За две недели подешевели обе флагманские линейки. У Anthropic вышел Opus 5.5: вход и выход дешевле примерно на 20%, чтение из кэша – на 60%. У OpenAI вышли GPT-6 Sol и Luna, там цены программного интерфейса упали вдвое.

Скидка на токен не переносится в счёт один к одному. В разборе на стороне Anthropic типичную сессию оценивают дешевле примерно на 30% при снижении цены токена на 20%. Кодинг-агент работает циклами: читает диалог, зовёт инструмент, получает результат и при следующем обращении снова отправляет весь разговор. Лишняя попытка исправления легко съедает то, что вы сэкономили на сокращении контекста.

Epoch AI посмотрела на это как на тренд. За один и тот же уровень возможностей платят примерно на 47% меньше каждый квартал – около 13 раз за год. У моделей, только что ставших лучшими в своём классе, темп выше, порядка 66% в квартал. Через два года после выхода он падает примерно до трети.

Дальше самое неудобное для сметы. Стоимость задачи зависит от оболочки, в которой работает модель. В Berkeley и Arena прогнали семь моделей в трёх оболочках: доля решённых задач почти не менялась, а стоимость одной и той же модели различалась до пяти раз. Попытка с Claude Fable 5 стоила около $1,30 в Claude Code и примерно $0,70 в минималистичной оболочке, при почти одинаковом результате.

Часто верх линейки вообще не нужен. Bito прогнала 29 моделей на 60 реальных инженерных задачах: для 21 модели нашлась более дешёвая, которая справлялась не хуже.

Что из этого следует для руководителя. Смету на ИИ придётся пересчитывать каждый квартал: годовой контракт устаревает быстрее, чем заканчивается. В сравнении инструментов одного названия модели мало – вы платите за модель внутри конкретной оболочки. И перед тем как ставить команде старшую модель, стоит проверить на своих задачах, справляется ли младшая.

Цены построчно, график Epoch AI и разбор оболочек – в двадцать четвёртом дайджесте. Там же – крупнейшее исследование найма после внедрения ИИ и три расследования о том, что агенты делают без присмотра.