Prawdziwy powód, dla którego OpenAI tnie ceny tokenów – to nie tylko przez Anthropic

OpenAI podobno rozważa znaczne obniżki cen swoich tokenów AI, ale to posunięcie jest czymś znacznie więcej niż tylko prostym ciosem wymierzonym w konkurencyjnego Anthropica. To desperacka obrona, napędzana przez klientów biznesowych otwarcie buntujących się przeciwko wymykającym się spod kontroli kosztom, narrację o produktywności programistów załamującą się pod ciężarem własnych, błędnych założeń oraz nieubłaganie zbliżający się termin pierwszej oferty publicznej (IPO), przed którym dywersyfikacja produktów okazuje się niebezpiecznie płytka .

To, co na pierwszy rzut oka wygląda na klasyczną wojnę cenową, w rzeczywistości jest kulminacją miesięcy narastającej presji strukturalnej na podstawowy model ekonomiczny branży.

Wojna cenowa jest faktem, ale OpenAI już przegrywa

The Wall Street Journal poinformował 11 czerwca 2026 roku, że OpenAI rozważa „drastyczne” lub „znaczące” obniżki opłat za tokeny . Według osób zaznajomionych ze sprawą, plan ten ma częściowo na celu „przejęcie inicjatywy”, ponieważ OpenAI spodziewa się, że Anthropic wprowadzi podobne cięcia .

Rzeczywistość jest jednak taka, że Anthropic już od jakiegoś czasu agresywnie działa na polu cenowym. 9 czerwca, zaledwie dwa dni przed tym, jak wieści z OpenAI ujrzały światło dzienne, Anthropic wprowadził na rynek model Claude Fable 5 w cenie 10 dolarów za milion tokenów wejściowych i 50 dolarów za milion tokenów wyjściowych — to połowa ceny poprzedniego modelu Mythos Preview. Nowy model uzyskał wynik 80,3% w teście SWE-Bench Pro, co stanowi przewagę 22 punktów nad wynikiem GPT-5.5 wynoszącym 58,6% . Anthropic wprowadził również ośmiokrotnie tańszy tryb „Compact”, a 14 maja gruntownie zmienił strukturę subskrypcji, tak aby intensywni użytkownicy Claude Agent SDK zostali przeniesieni z ryczałtowych abonamentów na rozliczenia w modelu API od 15 czerwca .

Uczciwa ocena krajobrazu konkurencyjnego sugeruje, że OpenAI nie działa z pozycji siły. Obniżki cen są odpowiedzią na utraconą pozycję rynkową, a nie wspaniałomyślnym gestem .

Kryzys kosztowy w przedsiębiorstwach: „Ogromny problem”

Dyrektor generalny OpenAI, Sam Altman, publicznie przyznał podczas niedawnego wydarzenia, że koszty korzystania z AI stały się „ogromnym problemem” dla klientów biznesowych . Alexander Embiricos, szef działu enterprise w OpenAI, powiedział TechCrunch, że rozmowy z klientami uległy zasadniczej zmianie: „Sześć miesięcy temu rozmawiałem z klientem i wszystko kręciło się wokół 'Co to potrafi? Czy jest wystarczająco dobre?'. Nasze rozmowy już nigdy nie dotyczą tych kwestii. Teraz dotyczą one: 'Hej, wydajemy mnóstwo pieniędzy. Jaką masz widoczność? Jaką masz kontrolę?'” .

Skala wydatków przedsiębiorstw jest oszałamiająca. Altman ujawnił, że jeden z najbardziej zaawansowanych użytkowników OpenAI zużywa 100 miliardów tokenów miesięcznie, co przy uśrednionych stawkach dla klientów biznesowych przekłada się na rachunek rzędu 100 000–300 000 dolarów miesięcznie . Altman powiedział, że firma chciałaby rozliczać AI „jak prąd” – model „płać za zużycie” brzmi atrakcyjnie w teorii, ale staje się przerażający dla dyrektorów finansowych, gdy licznik nigdy nie przestaje bić .

Pojedynek na kod: Codex kontra Claude Code

Obie firmy postrzegają narzędzia dla deweloperów jako kluczowy przyczółek do zdobycia rynku AI w przedsiębiorstwach. OpenAI już w kwietniu 2026 roku obniżyło cenę subskrypcji „Pro” do 100 dolarów miesięcznie, aby uczynić swoje narzędzia programistyczne Codex tańszymi dla profesjonalistów . Anthropic ze swoim Claude Code i Agent SDK jest pozycjonowany jako bezpośrednia alternatywa.

Czerwcowa zmiana systemu kredytów u Anthropica skutecznie zlikwidowała 15-30-krotną dotację, która sprawiała, że intensywne korzystanie z SDK było sztucznie tanie w planach ryczałtowych, co znacząco podniesie koszty dla najcięższych użytkowników Claude Code . Czas, w którym pojawiły się doniesienia o planowanych obniżkach OpenAI – kilka dni po premierze modelu Anthropica i tuż przed zmianą rozliczeń 15 czerwca – sugeruje celową próbę wykorzystania momentu szoku cenowego u klientów.

