DeepSeek podnosi ceny API. OpenAI odpowiada nielimitowanym czatem tekstowym

Skala podwyżki zależy od modelu, rodzaju tokenów, stanu pamięci podręcznej oraz godziny wykorzystania usługi. Reuters ocenił, że nowe stawki są od 50% do 1100% wyższe od poprzednich cen.

Najbardziej odczują to aplikacje generujące duże ilości tekstu w godzinach szczytu. Cena tokenów wyjściowych V4-Pro wzrosła z 0,87 USD za milion do 1,98 USD poza szczytem i 3,96 USD w szczycie.

Dla agenta programistycznego generującego 10 mln tokenów wyjściowych miesięcznie oznacza to około 8,70 USD przy dawnym cenniku, około 19,80 USD, jeśli cała praca odbywa się poza szczytem, albo około 39,60 USD przy ruchu przypadającym wyłącznie na godziny szczytu — jeszcze przed doliczeniem tokenów wejściowych.

Deweloperzy muszą zacząć planować porę wysyłania zapytań

Nowy model rozliczeń sprawia, że harmonogram zadań staje się częścią zarządzania kosztami API. Firmy mogą próbować przesuwać zadania wsadowe, testy ewaluacyjne, pracę agentów programistycznych i inne pilne mniej zastosowania na okres poza szczytem.

Nie dotyczy to jednak wszystkich aplikacji. Usługi interaktywne muszą odpowiadać wtedy, gdy użytkownik oczekuje odpowiedzi, więc mają mniejszą swobodę w wyborze tańszych godzin.

Większego znaczenia nabierają także pamięć podręczna i routing, czyli kierowanie zapytań do różnych modeli lub dostawców. Lepszy współczynnik trafień w cache, przekazywanie rutynowych zadań do V4-Flash albo przenoszenie części ruchu do konkurencyjnej usługi może ograniczyć wpływ podwyżek.

Dla zespołów korporacyjnych wybór modelu staje się tym samym decyzją operacyjną, a nie jednorazowym porównaniem wyników benchmarku.

Podwyżki nie odbierają DeepSeek całej przewagi kosztowej, ale ją zmniejszają. Firma nadal pozostaje atrakcyjna dla zastosowań wymagających dużej liczby tokenów, choć wyjątkowo tanie wnioskowanie nie jest już tak oczywistym argumentem jak wcześniej. Wprowadzenie taryf szczytowych pasuje do strategii dostawcy próbującego zarządzać popytem i lepiej wykorzystywać ograniczoną moc obliczeniową. Dostępne materiały nie potwierdzają jednak, że DeepSeek osiągnął rentowność ani że ma już jasną drogę do jej osiągnięcia, dlatego taki wniosek należy traktować ostrożnie.

OpenAI konkuruje dostępem i przyzwyczajeniem użytkowników

OpenAI obrało inną drogę. 6 sierpnia firma ogłosiła, że GPT-5.6 Luna stanie się domyślnym modelem dla użytkowników ChatGPT Free i Go, zastępując GPT-5.5. Użytkownicy tych planów otrzymali również nielimitowane codzienne rozmowy tekstowe oraz opcję Think, przeznaczoną do trudniejszych pytań. Dostęp podlega zabezpieczeniom zapobiegającym nadużyciom.

Słowo „nielimitowany” ma tu jednak węższe znaczenie, niż może sugerować. Osobne limity nadal dotyczą przesyłania plików, generowania obrazów i innych narzędzi. Użytkownicy Free i Go nie otrzymują też GPT-5.6 Sol. Ich domyślnym modelem jest Luna, która obsługuje również funkcję Think.

Luna zajmuje bardziej ekonomiczne miejsce w rodzinie GPT-5.6 i nie jest jej flagowym modelem. Zewnętrzne publikacje podają dla API stawkę 0,20 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych, ale tych wartości nie potwierdzają w dostarczonych materiałach źródła o najwyższym poziomie wiarygodności.

Najważniejsza różnica strategiczna jest mimo to czytelna: Luna jest w praktyce bezpłatna przy korzystaniu z tekstowego ChatGPT w planach Free i Go, natomiast dostęp przez API pozostaje osobno płatną usługą.

