Бывший директор Oracle Майкл Хан недавно начал бизнес по выявлению ошибок в счетах за использование искусственного интеллекта.
Его компания Vaudit проверила счета на общую сумму около 34 миллионов долларов от 60 предприятий, большая часть которых — плата за использование Claude Code, и обнаружила в них переплату на сумму примерно 1,7 миллиона долларов.
По данным The Information, аудиторская компания Vaudit заявила, что в счетах предприятий за использование ИИ, которые она проверяла, было обнаружено около 1,7 миллиона долларов подозрительных переплат, в основном связанных с Claude Code.
Среди клиентов, прошедших аудит, есть такие компании, как Panasonic, HP и Honda.
Но если спросить у двух ИИ-гигантов, стоящих по другую сторону счетов, ответ будет другим.
Anthropic заявляет, что не взимает плату за незавершенные запросы или ошибки, не перенаправляет запросы на старые модели втихую, и проблема переплат, похоже, не носит массового характера.
OpenAI более категоричен: нет доказательств того, что эти проблемы возникают у их клиентов.
Обе стороны утверждают, что все в порядке.
Однако после ряда обращений и апелляций от Vaudit и клиентов, около 80% спорных сумм в итоге были возвращены Amazon, Google, Microsoft, Anthropic и OpenAI.
Хан говорит, что эти компании проявляли высокую степень готовности к сотрудничеству при возникновении проблем, соглашались вернуть деньги, но не признавали ошибок.
Таким образом, ситуация выглядит странно: аудиторская компания с бухгалтерскими книгами заявляет: «Я обнаружил это», около 80% сверхплатежей были возвращены, а производители моделей единогласно машут руками: «Ничего подобного не было».
Если все утверждают, что все верно, то как эти деньги были возвращены?
Как появились эти «лишние» 1,7 миллиона?
Для начала посмотрим, что именно обнаружил Vaudit.
Майкл назвал три наиболее распространенных способа переплаты, каждый из которых скрыт в незаметных уголках счета, куда обычно никто не заглядывает построчно.
Первый — подмена модели.
Клиент фактически использует более старую и дешевую модель, а в счете рассчитывают по тарифу более новой и дорогой.
Грубо говоря, вы покупаете место в эконом-классе, а на кассе с вас берут как за бизнес-класс. Разница незаметна за один-два раза, но при миллионах вызовов накапливается.
Второй — плата за неудачу.
Агент или чат-бот не выполнил запрос или даже выдал ошибку, но эта часть все равно попала в счет.
Третий самый скрытый, Хан называет его «шторм повторных попыток» (retry storm). Задача агента ИИ завершилась неудачей, и он беззвучно сам себя многократно перезапускает. Пользователь даже не подозревает, что на бэкенде сжигаются деньги, а расходы тем временем наслаиваются.
Ни один из этих трех случаев не вызван «активным чрезмерным использованием» со стороны пользователя.
Самый пугающий — третий.
Раньше при использовании ПО вы сами шаг за шагом контролировали процесс и могли сразу же остановить его, если что-то шло не так.
Но «фишка» ИИ-агентов как раз в том, чтобы «отпустить их в свободное плавание», а человек остается в стороне от процесса.
Это означает, что когда ИИ-агент в фоновом режиме натыкается на стену, перезапускается, снова натыкается и бесконтрольно сжигает токены, тот, кто обычно мог бы остановить это, даже не знает, что происходит, а счет придет только в конце месяца.
Anthropic, OpenAI: мы не взимали плату незаконно
Суть дела не в том, «кто кого обманул».
Vaudit обнаружил нарушения, но Anthropic и OpenAI их не признали. Это всего лишь точка зрения аудиторской компании, и нельзя на основании одной фразы «обнаружено 1,7 миллиона» навешивать на эти две компании ярлык незаконного взимания платы.
Однако с возвратом денег каждая компания пошла навстречу. Тот факт, что удалось вернуть сразу 80%, как раз и говорит о том, что эти 80% изначально взимать не следовало.
Возврат средств — это исправление ошибки. Деньги вернули, но отчетность остается запутанной.
Причина возникновения такого тупика «возврат денег без признания ошибки» кроется в самом алгоритме бизнеса по выставлению счетов за ИИ.
Почему счета за ИИ от природы нечитаемы
Проблема, возможно, не в «неправильном расчете», а в «изначальной неясности расчета».
Потому что тарификация основана на потреблении токенов: чем больше используешь, тем больше платишь; чем сложнее используешь, тем еще больше платишь. Но токены в привычных дашбордах инфраструктуры в основном невидимы.
Более того, их потребление может сильно колебаться. На один и тот же вопрос, в зависимости от используемой модели, написания промпта, структуры агента, количество сожженных токенов может различаться на порядки.
