AI abonelikleri kurumsal dünya için saatli bomba
(thestateofbrand.com)- OpenAI, Anthropic, Google gibi şirketler, işletmelere gerçek sunum maliyetinin altında abonelik fiyatları veriyor; bu da fiyat ayarlaması geldiğinde büyük bir maliyet şoku yaratabilir
- Claude Pro ve ChatGPT Plus’ın aylık 20 dolar sabit ücreti, yoğun kullanıcılar için API karşılığı gerçek maliyette koltuk başına aylık 200-400 dolara çıkabilir
- Ajan tabanlı yapay zeka, uzun süreli otonom çalışma nedeniyle token tüketimini ciddi biçimde artırıyor; GitHub Copilot da Haziran 2026’da kullanım bazlı ücretlendirmeye geçiyor
- 50 kişilik bir ekibin aylık 1.000 dolarlık abonelik maliyeti, gerçek token kullanımına göre ayda 15.000-40.000 dolar olabilir; bu da bütçe riskini büyütür
- OpenAI ve Anthropic’in IPO hazırlıkları, marj ve birim ekonomisi baskısını artırıyor; bu da fiyat artışı, kullanım sınırı ve tüketime dayalı ücretlendirmeye geçişi hızlandırabilir
AI abonelik fiyatları ile gerçek maliyet arasındaki fark
- OpenAI, Anthropic, Google gibi büyük yapay zeka sağlayıcıları, kurumsal müşterilere gerçek sunum maliyetinin altında abonelik fiyatları ile hizmet veriyor; şirketler bu fiyatı kalıcı bir referans kabul edip iş akışlarını buna göre kurarsa, ilerideki fiyat ayarlamalarında ciddi bir maliyet şokuyla karşılaşabilir
- Claude Pro, ayda 20 dolar karşılığında Sonnet 4.6, Opus 4.6, web arama, kod çalıştırma, dosya oluşturma ve ücretsiz katmana kıyasla yaklaşık 5 kat kullanım sunuyor
- API bazında Sonnet 4.6 için giriş tarafında 1 milyon token başına 3 dolar, çıkış tarafında 1 milyon token başına 15 dolar; Opus 4.6 için ise girişte 1 milyon token başına 5 dolar, çıkışta 1 milyon token başına 25 dolar alınıyor
- Bilgi çalışanları Claude’u her gün birkaç saat kullanıp belge yükleme, rapor yazma ve veri analizi yaparsa, haftada milyonlarca token tüketebilir; bu da API ücretine çevrildiğinde koltuk başına aylık 200-400 dolar seviyesine çıkabilir
- Microsoft’un GitHub Copilot’ta kullanıcı başına ayda 20 doların üzerinde zarar ettiği ve yoğun kullanıcıların aylık 10 dolarlık aboneliği için hesaplama maliyetinin 80 dolara kadar çıktığı bildirildi
- Anthropic kullanıcılarının abonelik gelirindeki her 1 dolar için 8 dolardan fazla hesaplama tükettiğine dair analizler de var; OpenAI ürünlerden sorumlu Başkan Yardımcısı Nick Turley ise abonelik fiyatının tesadüfen yerleşmiş bir yapı olduğunu söyleyerek sınırsız tarife modelinin kademeli kaldırılması ihtimalini elektrikte sınırsız kullanıma benzetti
- ChatGPT Plus, 3 yıl boyunca aylık 20 dolar olarak kaldı; ancak bu sürede görsel üretimi, kod yorumlama, ses modu, ajan tabanlı akıl yürütme ve web arama gibi özellikler eklendi
Büyük sağlayıcıların ortak fiyatlandırma stratejisi
- Google, Gemini Advanced’i aylık 20 dolarlık Google One AI Premium paketine dahil ederken, aynı modele API erişimi için ayrıca ücret alıyor