Dlaczego dane OpenRouter są ważne

Decyzje obu firm pojawiły się w momencie, gdy chińskie modele zdobywały coraz większy ruch deweloperski. Bloomberg podał, że w czerwcu modele chińskich firm po raz pierwszy wyprzedziły amerykańskie platformy w OpenRouter, a w kolejnym raportowanym miesiącu odpowiadały za ponad 60% udziału tokenów.

OpenRouter to platforma, która pozwala deweloperom kierować zapytania do wielu modeli AI. Jej dane są przydatnym wskaźnikiem zachowań rynku deweloperskiego, ale nie stanowią pełnej miary globalnego wykorzystania sztucznej inteligencji.

Wzrost nie dotyczył wyłącznie DeepSeek. W lipcowym zestawieniu OpenRouter wszystkie pięć czołowych miejsc pod względem liczby tokenów zajęły modele rozwijane w Chinach: MiMo-V2.5 firmy Xiaomi, modele DeepSeek, MiniMax, rodzina Qwen firmy Alibaba oraz Kimi firmy Moonshot.

W jednym z czerwcowych rankingów DeepSeek był największym pojedynczym dostawcą na platformie, z udziałem wynoszącym 17,6%.

Ten trend wyjaśnia, dlaczego cennik pozostaje tak ważny. Zadania programistyczne i agenci wykonujący tysiące powtarzalnych operacji premiują modele wystarczająco tanie, by można było uruchamiać je wielokrotnie. Reakcja OpenAI pokazuje natomiast, że udział w rynku można zdobywać nie tylko przez cenę API, lecz także przez dystrybucję produktu.

Umieszczenie sprawnego modelu przed szeroką grupą bezpłatnych użytkowników sprzyja budowaniu nawyku, zbieraniu informacji zwrotnej i późniejszej konwersji części odbiorców na płatne produkty.

Dwie strony tej samej presji rynkowej

DeepSeek i OpenAI odpowiadają więc na różne aspekty tej samej presji:

• DeepSeek monetyzuje popyt. Rozliczanie szczytowe i pozaszczytowe może zwiększyć przychody w okresach największego obciążenia oraz skłonić klientów do przesuwania elastycznych zadań na tańsze godziny.
• OpenAI broni dystrybucji. Nielimitowany tekst ma utrzymać zaangażowanie użytkowników Free i Go, przy jednoczesnym zachowaniu limitów dla droższych funkcji i dostępu do wyższych poziomów modeli.
• Deweloperzy muszą optymalizować więcej niż sam cennik. Liczą się jakość modelu, cache, pora dnia, opóźnienia, routing oraz koszt ewentualnego przeniesienia systemu do innego dostawcy.
• Rynek staje się wielomodelowy. Firma może wykorzystywać tańsze modele do ekstrakcji danych, tłumaczeń, programowania i powtarzalnych pętli agentowych, a modele premium rezerwować do zadań wymagających większej jakości, kontroli lub integracji z konkretnym ekosystemem.

Dlatego wojna cenowa w AI nie kończy się tylko dlatego, że niektóre ceny rosną. Konkurencja rozdziela się na kilka warstw: z jednej strony tanie wnioskowanie i dostępność modeli z otwartymi wagami, z drugiej — zasięg konsumencki, integracja produktu, możliwości premium i narzędzia dla przedsiębiorstw.

Najważniejszy wniosek

Podwyżka DeepSeek przypomina, że bardzo niskie ceny API mogą przyciągnąć ogromny ruch, ale nie gwarantują, że koszty pozostaną niskie na zawsze. Bezpłatna Luna w ChatGPT to odwrotny zakład: OpenAI subsydiuje szeroko dostępne doświadczenie konsumenckie, aby wzmocnić dystrybucję, a następnie różnicuje ofertę modelami i funkcjami innymi niż tekst.

Dla deweloperów i klientów biznesowych praktyczna lekcja jest prosta: nie należy traktować pojedynczego cennika ani benchmarku jako stałego punktu odniesienia. Koszt może zmieniać się wraz z popytem, poziomem modelu, stanem cache i porą dnia.

Najbardziej odporna architektura będzie prawdopodobnie mierzyć rzeczywiste obciążenia, utrzymywać kilka możliwości routingu i dobierać model oraz poziom dostępu do ryzyka biznesowego i wymagań kosztowych konkretnego zadania.