Чем больше модели движутся в сторону «агентности» (agentic), тем больше они потребляют токенов. Один агент, выполняющий для вас задачу, за кулисами может делать десятки или сотни вызовов модели, и каждый из них стоит денег.
Сложность предсказания и объяснения по своей природе создает эту зону неопределенности для «переплаты».
Слова Хана попадают в самую точку: счета за ИИ становятся все менее прозрачными. И эта фраза как раз бьет по больному месту всей отрасли.
ИИ прошел путь от первоначальной «оплаты за вызов» до сегодняшней «мультимодельности + мультиагентности + облачного посредничества», цепочка выставления счетов растягивается все сильнее: модель-провайдер берет свою долю, облачный провайдер — свою, а промежуточные SDK-прокси добавляют еще одну.
Каждое звено в отдельности выглядит разумно, но когда они складываются в три, трудно с первого взгляда понять, на что именно были потрачены деньги.
Что еще хуже, деньги часто сжигаются там, где вы их не видите.
Реальные сценарии, пожирающие счета, почти всегда скрыты в бэкенде, и по каждому из них можно найти публичные GitHub issues или отчеты об инцидентах.
Изучив эти восемь сценариев, вы понимаете: либо контекст передается снова и снова, либо дочерние агенты крутятся всю ночь без присмотра. Счет незаметно для вас сам по себе растет как снежный ком.
Подписка за 200 долларов, счет на 50 000 долларов
Anthropic сталкивалась с проблемами со счетами за ИИ не раз.
15 июня клиент из Вашингтона, округ Колумбия, Карл Кан подал иск в федеральный суд против Anthropic, обвинив ее в «несоответствии» обещаниям в дорогих подписках.
Согласно отчету The Wall Street Journal, подписка Max 5x от Anthropic стоит 100 долларов в месяц, Max 20x — 200 долларов в месяц, и в рекламе утверждалось, что их лимиты в 5 и 20 раз выше, чем у плана Pro.
Но Кан утверждает, что фактически доступный объем намного ниже рекламируемого.
В апреле этого года он перешел на Max 20x, но через несколько недель уперся в недельный лимит использования: один 5-часовой «спринт» сжег сразу 15% недельной квоты.
Ему оставались только три пути: остановить работу, экономить или доплачивать за дополнительный объем.
Основанием для этого иска стала, главным образом, партия писем, отправленных Anthropic в июле 2025 года подписчикам разных тарифов, в которых указывался примерный недельный объем для каждого уровня.
Истец как раз сопоставил эти черно-белые цифры с фактически полученными лимитами и пришел к выводу о «значительно более низких, чем рекламировалось».
В иске запрашивается статус коллективного иска, охватывающего всех, кто приобретал эти два пакета с апреля 2025 года.
Выявление ошибок в счетах за ИИ становится бизнесом
Компания Vaudit, «разоблачающая» счета за ИИ, была основана в 2023 году, в команде около 30 человек.
Основатель Хан — бывший директор Oracle, его основная сфера — аудит счетов за логистику, транспорт, рекламу и облачные услуги, проще говоря, он специализируется на том, чтобы «проверять счета и экономить деньги».
В начале этого года он перенес этот навык без изменений на счета за ИИ.
На сайте Vaudit написано: «Отслеживайте каждую вашу трату на ИИ и возвращайте расходы». На данный момент сумма проверенных счетов превысила 10 миллиардов долларов.
Метод работы Vaudit прост и прямолинеен:
Клиент устанавливает кусочек ПО в свою ИИ-среду, обычно через интеграцию SDK, который тихо собирает исходные данные об использовании ИИ, а затем сопоставляет их построчно с накладными и счетами. Если есть несоответствия, Vaudit подает апелляцию от имени клиента.
Модель оплаты тоже проста: 1% от проверенной суммы и 30% от возвращенных средств. Чем больше они возвращают клиенту, тем больше зарабатывают сами.
То, что выявление ошибок в счетах за ИИ само по себе может стать бизнесом, говорит о многом: расчеты за ИИ стали настолько сложными, что без «стороннего аудита» уже не обойтись.
И все это происходит в очень деликатный момент.
Anthropic и OpenAI готовятся к IPO, спеша предложить клиентам новые функции. С одной стороны — гонка за оценкой и выручкой, с другой — платные пользователи, хмурящиеся над непонятными счетами.
Так возникает совершенно новая профессия: «налоговый консультант по счетам» в эпоху ИИ.
А кто проверял ваш счет за ИИ?
Ссылки:
https://www.theinformation.com/newsletters/applied-ai/anthropic-customers-find-errant-charges-auditing-startup-says?rc=epv9gi
Эта статья из официального аккаунта WeChat «New Zhiyuan», автор: ASI启示录