Rozliczenie z „Tokenmaxxingiem”

Kryzysu cenowego nie można zrozumieć bez równoczesnego upadku narracji o produktywności zwanej „tokenmaxxingiem”. Tokenmaxxing – praktyka traktowania zużycia tokenów AI jako wskaźnika produktywności inżynierskiej – stała się wewnętrzną kulturą w całej Dolinie Krzemowej w 2025 i na początku 2026 roku. The New York Times donosił w marcu, że jeden z inżynierów OpenAI przetworzył 210 miliardów tokenów w ciągu jednego tygodnia, a w Amazonie niektórzy pracownicy uruchamiali agentów AI do wykonywania „całkowicie bezsensownych lub zbędnych zadań” tylko po to, by utrzymać swoje statystyki zużycia tokenów na wysokim poziomie .

Jednak dane stanowczo obróciły się przeciwko tej praktyce. Firma analityczna Faros AI, analizując dane od 22 000 deweloperów z 4 000 zespołów, odkryła, że o ile wdrożenie AI przyspieszyło realizację zadań (liczba ukończonych zadań wzrosła o 34%, a dużych zadań o 66%), to jednocześnie liczba błędów na dewelopera wzrosła o 54%, mediana czasu przeglądu kodu zwiększyła się pięciokrotnie, a współczynnik zmian kodu (churn) wzrósł o zdumiewające 861% w środowiskach o wysokim stopniu wykorzystania AI .

Początkowe wskaźniki akceptacji kodu na poziomie 80–90%, które menedżerowie świętowali, okazały się mirażem. Gdy badacze prześledzili zmiany w kodzie w kolejnych tygodniach, realny wskaźnik akceptacji spadł do 10–30%, ujawniając pokaźny, ukryty dług technologiczny . Firma Jellyfish odkryła, że górne 10% użytkowników Claude Code zużywało około dziesięć razy więcej tokenów niż mediana dewelopera, ale generowało tylko około dwa razy więcej wyników . Koszt jednego scalonego żądania ściągnięcia kodu (merged pull request) wzrósł z 0,28 dolara przy niewielkim użyciu AI do nawet 89 dolarów przy intensywnym użyciu, co wynika z danych firmy programistycznej Jellyfish .

Nawet poza inżynierią, szerszy argument o produktywności się kruszy. Raport BCG „Global AI at Work 2026”, oparty na ankietach wśród prawie 12 000 pracowników pierwszej linii, wykazał, że 42% regularnych użytkowników AI zgłaszało oszczędność ośmiu godzin tygodniowo, czyli równowartość pełnego dnia pracy. Ale 66% stwierdziło, że otrzymało ograniczone lub żadne wskazówki, co zrobić z zaoszczędzonym czasem, a połowa przyznała, że nie stała się wymiernie bardziej produktywna . Dyrektor operacyjny Ubera, Andrew Macdonald, przyznał, że firma ma trudności z połączeniem wzrostu produktywności poszczególnych pracowników z jakimkolwiek wpływem na całą firmę .

Chris Bedi, dyrektor ds. klientów w ServiceNow, dosadnie uchwycił rosnący sceptycyzm: „To prawie jak mierzenie sukcesu restauracji ilością kupowanego jedzenia, a nie liczbą zadowolonych klientów, którzy ją opuszczają. Za te tokeny trzeba zapłacić rachunek” .

Rozmowy w firmach przestały krążyć wokół „przyspieszania”, a zaczęły wokół „potrzebujemy barier ochronnych” . Ta zmiana bezpośrednio zagraża podstawowemu modelowi przychodów dostawców AI, którzy czerpią korzyści z nieograniczonego użycia.

Cień IPO i problem towaru

Zarówno OpenAI, jak i Anthropic podobno przygotowują się do pierwszych ofert publicznych . Ten harmonogram sprawia, że ekonomika wojny cenowej jest szczególnie niebezpieczna. Agresywne cięcia cen tokenów bezpośrednio obniżają marże w momencie, gdy obie firmy muszą wykazać zrównoważoną ekonomikę jednostkową przed inwestorami z rynku publicznego. Obniżanie cen bez odpowiedniej redukcji ogromnych kosztów obliczeniowych wymaganych do trenowania i wnioskowania modeli może sprawić, że rentowność stanie się jeszcze bardziej nieuchwytna .

Jednak głębszą obawą inwestorów są koszty zmiany dostawcy – a raczej ich brak. Badanie 200 menedżerów przeprowadzone przez Wakefield Research w marcu i kwietniu 2026 roku wykazało, że 79% respondentów było lekko lub bardzo zaniepokojonych uzależnieniem od jednego dostawcy AI (vendor lock-in) . Gdy wynik jednego modelu AI jest mniej więcej tak samo dobry jak drugiego do danego zadania, a integracja API jest względnie prosta, klienci biznesowi mogą przejść do tańszej opcji przy minimalnym tarciu.

Era AI „jesz, ile chcesz” dobiegła końca . To, co wyłania się na jej miejsce, mniej przypomina wojnę platform, w której zwycięzca bierze wszystko, a bardziej przypomina walkę cenową na rynku towarów (commodities), w której przetrwa dostawca o najniższych kosztach. Planowana obniżka cen przez OpenAI jest w gruncie rzeczy przyznaniem, że sam produkt nie jest wystarczająco unikalny, by uzasadnić wyższą cenę, gdy klienci analizują każdy wydany token.