当大型语言模型提供商停止补贴时会发生什么?
摘要
一位开发者分享了从补贴的OpenAI Codex切换到OpenRouter后AI推理成本的经历,引发了关于当前LLM定价模式可持续性的讨论,以及可能转向开源自托管的趋势。
我运行着 **Hermes agent**,并将我的OpenAI Codex连接了两个月,每月20美元固定费率,一切正常。上周日我达到了每周限制,因为我用了5.5 fast模式。那天我把Hermes中的提供商换成了OpenRouter,只用了一天,执行完全相同的任务就花了18.7美元。那一天让我思考。OpenAI、Anthropic、Google目前都在以低于成本的价格销售推理。这是抢占土地阶段,先吸引开发者,以后再考虑利润率。当这种情况改变时:
* 副项目变得不再负担得起
* 每天进行500次以上调用的agent会很快变得昂贵
* 小团队首先被定价出局
我们正建立在从未打算永久的定价之上。开源模型可能是一种对冲。自托管可能成为默认选择。当这些公司停止补贴时,你认为会发生什么?IT行业会发生什么?
相似文章
当他们停止补贴LLM订阅时会发生什么?
关于LLM订阅不可持续补贴的评论,预测随着风投资金收紧,价格将上涨,生态系统发生变化,并对开源模型的可用性和硬件成本表示担忧。
当前LLM成本为何不可持续
本文认为,当前高昂的LLM定价不可持续,原因是性能提升递减、开源权重模型兴起、专用AI芯片降低推理成本以及零切换成本,并预测随着竞争加剧,价格将大幅下降。
AI困境:我们正生活在一个高度补贴的有趣时代
文章追溯了大语言模型从社区知识共享到当前补贴模式的演变过程,强调了AI公司面临盈利困难的财务困境——若提高价格则面临用户流失风险。
没有开源LLM的竞争,闭源LLM公司将变得贪得无厌。
文章认为,如果没有开源LLM的竞争,像Anthropic这样的闭源公司会变得傲慢并对客户收取过高费用,例如每月200美元的订阅费。
开源大模型是否已经“足够好”了?
探讨开源大模型是否已能满足大多数用例,质疑闭源模型的附加价值及成本效益权衡。