- Meta, Llama’yı ücretsiz sunuyor ve kendi platformlarında oluşan yüz milyonlarca AI sorgusunun hesaplama maliyetini reklam gelirleriyle sübvanse ediyor
- xAI’ın Grok ürünü, API giriş fiyatını 1 milyon token başına 0,20 dolar seviyesine çekti; bu yapı, pazar payı kazanmak için zararın göze alındığı bir model olarak değerlendiriliyor
- Ortak örüntü şu: fiyatlar ekonomiklikten çok yaygın benimsemeye göre belirleniyor, kurumlar sisteme bağlanıyor, yapay zeka ekiplerin günlük işlerinde temel bağımlılık haline getiriliyor ve maliyet sorunu daha sonraya bırakılıyor
- OpenAI’nin tüketici abonelerinde zarar ettiği ve birim ekonomisi nispeten daha az kötü olan kurumsal segmente daha fazla odaklanmayı değerlendirdiği bildiriliyor
- The Wall Street Journal’a göre OpenAI, IPO sürecine giderken önemli gelir ve kullanıcı hedeflerini tutturamadı; bu da sübvansiyon temelli fiyat sisteminde çatlaklar oluştuğunu gösteriyor
Ajan tabanlı AI maliyet yapısını kötüleştiriyor
- Sohbet botu kullanımında soru-cevap akışı görece öngörülebilir bir token tüketimi yaratırken, ajan tabanlı yapay zeka uzun süreli otonom çalışmayla token kullanımını ciddi biçimde artırıyor
- Claude Code oturumları uzun süre otonom biçimde çalışıyor ve etkileşimli kullanıma kıyasla çok daha yüksek hızda token tüketiyor
- Bazı kullanıcılar 5 saatlik hız sınırı penceresini 90 dakikada tükettiklerini bildirdi
- GitHub, sabit ücretli modelin ajan tabanlı iş yüklerinde çöktüğü gerekçesiyle Copilot’u 1 Haziran 2026’dan itibaren kullanım bazlı ücretlendirmeye taşıyacağını açıkladı
- GitHub, Copilot’un büyük ölçüde evrildiğini ve ajan tabanlı kullanımın "varsayılan haline geldiğini" söylerken, bunun hesaplama ve çıkarım talebini artırdığını belirtti
- Sam Altman, OpenAI’nin artık bir AI çıkarım şirketi olması gerektiğini açıkça söyledi; bu da ajan tabanlı kullanım için temelde farklı bir ekonomik modele ihtiyaç olduğu fikriyle örtüşüyor
- Mühendislik ekiplerinde bir projeyi paralel işleyen çok sayıda AI örneğinden oluşan Agent Teams, maliyet tüketimini ciddi biçimde artırıyor; geliştiriciler 3-4 kodlama ajanını aynı anda çalıştırdığında, token kullanımı basit sohbet kullanımına göre birkaç kat değil, tek haneli katların da üzerine çıkabiliyor
Şirketlerin ölçmediği maliyet riski
- Son 2 yılda birçok şirket, AI aboneliklerini operasyonlarının derinliklerine entegre etti; pazarlama ekipleri ChatGPT Plus ile metin yazıyor, mühendislik ekipleri Claude Pro ile kod yazımı ve inceleme yapıyor, araştırma, müşteri başarısı ve finans ekipleri de belge özeti, ticket özeti ve senaryo modellemede AI kullanıyor
- 50 kişi Claude Pro kullandığında mevcut maliyet ayda 1.000 dolar; ChatGPT Plus da benzer düzeyde olduğu için AI, gelir tablosunda küçük bir kalem gibi görünüyor
- Aynı ekibin gerçek API kullanımını token tüketimi üzerinden hesaplarsanız, kullanım yoğunluğuna göre bu rakam ayda 15.000-40.000 dolar olabilir; yani ayrı bütçe kodu gerektiren bir gider kalemine dönüşür
