Счет на 500 миллионов долларов за 1 месяц!
Недавно в мире технологий произошел громкий провал. Согласно отчету Axios, одна компания всего за месяц сожгла 500 миллионов долларов на Claude!
Причина вызывает смех сквозь слезы: руководство, предоставляя сотрудникам доступ к Claude, забыло установить лимиты на использование.
На самом деле, счета за ИИ взрываются не только у этой компании.
В апреле этого года пользователь Google Cloud из-за утечки API-ключа в публичном сервисе получил счет на 18 000 долларов за ночь при изначальном бюджете в 7 долларов.
Этого несчастного пользователя зовут Jesse Davies, он AI-консультант из Австралии, основатель Agentic Labs. Он установил две страховки для своего аккаунта Google Cloud: предупреждение о бюджете в 10 австралийских долларов (около 7 долларов США) и жесткий лимит расходов в 1400 долларов.
По сообщению Tom's Hardware, злоумышленники обнаружили его сервис Cloud Run, опубликованный несколько месяцев назад из AI Studio, и отправили более 60 000 запросов. Две страховки не помогли: расчет счетов происходит с задержкой, и к тому моменту, когда система среагировала, сумма уже взлетела до 18 000 долларов.
В середине мая основатель проекта с открытым исходным кодом OpenClaw, Peter Steinberger, опубликовал в X скриншот: счет за API OpenAI за 30 дней — 1,3 миллиона долларов.
В его команде всего три человека, но они управляют 100 параллельно работающими агентами Codex: 30 дней, сжигание 603 миллиардов токенов, 7,6 миллионов запросов. К счастью, эти 1,3 миллиона долларов он не оплачивал из своего кармана.
Steinberger в феврале этого года присоединился к OpenAI, и эти 1,3 миллиона долларов были засчитаны как внутренний эксперимент:
Тестирование пределов AI-программирования без учета стоимости токенов. Он добавил, что это результат «Fast Mode» (расчет по высокому тарифу) Codex, после отключения которого сумма составила бы около 300 000 долларов.
Еще раньше технический директор Uber, Praveen Neppalli Naga, признался The Information, что компания в апреле исчерпала годовой бюджет на Claude Code. Их операционный директор также публично заявил, что затраты на ИИ становятся все более «труднопояснимыми».
500 миллионов, 1,3 миллиона, 18 000 — суммы различаются на порядки, но указывают на один и тот же факт:
В эпоху агентов любой из факторов — утерянные ключи, работающие круглосуточно армии агентов, учетные записи без установленных лимитов — может в одночасье взорвать ваш счет за токены.
Почему взрываются счета за ИИ?
Ответ в основном кроется в изменениях в способах тарификации.
С апреля этого года OpenAI начала переход от помесячной фиксированной оплаты к оплате по фактическому потреблению токенов.
2 апреля тарификация Codex изменилась с оценки по сообщениям на расчет по потреблению токенов: входные токены, кэшированные входные токены и выходные токены стали рассчитываться отдельно. 23 апреля эти правила распространились на все Enterprise, Edu, Health, Gov тарифы: невидимая скидка в ежемесячной плате была убрана.
GitHub также последовал за ним, недавно официально объявив: все тарифы Copilot с 1 июня 2026 года переходят на оплату по потреблению. Старая логика «премиальных» запросов упраздняется, заменяясь на «AI-квоты», которые рассчитываются по фактическому расходу входных, выходных и кэшированных токенов в соответствии с API-тарифами каждой модели.
GitHub официально объяснил причину таких изменений:
Сейчас пользователь платит одинаково за быстрый вопрос в чате и за автономную задачу по кодированию, которая может выполняться несколько часов. GitHub фактически субсидировал пользователей с тяжелыми задачами, но эта модель стала неустойчивой.
До появления ИИ-агентов стоимость чата и завершения кода была сопоставима, и фиксированная ежемесячная плата могла покрывать расходы.
С появлением агентов одна задача может выполняться непрерывно часами, изменяя всю кодовую базу. Разница в затратах между интенсивными и легкими пользователями может достигать порядков. Перед такой разницей модель фиксированной ежемесячной платы рухнула.
После новости на Reddit и X поднялась буря негодования.
Разработчик под ником JBusu выложил скриншот счета, прямо заявив, что новая ценовая политика — «просто шутка». Траты, которые ранее составляли 28,12 доллара в месяц, по новой системе обойдутся в 746,01 доллара. Он решил отменить подписку: «За эти деньги я могу арендовать облачный сервер себе и еще дешевле».
У другого пользователя скриншот был еще более шокирующим: расходы взлетели с 50 долларов до 3000 долларов. Он сказал, что не ожидал такой дикой ценовой политики: «Кто-то еще продолжит подписку?»
Однако некоторые опытные пользователи Copilot выступили с контраргументом: эти экстремальные счета, скорее всего, результат безответственного отношения к токенам со стороны «vibe-coder'ов» (кодирующих по наитию) и не отражают нормальное использование.
Один из ветеранов оставил комментарий: «Я использую его постоянно, к концу месяца почти никогда не превышаю лимит, трудно поверить, что это разница в сложности работы.» Другой был более прямолинеен: «Просто некоторые хотят разработку в полностью автоматическом режиме YOLO, позволяя ИИ работать как угодно. Исключение таких растрат пойдет на пользу остальным.»
Важно понимать: GitHub не отменил фиксированную ежемесячную плату, цена базовой подписки не изменилась. Изменилась оплата дополнительного потребления, задач агентов, вызовов более дорогих моделей — теперь это оплата по факту использования.
Сильнее всего пострадают те, кто использует Copilot для длительных цепочек задач — интенсивные пользователи агентов.
