DeepSeek повышает цены на API, а OpenAI делает текстовый ChatGPT безлимитным

Итоговое повышение зависит от модели, типа токенов, состояния кэша и времени запроса. Reuters оценивает рост относительно прежних цен в диапазоне от 50% до 1 100%.

Особенно заметным изменение станет для систем, которые генерируют много ответного текста в часы пик. Стоимость выходных токенов V4-Pro выросла с прежних $0,87 до $1,98 за 1 млн токенов в непиковый период и до $3,96 в пиковый.

Например, кодирующий агент, генерирующий 10 млн выходных токенов в месяц, раньше обходился примерно в $8,70. Теперь расходы составят около $19,80, если вся нагрузка придётся на непиковые часы, или около $39,60 при работе исключительно в пиковые периоды. Это без учёта входных токенов.

Что меняется для разработчиков

Теперь время запуска задачи становится частью управления расходами. Пакетные задания, тестирование моделей, оценки качества и другие несрочные процессы можно попытаться перенести на 17 непиковых часов. У интерактивных приложений такой свободы меньше: запросы поступают тогда, когда пользователю нужен ответ.

Ещё важнее становятся кэширование и маршрутизация запросов. Разработчики могут снизить расходы, если будут:

• повышать долю попаданий во входной кэш;
• направлять рутинные задачи в V4-Flash;
• переносить необязательные вычисления на непиковые часы;
• распределять запросы между несколькими провайдерами.

Для корпоративных команд выбор модели превращается не в разовое сравнение результатов бенчмарков, а в постоянное операционное решение. Важны уже не только качество и цена, но и задержка ответа, кэширование, расписание нагрузки и стоимость перехода к другому поставщику.

Повышение тарифов не лишает DeepSeek ценового преимущества, однако делает его менее существенным. Даже после подорожания модели остаются привлекательными для высокообъёмных агентских и кодирующих задач, но разрыв с конкурентами сокращается. Сам переход к пиковым тарифам выглядит как попытка управлять спросом и эффективнее использовать дефицитные вычислительные мощности. При этом доступные источники не подтверждают, что DeepSeek уже вышла на прибыльность или располагает ясным планом её достижения, поэтому делать такой вывод преждевременно.

OpenAI делает ставку на доступ и пользовательскую привычку

OpenAI выбрала другую стратегию. 6 августа компания объявила, что GPT-5.6 Luna станет моделью по умолчанию для пользователей ChatGPT Free и Go вместо GPT-5.5. Эти тарифы также получили безлимитные обычные текстовые чаты и кнопку Think для более сложных вопросов — с оговорками, связанными с предотвращением злоупотреблений.

Однако слово «безлимитный» здесь не означает неограниченный доступ ко всем возможностям ChatGPT. Отдельные лимиты по-прежнему действуют для загрузки файлов, генерации изображений и других инструментов. Пользователи Free и Go также не получают флагманскую GPT-5.6 Sol: Luna остаётся моделью по умолчанию и обеспечивает работу функции Think на этих уровнях.

Luna позиционируется как более экономичная модель семейства GPT-5.6, а не как его флагман. Сторонние публикации указывают для API цену $0,20 за 1 млн входных токенов и $1,20 за 1 млн выходных, однако эти цифры не подтверждены в предоставленных материалах наиболее авторитетными источниками. Стратегический смысл изменения очевиднее самих API-тарифов: в интерфейсе ChatGPT Free и Go текстовое использование Luna фактически стало бесплатным, но доступ к API остаётся отдельным платным продуктом.

Почему важен рост OpenRouter

Эти решения появились на фоне резкого роста интереса разработчиков к китайским моделям. Bloomberg сообщило, что в июне китайские модели впервые обошли американские платформы по использованию на OpenRouter, а в следующем месяце получили более 60% доли токенов.

OpenRouter — это сервис маршрутизации, через который разработчики могут направлять запросы к многочисленным ИИ-моделям. Поэтому его статистика полезна для оценки поведения разработчиков и распределения API-нагрузки, но не является полным измерением мирового потребления ИИ.

В июльском рейтинге OpenRouter все пять первых мест по объёму токенов заняли модели китайской разработки: MiMo-V2.5 компании Xiaomi, DeepSeek, MiniMax, семейство Qwen от Alibaba и Kimi компании Moonshot. В одном из июньских рейтингов DeepSeek также была названа крупнейшим отдельным поставщиком на платформе с долей 17,6%.

Эта динамика объясняет, почему цены остаются центральным элементом конкуренции. Агентские и кодирующие системы могут отправлять миллионы запросов, и даже небольшая разница в стоимости одного токена быстро превращается в заметные расходы. Но OpenAI показывает, что пользователей можно привлекать не только дешёвым API: доступная модель внутри привычного продукта формирует регулярное использование, обратную связь и потенциальный переход на платные функции.

Две стороны одной коммерческой борьбы

DeepSeek и OpenAI реагируют на одно и то же давление рынка, но делают это по-разному:

• DeepSeek монетизирует спрос. Пиковая тарификация позволяет получать больше выручки в часы высокой загрузки и мотивирует клиентов переносить гибкие задачи на менее загруженное время.
• OpenAI защищает дистрибуцию. Безлимитные текстовые чаты удерживают пользователей Free и Go, тогда как более дорогие функции и старшие модели остаются инструментом разделения тарифов.
• Разработчикам приходится оптимизировать архитектуру. Нужно учитывать не только качество модели и цену в прайс-листе, но и кэширование, задержку, время суток, маршрутизацию и риски смены поставщика.
• Рынок становится мультимодельным. Компания может использовать недорогие модели для извлечения данных, перевода, типового программирования и повторяющихся агентских циклов, а премиальные — для задач, где важны качество рассуждений, контроль, безопасность или интеграция с экосистемой.

Поэтому рост отдельных цен не означает завершения «ценовой войны» в ИИ. Скорее, она разделяется на несколько уровней. Китайские провайдеры конкурируют стоимостью инференса, доступностью моделей и объёмом обрабатываемых токенов. Американские компании делают упор на охват пользователей, интеграцию в продукты, премиальные возможности и корпоративные средства контроля.

Главный вывод

Повышение цен DeepSeek напоминает: низкая стоимость API может быстро привлечь огромный спрос, но не гарантирует, что тарифы останутся низкими навсегда. OpenAI делает противоположную ставку — субсидирует широкое пользовательское знакомство с ИИ, чтобы укрепить дистрибуцию, а затем разделяет аудиторию по моделям и дополнительным функциям.

Для разработчиков и корпоративных заказчиков практический вывод прост: не стоит считать постоянными ни один прайс-лист, ни один бенчмарк. Расходы зависят от нагрузки, уровня модели, состояния кэша и времени суток. Более устойчивой выглядит архитектура, которая измеряет реальные сценарии использования, сохраняет возможность маршрутизации между поставщиками и подбирает модель под стоимость и бизнес-риск каждой конкретной задачи.