- Fiyat ayarlaması geldiğinde, ayda 20 dolarlık AI’ı kalıcı olarak ucuz bir girdi sanan şirketler, bu araçlar iş akışlarının derinine yerleşip çıkarılması zor hale geldikten sonra, bütçede yer almayan faturalarla karşılaşabilir
- Sübvansiyonlar bağımlılık yaratır ve bağımlılık da fiyat artışından kaçmayı zorlaştıran bir kurumsal tuzağa dönüşür
- KPMG’nin Q1 2026 AI Quarterly Pulse raporu, ABD’deki kuruluşların önümüzdeki 12 ay için ortalama 207 milyon dolar AI harcaması öngördüğünü ve bunun geçen yılın aynı dönemine göre neredeyse iki kat olduğunu gösteriyor
- Goldman Sachs araştırma anketine göre birçok büyük şirket şimdiden AI bütçelerini çok haneli oranlarda aştı; AI harcamaları yakın gelecekte mühendis maaşlarıyla yarışabilir
- KPMG North America’da AI ve veri laboratuvarı başkanı Swami Chandrasekaran, Marketplace’e yaptığı açıklamada yalnızca bir iki çeyrek önceye kadar kimsenin LLM tüketim maliyetini umursamadığını söyledi
- University of Chicago ekonomisti Brian Jabarian da şirketlerin AI dönüşümüne danışmanlık yaparken faturanın gelme zamanının yaklaştığını belirtti
IPO fiyatların yeniden ayarlanmasını zorlayabilir
- OpenAI ve Anthropic IPO hazırlığında; bu süreçte abonelik fiyatı ile gerçek maliyet arasındaki farkı azaltmaları yönündeki baskı artabilir
- Anthropic’in yıllıklandırılmış gelirinin 30 milyar doları aştığı ve bunun 2025 sonundaki 9 milyar dolar seviyesinden yükseldiği bildiriliyor
- OpenAI’nin yaklaşık 25 milyar dolarlık gelir hızına ulaştığı ifade ediliyor
- OpenAI’nin 2029’a kadar kümülatif 115 milyar dolar nakit tüketeceğini öngördüğü ve 2030’a kadar 665 milyar dolarlık hesaplama harcaması taahhüt ettiği belirtiliyor
- Oracle’ın, OpenAI için veri merkezi kurmak amacıyla tek bir mali yılda 43 milyar dolar borç üstlendiği aktarılıyor
- Şirketler özel sermaye desteğiyle çalışırken çıkarım maliyetlerini sübvanse edebilir, zarar ederek modelleri işletebilir ve sunum maliyeti 100 doları aşan aylık 20 dolarlık planları sürdürebilir
- Ancak IPO sonrasında kamu piyasaları marj, analistler birim ekonomisi, yatırımcılar ise sonsuz finansmana dayanmayan bir kârlılık yolu talep edecektir
- Fiyat farkını hızlı kapatmanın yolu fiyat artışı, kullanım sınırı ve tüketime dayalı ücretlendirmeye geçiştir; bu üçü de mevcut kurumsal aboneleri ciddi biçimde etkileyebilir
Şimdiden görülen fiyat ayarlama sinyalleri
- GitHub, 1 Haziran 2026’da kullanım bazlı ücretlendirmeye geçiyor ve sabit fiyatlı premium istekleri token tabanlı AI Credits ile değiştiriyor
- Microsoft, 4 yıl içinde Microsoft 365 fiyatlarını iki kez artırdı; son artış doğrudan AI altyapı maliyetleriyle bağlantılı
- OpenAI, yoğun kullanıcılar için yeni gerçek fiyat seviyesi olarak 100 dolarlık Pro katmanını sundu
- Anthropic’in aylık 200 dolarlık Max katmanı, sübvansiyon dönemi bittiğinde belirli bir kullanım düzeyinin gerçekte ne kadara mal olabileceğini gösteren bir örnek
