Amerikaanse ondernemingen kiezen steeds vaker voor het goedkoopste AI-model dat de klus aankan, in plaats van automatisch voor de meest geavanceerde beschikbare oplossing te gaan. Die verschuiving zet druk op premium prijzen, nu nieuwere modellen het capaciteitsverschil smaller maken en de tokenkosten blijven dalen, meldt de Financial Times.

Het goedkoopste model kopen dat de klus klaart

De logica is dat dure frontier-modellen alleen moeten worden ingezet wanneer dat nodig is, terwijl routinetaken kunnen worden uitgevoerd door goedkope modellen die de taak ruim voldoende goed uitvoeren.

Dat patroon kwam naar voren in Ramp's AI Index van 9 september, dat de AI-uitgaven van bedrijven bijhoudt. Op basis van uitgafgegevens van augustus 2026 kocht 43,8% van de Amerikaanse bedrijven in Ramp's steekproef producten van Anthropic, tegenover 39,8% voor OpenAI. Ramp wees er ook op dat het toenemende gebruik van goedkopere modellen een bedreiging vormt voor AI-bedrijven wier verdienmodel afhankelijk is van ondernemingen die steeds meer besteden aan frontier-systemenn
De trend is ook in lijn met de bevindingen van het OECD-rapport over agentische AI, gepubliceerd in september 2026. Interviews met 25 organisaties gaven aan dat kostenbesparing een veelvoorkomende reden was voor het adopteren van agentische systemen — AI die meerstaps-taken kan plannen en uitvoeren met beperkt toezicht — naast hun bijdrage aan hogere productiviteit en hun rol bij het oplossen van arbeidstekorten.

Een prijzenoorlog gemeten in fracties van een cent

De prijs van AI-modellen daalt snel, op het moment dat er een nieuwe golf van systemen wordt geïntroduceerd. Volgens eerdere berichtgeving van Cryptopolitan bracht OpenAI op 22 september GPT-6 Sol en GPT-6 Luna uit, geprijsd ten minste 50% onder de voorgaande GPT-5.6-modellen. GPT-6 Sol kost $2 per miljoen invoertokens en $10 per miljoen uitvoertokens, waarbij tokens de standaardeenheid zijn van tekst die modellen verwerken en waarop API-prijzen worden gemeterd.

In dezelfde week lanceerde Anthropic Opus 5.5 en introduceerde xAI Grok 4.7, met debuten in een markt die steeds meer wordt gedreven door prijs-prestatiecriteria. Volgens Axios vormen goedkope maar nog steeds efficiënte modellen de nieuwe concurrentiestrijd in de sector.

De langetermijndaling is nog opvallender. Volgens Epoch AI is de prijs voor het bereiken van een constant AI-prestatieniveau sinds 2023 per kwartaal met ongeveer 47% gedaald — ruwweg 13 keer per jaar.

Kosten per afgeronde taak worden belangrijker

Nu de prijzdruk toeneemt, verschuiven de meetwaarden waarmee bedrijven AI-succes afmeten. Benchmarkleiderschap is niet minder belangrijk geworden, maar er is meer aandacht voor hoeveel klanten betalen voor effectieve prestaties.

Zapier's AutomationBench test AI-agenten op end-to-end-workflows die 47 zakelijke tools omvatten. Per 28 september stond Claude Opus 5.5 aan de top met een efficiëntie van 42,47% tegen een prijs van $1,44 per taak, terwijl GPT-6 Sol op XHigh 33,2% registreerde voor slechts $0,27 per taak.

Dezelfde afweging is zichtbaar op Artificial Analysis. GPT-6 Sol op maximale inspanning scoort 48 op de Intelligence Index naar schatting $1,06 per taak, terwijl Xiaomi's open-weight MiMo-V2.6-Pro — een model waarvan de gewichten openbaar beschikbaar zijn en buiten de infrastructuur van de leverancier kunnen worden gedraaid — 46 scoort voor slechts $0,13 per taak.

Dat verschil is klein genoeg om multi-model routing levensvatbaar te maken. In plaats van voor alle workloads op één leverancier te vertrouwen, kunnen bedrijven het juiste model toewijzen op basis van de relatieve belangrijkheid en complexiteit van elke taak.

Goedkopere tokens kunnen nog steeds hogere rekeningen betekenen

Lagere prijzen betekenen niet noodzakelijk lagere AI-uitgaven. Volgens Axios geeft de Jevons-paradox — voor het eerst beschreven door de negentiende-eeuwse econoom William Stanley Jevons, die opmerkte dat grotere efficiëntie in het gebruik van een hulpbron de totale consumptie eerder doet toenemen dan afremmen — aan dat betaalbaarder middelen leiden tot groter verbruik. Gartner gaf een soortgelijke waarschuwing in zijn prognose van 17 augustus, waarin een stijging van meer dan vijfvoud van de inferentiekosten van agentische workflows tegen 2028 werd geschat.

Goedkopere modellen kunnen ook de toegang in andere delen van de wereld vergroten. Volgens Microsoft's Global AI Diffusion Report kunnen betaalbare en open modellen de beschikbaarheid helpen verbeteren, maar infrastructuur, connectiviteit en vaardigheden spelen een cruciale rol bij het bepalen wie er gebruik van kan maken.

Voor zakelijke kopers wordt de boodschap steeds duidelijker: de beste AI is misschien niet de slimste AI, maar het soort AI dat zijn werk efficiënt doet tegen de laagste kosten.

Bron: Cryptopolitan