Ваш купон на скидку:
Для своей новой модели Muse Spark, предназначенной для работы с кодирующими и другими агентами, Meta предлагает явную скидку в среднем примерно на 95% для пользователей, которые «вносят вклад» в разработку будущих моделей, делясь своими промптами и выходными данными модели. Если при стандартном соглашении 1 млн входных токенов стоит $1,25, то по модели тарифа для участников они обходятся всего в 10 центов. Для выходных токенов стандартная цена составляет $4,25 за миллион, тогда как при той же модели для участников этот миллион стоит лишь 20 центов.
У Meta возникли серьезные трудности с получением обучающих данных: инициатива по отслеживанию использования компьютеров сотрудниками компании, запущенная в начале этого года, вызвала широкую внутреннюю критику и была приостановлена в июне. На вопрос TechCrunch о новой модели ценообразования компания не ответила. Такой пользовательский массив данных крайне важен, чтобы делать агентные инструменты более эффективными.
«Причина, по которой мы увидели большой скачок в возможностях [кодирующих агентов] между апрелем 2025 года и октябрем 2025 года, заключалась в том, что Claude Code по умолчанию сохранял все ваши сеансы работы с кодирующим агентом и использовал их для обучения с подкреплением», — сказал TechCrunch в прошлом месяце Марио Цехнер, разработчик open source-оболочки Pi. Но даже несмотря на то, что для создателей моделей все более важной задачей становится внедрение агентных инструментов для использования за пределами программной инженерии, их возможности оценивать и улучшать такие инструменты ограничены сложностью и отсутствием цифровых следов во многих профессиональных рабочих процессах.
Арвинд Нараянан, профессор компьютерных наук Принстонского университета, отметил, что есть убедительные свидетельства того, что крупные компании не хотят, чтобы их данные использовались для обучения моделей. «Они остаются на Enterprise-планах с оплатой за токены, даже несмотря на то, что подписочные потребительские планы вроде Claude Max и ChatGPT Pro дешевле в 10–20 раз или даже больше! (Главное различие между планами — это сохранение данных + корпоративное ИТ-управление)», — написал он в соцсетях. По сути, признавая эти особенности, Meta предлагает компаниям прямую компенсацию за получение такой информации.
В руководстве по ценообразованию Meta отмечает, что уровень для участников «снижает барьер входа для прототипирования, тестирования интеграций и масштабирования экспериментов, где обучение на ваших данных допустимо». По мнению Нараяна, это, в свою очередь, может стимулировать крупные компании более тщательно определять, какие данные действительно являются собственностью компании, а какие можно передавать поставщикам моделей. Эта схема также может усилить растущую ценовую конкуренцию между передовыми лабораториями: новейшие модели Anthropic, Fable и Mythos, выпущенные вчера, получили более низкие цены на обработку кэшированных токенов, а у последних моделей OpenAI в конце июля тоже появились значительные скидки.