Wojna cenowa na rynku AI wkroczyła w nową fazę. Przez cały 2026 rok OpenAI i Anthropic systematycznie obniżały ceny swoich modeli ze średniej półki, a redukcje są na tyle głębokie, że deweloperzy zaczynają się zastanawiać, czy alternatywy open source wciąż są warte kłopotu z samodzielnym hostowaniem. Ponieważ opłaty za tokeny to dominujący koszt cykliczny dla zespołów uruchamiających funkcje AI w środowisku produkcyjnym, cięcia tej skali bezpośrednio przekładają się na decyzje „budować czy kupować” w całej branży.

Liczby stojące za wojną cenową

30 lipca OpenAI obniżyło ceny GPT-5.6 Luna o 80%, sprowadzając koszty do 0,20 USD za milion tokenów wejściowych i 1,20 USD za milion tokenów wyjściowych. Wyższy model firmy, GPT-5.6 Terra, również otrzymał cięcie — o 20%, do 2 USD za wejście i 12 USD za wyjście za milion tokenów.

Anthropic poszło w ślady 10 sierpnia, utrwalając cenę wprowadzającą Claude Sonnet 5 na poziomie 2/10 USD za milion tokenów.

Druga fala nadeszła 22 września.AI wprowadziło GPT-6 Sol i GPT-6 Luna w cenach 2/10 USD oraz 0,10/0,50 USD, czyli o około 50% niższych niż ceny poprzedniej generacji. Anthropic odpowiedziało modelem Claude Opus 5.5 w cenie katalogowej 4/20 USD, przy czym wbudowane usprawnienia wydajności dają użytkownikom około 40% realnych oszczędności.

Dla czytelników niezaznajomionych z tymi cennikami: ceny API rozliczane są za milion tokenów — czyli fragmenty słów i znaków przetwarzane przez modele — przy czym wejście, czyli tekst otrywany przez model, jest zwykle tańsze niż wyjście, czyli tekst generowany.

Dlaczego open source czuje presję

Samodzielne hostowanie modeli open-weight nie wiąże się z opłatami za tokeny, ale przenosi koszty na sprzęt GPU, czas inżynierów i całodobową eksploatację. Każde cięcie cen katalogowych modeli własnościowych zmniejsza lukę, którą samodzielny hosting musi zniwelować, by uzasadnić ten narzut.

Przedsiębiorstwa coraz częściej dzielą swoje obciążenia na poziomy. Tanie modele własnościowe obsługują rutynowe zadania, takie jak streszczanie, klasyfikacja czy podstawowe interakcje z klientami, podczas gdy modele premium są zarezerwowane dla wyspecjalizowanych obciążeń, gdzie różnice w wydajności naprawdę mają znaczenie.

Open source wciąż ma znaczący udział w wolumenie, zwłaszcza na platformach takich jak OpenRouter, gdzie deweloperzy mieszają i dopasowują modele za pośrednictwem jednej integracji.

Chiński czynnik

Chińskie firmy AI wyznaczają agresywnie niskie benchmarki cenowe, przez które nawet obniżone ceny amerykańskie wydają się wysokie. DeepSeek V4 Flash oferuje ceny już od około 0,14/0,28 USD za milion tokenów, podcinając amerykańską konkurencję o szeroki margines. Przy dużych wolumenach takie różnice szybko składają się na istotnie różne rachunki miesięczne dla dużych obciążeń.

Luka wydajnościowa również się zmniejsza. Niektóre chińskie modele zbliżają się już do możliwości amerykańskiej średniej półki przy kosztach pięć do dziewięć razy niższych.

Matematyka IPO i presja na marże

Oczekuje się powszechnie, że zarówno OpenAI, jak i Anthropic będą dążyć do wejścia na giełdę. Agresywne cięcie cen zwiększa adopcję i wskaźniki użytkowania, ale jednocześnie kompresuje marże. Zakładają one, że niższe ceny napędzą większy wolumen, a większy wolumen ostatecznie zrekompensuje cieńsze marże na każdym pojedynczym wywołaniu API.

Ten kompromis ma dodatkowe znaczenie przed debiutem giełdowym, gdy inwestorzy zwykle badają wzrost i rentowność równolegle. Jako spółki prywatne żadna z firm nie publikuje dziś audytowanych sprawozdań finansowych, więc ich przyszłe dokumenty IPO pozwolą branży po raz pierwszy przyjrzeć się, czy dyskontowe tokeny przekładają się na przychody w dużej skali.