Продължете към съдържанието

Вътрешните китайски LLM са твърде скъпи за тежки потребители: Предимството в цената на токен изчезва, когато реалните работни процеси за разработка достигнат десетки милиарди токени дневно

  • от



Вътрешните китайски LLM са твърде скъпи за тежки потребители: Предимството в цената на токен изчезва, когато реалните работни процеси за разработка достигнат десетки милиарди токени дневно

Докато китайските LLM изглеждат по-евтини при сравнение на токен, тежките потребители в сценариите за кодиране с изкуствен интелект са изправени пред драстично по-високи реални разходи поради липсата на групиране на абонамент с фиксирана ставка. Разработчик, който консумира десетки милиарди токени дневно, би платил приблизително 7800 юана на ден, използвайки GLM-5.2 API ценообразуване, еквивалентно на 1084 USD, докато същото работно натоварване струва приблизително 300 юана на седмица чрез абонамент за GPT Codex Pro. Парадоксът възниква, защото чуждестранните модели обединяват потреблението на токени във фиксирани месечни абонаменти, които ефективно ограничават разходите за най-натоварените потребители, докато китайските модели таксуват стриктно за токен с ограничени или никакви фиксирани опции. Ценообразуването на китайски API за токен изглежда по-ниско при 1,4/4,4 USD на милион токени за GLM-5.2 вход/изход спрямо GPT-5.6 Sol при 5/30 USD, но за ежедневна консумация на няколко милиарда токена предимството на пакета напълно обръща сравнението.

Codex Plus предлага 20 USD/месец, а Pro започва от 100 USD/месец с приблизително 5x или 20x квота, плюс препълване при ставките на API. Claude Code предлага Pro на 20 USD/месец и планове Max на 100-200 USD/месец. Тези пакетни планове означават, че тежък потребител, който харчи 300 юана седмично за Codex, би похарчил приблизително 7800 юана дневно за сравним китайски модел. Цените на Alibaba Qoder CN от 59-169 юана/месец за индивидуални планове с 2 000-6 000 кредита се изразходват в рамките на дни от тежки потребители, като се съобщава, че приблизително 20-30 корпоративни клиенти спират подновяването след преструктурирането на цените. Корпоративното издание на Qoder при 199 юана/место-месец се изразходва за 3 дни при умерена употреба или 1 ден при тежки потребители.

Абонаментът за GLM-5.2 стана изключително труден за достъп. Ежедневното освобождаване на квота в 10 сутринта се разпродава за минути, като наличният обем е намален до 20% от първоначалния от януари 2026 г. поради ограничения на изчисленията. Пиковите часове прилагат приспадане с троен жетон. Един разработчик описа системата като подобна на рулетка. Ценообразуването на Kimi Code при 49-699 юана на месец със седмично опресняване по подобен начин липсва пакетирането с фиксирана ставка, което прави чуждестранните абонаменти рентабилни за тежки потребители. Китайските доставчици на модели цитират изчислителните разходи за изводи като пречка за групирането с фиксирана ставка. За разлика от облаците за изводи, оптимизирани за кеширано, пакетно обслужване, китайските доставчици са изправени пред по-високи разходи за обслужване на токен поради по-кратки прозорци за кеширане на контекста, липса на ефективност на групиране между потребители в мащаб и икономическата реалност, че групирането с фиксирана ставка изисква свръхпровизионен капацитет за изводи, който китайските компании в момента не могат да си позволят предвид ограниченията на изчислителните доставки.

Ценовата стратегия създава проблем със сегментирането на пазара. Леките потребители се възползват от по-ниските китайски цени за токен, но сегментът на разработчиците с най-висока стойност е ефективно субсидиран към чуждестранни модели чрез предимството на пакетирането. Китайските модели държат 63,5% от глобалния дял на изводите чрез леки потребители и чувствителни към разходите приложения, които не са разработчици, докато кодирането с висок интензитет на AI преминава към абонаменти за GPT и Claude. Един план за кодиране с фиксирана ставка, съответстващ на седмичните разходи на Codex, може да улови дял от разработчиците, но ще изисква ограничен изчислителен капацитет за компаниите с изкуствен интелект.



Source link