển từ việc khám phá giới hạn trí tuệ sang giảm chi phí công nghiệp hóa tính toán. Khi chi phí gọi API giảm xuống mức có thể bỏ qua, hình thái và ranh giới của mô hình sẽ bắt đầu mờ nhạt.

Các nhà phát triển doanh nghiệp không còn quan tâm đến sự hao hụt của từng Token, mà tích hợp AI một cách liền mạch vào từng quy trình kinh doanh.

Điểm sâu sắc nhất của sự chuyển đổi này là sự sụp đổ giá API đang làm tăng chi phí chuyển đổi toàn bộ ngành kỹ thuật phần mềm. Một khi quy trình làm việc, mạng lưới điều phối Agent và đường ống dữ liệu tự động hóa của doanh nghiệp đều được xây dựng dựa trên sự kết hợp của các mô hình chi phí thấp, nhà cung cấp mô hình nền tảng sẽ khóa chặt đường ống tính toán trong tương lai mười năm.

Trong vài năm qua, các công ty mô hình lớn đã bán trí thông minh. Kể từ hôm nay, họ bắt đầu bán hiệu suất.

Đây là hai câu chuyện hoàn toàn khác nhau.

[Ngoài giao diện]

Trước đây, chúng ta thường so sánh sự phát triển của AI với các thiết bị điện tử tiêu dùng, kỳ vọng sẽ có những sản phẩm cao cấp mới liên tục phá vỡ kỷ lục.

Nhưng có lẽ, hình thái chiến thắng thực sự của AI không phải là trở thành một sản phẩm gây chấn động.

Khi động cơ hơi nước vừa được phát minh, mọi người đều kinh ngạc trước năng suất của nó, nhưng ngày nay, điện năng chảy tràn khắp nơi, điều khiển toàn bộ nền văn minh, không còn ai dành riêng sự chú ý để bàn luận về nó nữa.

Khi con người ngừng cuồng nhiệt thảo luận về việc mô hình flagman nào lại phá vỡ điểm số IQ nào, AI đã âm thầm tích hợp vào từng hệ thống, từng lệnh lệnh, trở thành nguồn nước và điện được gọi mặc định đằng sau mọi quy trình tự động hóa.

Thời đại thực sự của nó mới chỉ vừa bắt đầu.

Bài viết này đến từ tài khoản WeChat “Bản Mặt Ngoài”, tác giả: Hua Hua