- Conga Başkan Yardımcısı Geoff Webb, AI pazarını ele geçirme yarışının ölçeğinin devasa olduğunu, buna hükmetmenin maliyetinin de devasa olduğunu; bu yüzden hizmetlerin gelirleştirilmesi ve yatırımın geri kazanılması sürecinde iş modeli ile hizmet fiyatlarında büyük değişimlerin hızla yaşanabileceğini söyledi
Şirket liderlerinin şimdi yapması gerekenler
- Şirketler yalnızca koltuk sayısını saymak yerine, ekip bazında gerçek token tüketimini denetlemeli
- Mevcut fiyatlara göre 2 kat, 5 kat, 10 kat maliyet senaryolarında AI giderlerinin nasıl değişeceğini modellemeli
- Tek bir sağlayıcının fiyat değişikliğinin bütçeyi aniden çökertmemesi için teknoloji yığınında tedarikçi seçme özgürlüğü oluşturmalı
- CFO sorunu ilk gündeme getirmeden önce, AI maliyet farkı CFO ile konuşulmalı
- Bugün kuruluşun AI için ödediği tutar ile 18 ay sonra ödeyeceği tutar arasındaki fark, birçok şirketin karşılamak zorunda kalacağı en büyük maliyet artış kalemlerinden biri olabilir
- Daha önce ekip öğle yemeğinden bile ucuz olan bir aracın, bir anda yıllık altı haneli bütçe istemesini açıklamak zorunda kalacak şirketler ortaya çıkabilir
- Sübvansiyon dönemi sona eriyor ve birçok şirket bu tartışmayı henüz başlatmış değil
4 yorum
Bu, mainframe dönemindekiyle aynı mesele gibi görünüyor..
Sunucular pahalı ve kaynaklar kıt, kişisel bilgisayarlar da yavaş şeklinde bir tablo oluşursa
sonuçta sunucular da ucuzlayacak, kişisel bilgisayarların performansı da artacak... sanırım cevabı zaman verecek.
Pahalıysa kullanmazsın olur biter..
Pahalı olsa da kullanırlar diye düşündükleri için LLM sağlayıcıları fiyat artırıyor olmalı. GLM, qwen, deepseek gibi açık kaynak LLM’lerin bundan sonra nasıl bir yol izleyeceğini merak ediyorum. İnsanlar bu ücreti ödeyip frontier modelleri mi kullanmalı, yoksa bunun yerine kendi vLLM altyapısını kurma zahmetine girse bile açık kaynağı kullanmak mı daha mantıklı diye hesap yapmaya başlayacaktır.
Hacker News yorumları
Tüm AI abonelikleri, frontier model sağlayıcıları için saatli bomba gibi görünüyor
Birkaç yıl içinde, bugünün frontier modelleri kadar iyi yerel modelleri neredeyse bedavaya çalıştırabileceğiz ve frontier şirketlerinin kurumsal pazar temeli çökecek
Sadece bellek gereksinimleri bile muazzam ve bir süre daha, paylaşımlı özel barındırma donanımını yüksek kullanım oranıyla kullanmak çok daha maliyet verimli olacak
Birbirlerinin ve açık ağırlıklı modellerin önünde kalmak için sürekli daha iyi olmak zorundalar, bu yüzden aslında saatli bombanın tersine daha yakınlar
Mevcut seviyedeki çıkarım tokenları giderek ucuzlamaya devam edecek; yerelin son durum olup olmayacağını, yüksek donanım gereksinimleri yüzünden bilmiyorum ama rekabet kâr marjlarını sıfıra yaklaştırma eğiliminde
Bu konuda uzun bir tartışma: https://corecursive.com/the-pre-training-wall-and-the-treadm...
