Американские компании всё чаще выбирают не самую продвинутую, а наиболее дешёвую ИИ-модель, способную эффективно выполнить задачу. По данным Ramp AI Index от 9 сентября, среди американских компаний в выборке 43,8% в августе 2026 года приобретали продукты Anthropic, тогда как OpenAI — 39,8%. Аналитики предупреждают, что рост использования более дешёвых моделей угрожает ИИ-компаниям, рассчитывающим на постоянное увеличение корпоративных расходов на флагманские системы.
Опубликованный в сентябре 2026 года отчёт ОЭСР по агентным системам подтверждает: среди 25 опрошенных организаций экономия затрат была одной из главных причин внедрения агентного ИИ наряду с ростом производительности и нехваткой кадров. OpenAI 22 сентября выпустила модели GPT-6 Sol и GPT-6 Luna, снизив цены как минимум вдвое по сравнению с GPT-5.6: Sol стоит $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных. На той же неделе Anthropic представила Claude Opus 5.5, а xAI — Grok 4.7. По оценке Epoch AI, стоимость достижения сопоставимого уровня производительности ИИ падает примерно на 47% в квартал с 2023 года, то есть примерно в 13 раз в год.
Компании переходят на открытые модели с публичными весами. По данным AlphaSense, которые приводит Financial Times, упоминания открытых моделей на корпоративных мероприятиях в августе—сентябре выросли в шесть раз год к году. AT&T уже выполняет около 40% ИИ-нагрузок на открытых моделях и планирует довести долю до 70% в течение года. Match Group использует китайские открытые модели для контроля расходов, PNC Financial запускает их в собственных дата-центрах, а Digital Realty объясняет выбор контролем над данными и безопасностью.
Новые метрики смещают фокус с лидерства в бенчмарках на стоимость готовой задачи. В AutomationBench от Zapier Claude Opus 5.5 лидирует с эффективностью 42,47% при цене $1,44 за задачу, тогда как GPT-6 Sol показывает 33,2% за $0,27. В Artificial Analysis GPT-6 Sol на максимальных настройках набирает 48 баллов при $1,06 за задачу, а открытая MiMo-V2.6-Pro от Xiaomi — 46 баллов при $0,13. Это делает целесообразным мультимодельный роутинг: сложные задачи отправляются фронтир-системам, массовые — дешёвым моделям.
Однако снижение цен не гарантирует сокращения счетов. Gartner прогнозирует более чем пятикратный рост затрат на инференс агентных рабочих процессов к 2028 году из-за эффекта Джевонса: доступность ресурса увеличивает его потребление. OpenAI и Anthropic уже ответили на конкуренцию: Anthropic заявила, что Opus 5.5 примерно на 40% дешевле в эксплуатации предшественника, а OpenAI добавила более дешёвые уровни GPT-6. Конкуренция с открытыми моделями Alibaba, Moonshot AI и DeepSeek продолжает усиливаться.
