В ходе, который абсолютно никого не удивит — если вы следили за неумолимым движением ИИ-индустрии к «дешевле, быстрее, достаточно хорошо», — и OpenAI, и Anthropic выпустили новые модели, нацеленные прямо на ваш кошелёк. Или, точнее, на кошелёк вашего отдела корпоративных закупок. Anthropic анонсировала Opus 5.5 — последнюю версию своей массовой рабочей лошадки для программирования и сложной интеллектуальной работы. OpenAI ответила GPT-6 Sol и Luna — своими середнячковыми и меньшими моделями, ориентированными на эффективность. Ни один из релизов не обещает прорывных новых возможностей. Вместо этого всё крутится вокруг эффективности, потому что ничто так не говорит о «передовых инновациях», как гонка ко дну по цене.

Поскольку обе компании нацелены на корпоративных клиентов, они чувствуют давление со стороны открытых моделей. Организации начали изучать маршрутизаторы моделей и менять свою практику, чтобы реже использовать эти дорогие фронтирные модели, выбирая более дешёвые альтернативы. Так что Anthropic и OpenAI делают то, что сделала бы любая рациональная компания перед лицом конкуренции: утверждают, что их новые релизы немного (заметьте, скромно) раздвигают границы возможного, одновременно существенно снижая затраты. Это ИИ-эквивалент того, как производитель люксовых автомобилей вдруг предлагает бюджетный седан и настаивает, что он всё ещё сохраняет премиальное ощущение.

Opus 5.5 находится на верхнем конце среди анонсированных сегодня моделей, но давайте будем честны: Anthropic немного догоняет OpenAI. Ранее в этом месяце OpenAI выпустила GPT-6 Astra, которая иногда скромно обходила Opus 5 в бенчмарках и пользовательских предпочтениях. По цене и возможностям Astra конкурирует и с Opus, и с Fable. Бенчмарки от Anthropic и её партнёров теперь показывают, что Opus 5.5 в некоторых случаях работает лучше GPT-6 Astra в программировании и интеллектуальных задачах — пусть и скромно, потому что нельзя же допускать слишком драматичных результатов.

Настоящая история здесь — стоимость. Из анонса Anthropic: «Входные и выходные токены стоят $4 и $20 за миллион, на 20% меньше, чем у Opus 5. Чтение кэша (которое составляет большую часть затрат на агентную и программистскую работу) стоит $0.20 за миллион токенов, на 60% меньше, чем у Opus 5. Opus 5.5 также генерирует вывод более чем на 30% быстрее, чем Opus 5». Anthropic далее утверждает, что экономия достигает почти 40 процентов по сравнению с Opus 5 для типичных рабочих нагрузок при настройках по умолчанию, потому что помимо снижения стоимости токенов Opus 5.5 использует меньше токенов при выполнении задач. Это как двойной купон на скидку, только для вашего счёта за ИИ.

Говорят, Opus 5.5 особенно способна в «зонах высокого риска», таких как кибербезопасность и биология, так что те же защиты, что применялись к Fable 5.1, будут действовать и здесь. Ваши запросы могут быть автоматически и прозрачно перенаправлены на более старую модель, если их пометят как вторгающиеся на защищённую территорию. Потому что ничто так не говорит о «передовых технологиях», как тихий откат к прошлогодней модели, когда вы спрашиваете об исследованиях усиления функции.

GPT-6 Sol и Luna от OpenAI — это итеративный шаг вперёд. Недавно компания ввела соглашение об именовании Sol, Terra, Luna для семейства моделей GPT-5.6. Совсем недавно — как раз в этом месяце — она представила GPT-6 Astra, свою самую продвинутую и мощную модель. Может быть неочевидно, что означают эти имена, так что вот краткая сводка: Astra — самая агрессивно мощная (и дорогая) модель, предназначенная для тяжёлого программирования и исследований. Sol — способная, но более эффективная и доступная альтернатива — повседневный автомобиль. Terra — сбалансированная модель общего назначения. А Luna — быстрый и дешёвый вариант. Можно примерно сопоставить Astra с Fable от Anthropic, Sol с Opus, Terra с Sonnet, а Luna с Haiku, но это несовершенное соответствие, особенно для моделей верхнего уровня. Представьте это как запутанное меню, где всё звучит как планета, но на вкус — как абонентская плата.

OpenAI говорит, что GPT-6 Sol и Luna обучались методами, аналогичными GPT-6 Astra. В зависимости от бенчмарка, они иногда на несколько процентных пунктов способнее своих предшественников в определённых задачах, но стоят вдвое меньше.