Token kullanımını izliyorum ve körlemesine çok fazla token harcamak yerine çıkarım maliyetini düşürmek ve bunu şirket içine almak için aktif biçimde ilerliyorum
Yöneticim çok memnun kaldı ve şimdi daha geniş dağıtım yapılıyor. Geleceğin bu olduğunu düşünüyorum
ölçekleme yasaları zaten giderek daha ağır bir yük haline geldi ve “üstel” abartısına kapılmamak gerek
Ayrıca gerçek rakip, 2 yıl sonraki frontier modelidir
1-2 yıl öncesine göre şimdi daha büyük, daha pahalı ve daha fazla enerji tüketen donanım gerekiyor
AI hakkındaki iki tarafın yazılarındaki abartılı ton çok yorucu
Ekonomiyi ve token sağlayıcı işini iyi bilen biriyle beyaz tahta önünde, “beş yaşındaki birine anlatır gibi” konuşmak istiyorum
Token sağlayıcısı için bunun bir marj oyunu, tüketici içinse hizmet/ürün kalitesi oyunu olup olmadığını; kalite ile marj çizgisi bir noktada kesişecekse bunun, para bitmeden o noktaya ulaşma yarışı olup olmadığını; ve öyleyse, ikisi arasındaki farkın çok büyük olduğu tarihsel örnekler bulunup bulunmadığını merak ediyorum
LLM’ler, tüketicinin “ne kadar daha iyi olmasını beklediği” konusunda fiilen bir sınır olmaması bakımından benzersiz görünüyor ve e-posta gibi hesaplama kaynağı açısından ölçeklenmesi kolay hizmetlerden farklı
Çok temel bir soru ama sürdürülebilir bir iş modeli oluşmadan neden IPO yapmak istediklerini de merak ediyorum. Avantajı ne?
Buradaki bağlantılara göre Anthropic harcamalarının yaklaşık %30’u çıkarıma, kalan %70’i ise bir sonraki modelin geliştirilmesi gibi Ar-Ge’ye gidiyor
Bunu yansıtıp bir de kâr ekleyerek sayıları sadeleştirirsek, para kazanmak için 1 milyon tokenı yaklaşık 1 dolara satmak yeterli
Mevcut API fiyatı 1 milyon token başına 25 dolar, dolayısıyla kârlı olduğuna dair hiç şüphem yok
Buna karşılık aylık 200 dolarlık Max planını aşırı kullanırsanız ayda 10 milyar tokena kadar çıkabiliyorsunuz; bu da 1 milyon token başına 0,02 dolar anlamına geliyor ve devasa zarar yazıyor, dolayısıyla bir gün ortadan kalkacaktır
Ama aylık 100 dolarlık Anthropic planıyla ayda 100 milyon token kullanmak gibi bir durumda şirket para kazanıyor
Ayda 10 milyar token kullanmak için çok uzun saatler çalışmanız ve AI kullanmakta gerçekten çok iyi olmanız gerekir; böyle biri de zaten birkaç yıldır AI kullanıyordur ve Opus’tan önce de bunu verimli kullanmış olma ihtimali yüksektir
Opus’u kaybetmek hayal kırıklığı yaratırdı ama tam da bu kullanıcılar, daha zayıf modelleri de iyi kullanabilecek tiplerdir; bu yüzden birkaç yıl sonra şirket içinde barındırılan açık kaynak modellerine geçseler bile bugünkü 1 milyon token başına 0,02 dolar düzeyine ulaşabilirler
Bu yüzden yazının karamsar havası bana ikna edici gelmiyor. Durum değişecek ama bu, AI kullanımının sonu anlamına gelmiyor
Yazının hissiyatına katılıyorum ama üslubu fazla LLM gibi geliyor
Özellikle bölüm yapısı ve “That is not a rounding error. That is a line item that needs its own budget code.” gibi vurucu cümleler öyle hissettiriyor
Oldukça sinir bozucu ve aynı promptla Gemini’de bunu pek görmedim
Yazıda yazar adı yok
Brad Gerstner, tokenların zararına satılmadığını doğruladı
Formül API ile aboneliği nasıl ayırırsa ayırsın, şirketler saf token satışı bazında kâr ediyor
Maaşlar ve hisse bazlı tazminat dahil edilirse zarar olabilir ama tokenların kendisi şu anda kârda
Şu an öyle olabilir ama buraya geliş şekli bu değildi
Geri kazanılması gereken yatırım trilyonlar düzeyinde ama gelirler en fazla milyarlar düzeyinde; bu yüzden tokenların yakın vadede kâr getirdiği hesabı doğru görünmüyor
Çıkarımın, tek başına kârlı olması yetmez; o maliyeti de taşıması gerekir
[0] https://epoch.ai/data-insights/openai-compute-spend
Zararlar tuhaf bir döngüsel finansman yapısı içinde çevrilip duruyor ve bir gün borç kriziyle çökme ihtimali yüksek
Orada büyük sübvansiyon olduğunu düşünüyorum ama gerçek değer hissettiğim tek yer de orası
“AI”ın bütünüyle ilgili sorun, onsuz yaşamanın kolay olması
AI şirketleri de bunu biliyor, kullanıcılar da biliyor, AI ajanlarına en sıcak bakan yöneticiler bile biliyor
Şu anda dünya çapında tüm AI’yı bir anda ortadan kaldırdığınızı hayal edin; sonuç sadece her zamanki işlerin yapılması olurdu
Yazı bunu yeterince vurgulamıyor. PR incelemesini gerçek mühendise yaptırmak zorunda kalacağımız günlerden korkmalı mıyız?
