Токены дешевеют в 13 раз в год, но счета за ИИ растут: разбор экономики LLM

Парадокс кажется нелогичным: токены дешевеют на порядок в год, а счета за ИИ у компаний растут. Автор разбора на Habr собрал данные из проспекта Anthropic (S-1), индекса расходов Ramp и исследований Epoch AI и показал, что противоречия тут нет. Просто это две разные кривые цены.

Две кривые вместо одной

Epoch AI оценивает, что достижение фиксированного уровня качества с 2023 года дешевеет примерно в 13 раз в год. Если экстраполировать, за три с лишним года выходит порядка десяти тысяч раз (это оценка автора разбора, а не цифра из отчёта). Но платят компании не за вчерашний уровень, а за новейшую модель. Её цена держится в коридоре 10–75 долл. за миллион выходных токенов, а на ту же задачу уходит больше токенов. В 2026 году к этому добавилось прямое подорожание: новые версии вышли дороже предшественников.

Прайс-лист при этом плохо отражает реальность. По данным Ramp, американские компании платят OpenAI и Anthropic в среднем около 0,56 долл. за миллион токенов. В агентных сценариях основной объём — это повторное чтение контекста из кэша и дешёвые модели. Пример по методике Martin Alderson: сессия кодового агента с 10 млн токенов из кэша, 0,5 млн входных и 0,2 млн выходных стоит от 23 центов до 25 долларов. Разница в два порядка, и выбор модели с архитектурой кэширования влияет на бюджет сильнее любых изменений прайса.

Куда уходят деньги провайдера

Проспект Anthropic впервые дал проверяемые цифры. Валовая маржа обслуживания запросов около 85% в первом полугодии 2026 года (это расчёт из выручки и себестоимости, компания её не раскрывает). Из каждого доллара выручки около 15 центов идёт на инференс, около 60 на R&D и обучение, около 23 на продажи и около 6 на администрацию. Около 80% выручки даёт оплата по токенам, остальное подписки. Оговорка: почти половина выручки идёт через маркетплейсы AWS и Google Cloud, их комиссия учтена в коммерческих расходах, так что чистая маржа ниже, но порядок тот же.

У OpenAI картина другая: по данным The Information и WSJ, операционный убыток в первом и втором кварталах 2026 года составил 9,3 и 12,3 млрд долл. при выручке 5,7 и 6,7 млрд. Валовая маржа около 39% в первом квартале, потому что много бесплатных и дешёвых тарифов. Эти данные оценочные, компания отчётность не раскрывает.

Итог: цена фронтирной модели определяется не себестоимостью токена, а необходимостью окупать обучение моделей с коротким жизненным циклом, премией за лидерство и дефицитом мощностей. Показательно, что через месяц после запуска Claude Fable 5 на неё приходилось лишь около 6% токенов, покупаемых у Anthropic. Похоже, готовность платить за прирост качества имеет предел.

Подписки: лимиты вместо повышения цен

Фиксированная цена подписки плохо работает, когда агент автономно жжёт токены десятки минут. Провайдеры отвечают не повышением цен, а урезанием лимитов. По модели автора, где себестоимость равна примерно 15% от API-цены того же объёма, средний разработчик на Claude Code с тарифом 100 долл. приносит маржу около 74 долл. Даже 90-й перцентиль остаётся в плюсе. Убыточны только интенсивные пользователи: у экстремальных потерю оценивают примерно в 530 долл. в месяц. Для портфеля тарифа 200 долл. с 15% тяжёлых пользователей маржа около 56%. Это модель с допущениями, часть профилей потребления взята как предположения.

Что делать на практике

Первое: считайте стоимость задачи, а не токена. Смотрите на ставку за чтение кэша и на число токенов на результат. Второе: маршрутизируйте. Дорогую модель включайте там, где разница в качестве превращается в деньги, остальное отдавайте флагманам среднего класса или дешёвым и открытым моделям. Третье: закладывайте в продукт риск смены тарифов и лимитов, а Anthropic в S-1 допускает переход к оплате за результат или за выполненную задачу. Четвёртое: не рассчитывайте, что падение цены интеллекта само снизит ваш счёт, ведь аппетит агентов растёт быстрее.