Рейтинг, испорченный своими же
Крах модели фиксированной платы связан не только с изменением правил тарификации платформами, но и с тем, что пользователи ИИ сами активно сжигают ресурсы.
В мае Business Insider сообщил, что Amazon закрыла внутренний рейтинг использования ИИ под названием KiroRank.
В отчете со ссылкой на информированные источники говорилось, что этот рейтинг тихо породил странный стиль работы: некоторые сотрудники, чтобы подняться в рейтинге, стали сжигать токены на задачах, не решающих реальных проблем, исключительно ради позиции.
После того, как история вскрылась, старший вице-президент Amazon Дейв Тредвелл напрямую обратился ко всем сотрудникам: «Не используйте ИИ ради использования ИИ. Используйте его для решения проблем клиентов, бизнес-проблем, для инноваций.»
Хотя это немного абсурдно, но совсем не удивительно. Когда «сжигание токенов» ведет к попаданию в рейтинг, сотрудники естественным образом начнут сжигать токены.
В Кремниевой долине у этого явления появилось специальное название: Token maxxing (максимальное сжигание токенов), когда потребление приравнивается к продуктивности.
В отчете Axios также упоминается, что некоторые технические директора обнаружили, что сотрудники используют дорогие передовые ИИ-модели для таких простых вещей, как проверка погоды или написание обычных писем, что незаметно раздувает счета.
KiroRank не являлся частью официальной системы оценки Amazon, а был неформальным инструментом, созданным сотрудниками. Но он ясно выявил классический принцип управления: когда KPI установлены неправильно, люди найдут самый умный способ их обойти.
Приравнивание «сколько использовали» к «насколько хорошо работают» — вот что является институциональным корнем нынешней волны растрат на ИИ.
Те, кто считают токены, уже зарабатывают
Обратная сторона беспокойства о счетах за токены — это те, кто тихо построил на этом бизнес.
Первый путь: накормить ИИ контекстом.
Glean — это как раз компания самого Арвинда. Она создает корпоративных ИИ-ассистентов: объединяет знания, разбросанные по всей компании, чтобы ИИ сотрудников получал контекст напрямую, не роясь повсюду. ИИ меньше петляет — потребляет меньше токенов.
Этот механизм позволил Glean утроить годовой доход за 15 месяцев, превысив 300 миллионов долларов. Клиентами являются Databricks, Reddit, Samsung.
Второй путь: распределить задачи подходящим моделям.
Стартап по маршрутизации моделей Factory AI занимается именно этим: автоматически направляет каждую задачу наиболее подходящей модели, простые задачи — на дешевые тарифы, сложные — на топовые. Арвинд также говорил: правильная маршрутизация может сэкономить в 10 раз.
Оба пути ведут к одной цели: заставить ИИ работать, но не позволять ему бездумно жечь ресурсы.
Академические исследования также закладывают основу для такого поворота.
https://arxiv.org/pdf/2604.22750
В статье на arXiv от апреля 2026 года впервые системно разобрано, как именно агенты по кодированию сжигают деньги.
Вывод первый: потребление токенов агентскими задачами может в тысячи раз превышать обычное код-рассуждение и диалоги о коде. Главный фактор роста затрат — входные токены.
Вывод второй: одно и то же задание, выполненное несколько раз, может отличаться по потреблению токенов в 30 раз.
Вывод третий: более высокое потребление токенов не обязательно приводит к более высокой точности. Точность часто достигает пика при средних затратах — дальнейшее сжигание денег не дает дополнительного эффекта.
Исследование также обнаружило, что передовые модели даже не могут точно предсказать, сколько токенов они сожгут, обычно занижая реальные затраты.
Вы думаете, что заплатив больше, получите больше. На деле же деньги потрачены, работа не обязательно лучше, а бюджет не поддается точному расчету.
Когда счета за ИИ начинают догонять затраты на персонал
«Это первый раз в моей памяти, когда технологические затраты начинают сравниваться с затратами на персонал».
29 мая генеральный директор Glean Арвинд Джайн сказал это в интервью корреспонденту CNBC Дейдре Босе.
Наблюдения вице-президента по прикладному глубокому обучению NVIDIA Брайана Катанзаро также подтверждают это.
В интервью Axios он отметил: для его команды стоимость вычислительных мощностей уже значительно превышает зарплаты сотрудников.
Подобные явления наблюдаются во многих компаниях: от Glean, создающей корпоративный ИИ, до NVIDIA, продающей вычислительные мощности для ИИ, и Uber, использующего ИИ — все пересматривают свои затраты.
По мнению Арвинда, в истории технологии всегда были лишь небольшой частью общих затрат компании, но теперь затраты на ИИ могут сравняться с фондом заработной платы. Годовой бюджет многих компаний на ИИ обычно сжигается за один-два месяца.
В прошлом году уровень использования ИИ был культовым показателем: больше использовать — значит быть продвинутым, жечь токены — значит принимать будущее. Сейчас многие компании переосмысливают простую истину: что на самом деле приносят эти сожженные токены?
Окно бесплатного или фиксированного использования закрывается именно сейчас.
Теперь перед всеми разработчиками встает вопрос: как тщательно считать, чтобы каждый токен приносил максимальную ценность.
Будущие настоящие победители, без сомнения, станут теми, кто первыми научатся считать токены.
Источники:
https://x.com/dee_bosa/status/2060791500049613306%20
https://www.cnbc.com/2026/05/29/-tokens-or-humans-the-new-corporate-trade-off.html%20
https://www.axios.com/2026/05/28/ai-spending-roi-enterprise-costs%20
https://www.businessinsider.com/amazon-ai-leaderboard-tokenmaxxing-2026-5
Эта статья взята из официального аккаунта WeChat «Новая эра интеллекта» (新智元), автор: ASI Апокалипсис (ASI启示录)