Teknoloji daha derin entegre oldukça bu giderek daha az doğru hale gelir
Elektrik motoru çıktıktan birkaç yıl sonra da aynısı söylenebilirdi; sadece buharla devam edilirdi
Ama bugün elektrik motoru olmadan yaşamaya kalkarsanız toplum çöker
Soru bugün onsuz yapılıp yapılamadığı değil, tamamen entegre olduktan sonraki 5-10 yıl sonra da onsuz yapılıp yapılamayacağı
Dürüst gelir yaratmak için değil, AI ürünlerini o kadar derine yerleştirmek için ki “AI’yı çıkaralım gitsin” artık seçenek gibi görünmesin
Bakım maliyeti, havayolu tarzı devlet kurtarma paketlerini bile aşacak kadar yükselse bile
Bu, yalan vaatlerle satılan yeni bir servet çıkarma aracılık katmanı
En azından JavaScript yazmak için artık AI olmadan yaşayamıyorum
Bazen kullanılmazsa ölecek evcil hayvan gibi davranılıyor
Bu yazı yanlış. Bu tür abonelikler kurumsal müşterilere sunulmuyor değil
Şirketler, API fiyatlarına çok daha yakın tutarlar ödüyor
Strateji, bireysel aboneliklerde sınırsız tokena alıştırıp sonra bu davranışın işe taşınmasını ummak
Ekip veya kurumsal koltuklar, tüketici fiyatından daha pahalı ama kullanım sınırları yenilenen sabit fiyatlı yapılar
Aylık 20/100/200 dolarlık planlara karşılık gelen koltukları üyelere atayabilir veya her şeyi tamamen kullanıma göre ücretlendirebilirsiniz
Satın almanın birçok yolu var
Eşdeğer tüketici planlarına karşılık gelen kullandıkça öde planları da var
Çalıştığım şirkette API kullanımına göre faturalandırma yapılıyor
“Genel olarak desen aynı. Ekonomi değil, benimseme için fiyatlandırma. Kurumları kilitlemek. AI’yı tüm ekiplerin günlük işlerinde yük taşıyan bir parça haline getirmek. Faturayı sonradan düşünmek.”
Aylık 10 bin dolar önemsiz değildir ama bununla 10-20 mühendisten oluşan bir ekibi destekliyorsanız oldukça iyi bir kaldıraçtır
Orijinali sonuna kadar okumadım ama AI’ın yazdığını anlayabiliyordum
OpenRouter, AI sağlayım maliyeti için bir referans noktası olabilir
Sürekli Claude’dan daha iyi fiyat/performans verdiğini duyuyorum; öyleyse bu ya Anthropic’in özellikle verimsiz olduğu ya da çıkarımdan kâr ettiği anlamına gelir
Eğitim tarafında para kaybediyor olabilirler ama bu da muhtemelen lider araştırma laboratuvarı olarak kalmanın maliyeti
Herhangi bir şirket borç vb. yüzünden çökerse, kurumlar zaten başka sağlayıcıya geçmez mi?
