Компании OpenAI и Anthropic выпустили новые версии своих моделей искусственного интеллекта — GPT-6.1 Sol и Claude Sonnet 5.5 соответственно — с ценами примерно на 80% ниже предыдущих флагманских решений. Оба продукта предлагают близкое к топовому качество работы, но по значительно более низкой стоимости.
Снижение стоимости и сохранение производительности
29 сентября 2026 года на конференции DevDay в Сан-Франциско OpenAI анонсировала GPT-6.1 Sol, модель, которая по словам компании предоставляет «интеллект, близкий к Astra» за пятую часть стоимости предыдущей модели GPT-6 Astra. Стоимость использования модели составляет $2 за миллион входных токенов и $10 за миллион выходных токенов, а для закэшированных входных данных цена упала до $0.10 за миллион токенов — это на 95% ниже стандартной ставки.
За день до этого, 28 сентября, Anthropic представила Claude Sonnet 5.5, сохранив цену на уровне предыдущей версии — $2 за миллион входных и $10 за миллион выходных токенов. Однако при этом Sonnet 5.5 работает более чем на 30% быстрее и на 30% дешевле по затратам на выполнение одной задачи благодаря уменьшенному числу используемых токенов и более эффективным вызовам инструментов.
Почему цены на топовые модели резко упали
Резкое снижение стоимости объясняется быстрейшим удешевлением GPU-ресурсов по сравнению с ростом спроса на ИИ услуги. В результате лаборатории конкурируют за ценовое позиционирование, на котором формируется основной объем реальных клиентских запросов.
Сравнение производительности моделей
- На бенчмарке DeepSWE v1.1: GPT-6.1 Sol набрал 75%, практически наравне с 74.8% у Astra, при этом стоимость выполнения задачи сократилась примерно на 80%.
- На бенчмарке OSWorld 2.0: Sol достигает результата в пределах 2.1 процентного пункта от Astra (73.5%), при цене порядка $1.30 за выполненную задачу против $9.30 у Astra.
- На более сложных задачах Terminal-Bench Science: Sol показывает 57% при цене $5.47 за задачу, в то время как Astra достигает 68.1% за $23.80. Для масштабных научных вычислений разрыв по качеству и стоимости значителен.
Стоит отметить, что GPT-6.1 Sol вышел всего через неделю после предыдущей «дешёвой» модели GPT-6 Sol, которая уже обеспечивала 68.8% на DeepSWE. Таким образом, большинство улучшений в области кодирования было достигнуто ранее, а новая версия акцентировалась на снижении стоимости и сохранении близкой производительности.
Anthropic: ставка на эффективность, а не снижение цены
В отличие от OpenAI, Anthropic не уменьшала заявленную стоимость токенов, а повысила производительность и эффективность Sonnet 5.5, что позволило выполнять больше работы за те же деньги. На примере бенчмарков:
- На Terminal-Bench 4.0 Sonnet 5.5 набирает 70.6%, опережая свой же флагман Opus 5.5 (66.4%) и значительно превосходя предыдущий Sonnet 5 (10.3%).
- По оценке GDPval-AA v2.1 — Sonnet 5.5 достиг 1844 баллов, что лишь немного уступает Opus 5.5 (1846), но значительно превышает предыдущую версию.
Данные показывают, что Anthropic сконцентрировалась на оптимизации потребления токенов и уменьшении лишних вызовов инструментов, а не только на увеличении размера модели. Такая стратегия улучшает качество исполнения в задачах, где важна дисциплина работы, а не только «сырое» вычислительное мощь.
Рыночная ситуация и будущее цены на ИИ
Сегодня модели Sol и Sonnet доступны широко: для пользователей ChatGPT категорий Plus, Pro, Business, Enterprise, Edu, а также для разработчиков через API под именем gpt-6.1-sol. OpenAI также анонсировала скорое появление версии Ultrafast, которая будет работать до восьми раз быстрее в задачах кодирования.
Тем временем на рынке появились более недорогие открытые модели, такие как Qwen3.8-27B от Alibaba, которые доступны по цене от $0.0427 за миллион входных и $4.40 за миллион выходных токенов. Хотя её производительность значительно ниже Sol и Sonnet 5.5, она уже подходит для простых задач с большим объёмом, таких как классификация, извлечение данных и агентские циклы.
Выводы
Основная тенденция — это смещение рынка к более доступным, оптимизированным решениям, которые обеспечивают высокую производительность при значительно сниженной стоимости. Конкуренция и технологический прогресс в аппаратном обеспечении позволяют синхронизировать качество и цену все ближе к потребностям реального рынка.
При выборе между моделями для задач программирования и агентской логики сейчас рационально отдавать предпочтение GPT-6.1 Sol и Sonnet 5.5, тогда как для сложных научных или логических расчетов флагманские решения по-прежнему сохраняют преимущество.
Прокомментировать в Телеграм: https://t.me/n8nhow
Подписаться на канал обучения n8n: https://t.me/n8ncoaching