“It’s not X. It’s Y.” gibi kalıpları ya da “load-bearing” sözcüğünün mecazi kullanımını bir kez daha görürsem kusacağım
“Sübvansiyon dönemi zarif biçimde sona ermiyor. Her yerinden çatlıyor.”
“Soru bunun iyi bir anlaşma olup olmadığı değil. Ne kadar süre ayakta kalacağı.”
“Aynı anda üç dört kodlama ajanı çalıştıran geliştiriciler, sohbet konuşmalarının 3 ya da 4 katı token kullanmıyor. Bir basamak değil, birden çok kat fazla kullanıyor.”
“Bunlar artık deney değil. Yük taşıyan iş akışları.”
“Bu bir yuvarlama hatası değil. Kendi bütçe kodunu gerektiren bir kalem.”
En azından bunu umut edebiliriz
Veri vardı ve mantığı da makuldü ama ortaya gelir gelmez trend örneği, başka örnek, üçüncü örnek ve “bu sadece X değil, Y” kalıbı fırladı
İyi yazılmış bir metin okurken kaynak bağlantısına tıklayıp rickroll yemişim gibi rahatsız ediciydi
Kurumsal müşteriler aylık 20 dolarlık Claude Pro aboneliği kullanmıyor
Bizim şirket geliştiricilere ayda yaklaşık 1000 dolarlık kullanım limiti veriyor ve benim gördüğüm kadarıyla API maliyetine kıyasla tasarruf en fazla %30 civarında
Çılgın bir sübvansiyon düzeyi değil
Diğer roller için çoğu zaman aylık yalnızca 50 dolara izin veriliyor ve o kişiler limitlerini sürekli dolduruyor
GitHub Copilot, business ve enterprise koltuklarında bu modeli kullanıyordu ama yakında sınırına dayanacak
Hazirandan sonra tüketici Pro ve Pro+ hesaplarını yeniden düzenlerlerse hızla orayı da takip eder diye düşünüyorum
OpenAI sanki müşterileri kilitlemek için token saçıyor gibi geliyor; bu yüzden IPO sonrası OpenAI tarafındaki fiyat ve koşul değişimlerinden en çok ben endişe ediyorum
Anthropic bu konuda şimdiden daha sorumlu davranıyor ve GitHub Copilot da önümüzdeki birkaç ay içinde aşırı sübvansiyonu düzeltmeye çalışıyor
Çünkü token değil, “istek” başına ücretlendiriyordu
3 sentlik tek bir istek, token bazında 20 dolardan fazla yakabiliyordu ve o model bu ay sona eriyor
Ben de GHCP ile büyük iş parçalarını işlediğim için endişeliydim ama yeni fatura tahmin aracına baktığımda API fiyatına göre ayda yaklaşık 150-200 dolar görünüyordu
Aylık 20 dolarlık abonelik için bu bir sübvansiyon ama çılgınca değil
Ajan tarzı kodlama araçlarını sorumlu biçimde yoğun kullandığınızda, API fiyatı bazında büyük olasılıkla aylık yaklaşık 200 dolar düzeyine gelirsiniz
Sağlayıcı bu fiyatta da para kazanıyorsa, Batı’da geliştirici istihdam eden şirketler açısından kazanılan zamana bakınca bunu kabul etmek zor değil
Asıl risk, kişisel projeler yapan vibe coder’larda
Sübvansiyonlu planları suistimal ederek devasa uygulamalar üretme dönemi sona eriyor
Geliştiricinin yerini alıyorsa, aylık 20 ya da 100 dolardan pahalı olması mantıklıdır
LLM şirketlerinin gerçek sorunu, kodlama dışındaki alanlarda henüz değer gösterememiş olmaları
Bu olmazsa sadece bir kodlama aracına indirgenecekler
O yüzden şimdi acele ediyorlar; mesele hangi iş akışlarının daha fazla otomatikleştirilebileceği
Evrak işleri belki tamamen otomatikleştirilebilir
Diğer alanlar geliştikçe fiyat modelini değiştirirler
Bunun bir değeri olabilir