במאמר אורח שפורסם בגיקטיים ב-13 ביולי טוען ד"ר אסף שפנייר, ראש תוכנית התואר השני בהנדסת תוכנה במכללה האקדמית להנדסה עזריאלי ירושלים, שמנויי ה-AI במחיר קבוע לא יחזיקו מעמד. לדבריו, הספקים מסבסדים היום את המשתמשים הכבדים, ובסופו של דבר AI יימכר כמו חשמל או מחשוב ענן, לפי צריכה בפועל.
הטיעון: מעטים צורכים הרבה
לפי המאמר, רוב המשתמשים זולים לספקים. ההפסד מגיע מקבוצה קטנה של מפתחים, חוקרים וארגונים שמריצים סוכנים ותהליכים אוטומטיים במשך שעות. שפנייר מביא כדוגמה מפתח שצרך כ-10 מיליארד טוקנים ב-Claude Code במשך שמונה חודשים. במחירי ה-API השימוש הזה היה שווה יותר מ-15 אלף דולר, אך המפתח שילם כ-800 דולר. שפנייר מציין שמדובר בדוגמה שצוטטה רבות, והמאמר אינו מפנה למקור ראשוני שלה.
הסימן הבולט ביותר לבעיה הוא הודאה של OpenAI עצמה. ב-5 בינואר 2025 כתב Sam Altman ש-OpenAI מפסידה כסף על מנוי ChatGPT Pro במחיר 200 דולר לחודש, כי אנשים משתמשים בו יותר מהצפוי. לפי TechCrunch, Altman הוסיף שבחר את המחיר בעצמו וחשב שהחברה תרוויח.
המעבר כבר התחיל בכלי הפיתוח
שפנייר מצביע על כלי הפיתוח כמי שהקדימו את המגמה. Cursor החליפה מכסה קבועה של בקשות בתקציב דולרי שמתכלה לפי מחירי API. לפי הבלוג של Cursor, השינוי הוכרז ב-16 ביוני 2025: מנוי Pro כולל שימוש במודלים מתקדמים בשווי 20 דולר בחודש לפי מחירי API, ומעבר לכך אפשר לקנות שימוש נוסף. החברה התנצלה על אופן התקשורת של השינוי והציעה החזרים על חיובים לא צפויים.
GitHub החלה ב-18 ביוני 2025 לאכוף מכסות חודשיות של "בקשות פרימיום" במנויי Copilot בתשלום, עם אפשרות להגדיר תקרת הוצאה לשימוש מעבר למכסה. לפי שפנייר, מנוי Copilot Pro עבר כך משימוש כמעט בלתי מוגבל ל-300 בקשות פרימיום בחודש, עם חיוב על כל בקשה נוספת.
מדרגות מחיר, ניתוב ואשראי חודשי
המאמר ממפה את מדרגות המנויים הנוכחיות: OpenAI ב-8, 20 ו-200 דולר לחודש, Anthropic ב-20, 100 ו-200 דולר, Google בכ-250 דולר לתוכנית המתקדמת של Gemini, ו-xAI כבר מעל 300 דולר. לפי שפנייר, הספקים מחפשים את הנקודה שבה המנוי מכסה את עלות המחשוב בפועל.
הוא צופה שלושה כיוונים. הראשון הוא ניתוב: מערכות יבחרו אוטומטית מודל קטן וזול לבקשות פשוטות וישמרו את המודלים היקרים למשימות מורכבות, לעתים בלי שהמשתמש ידע איזה מודל ענה לו. השני הוא אשראי חודשי, שבו משימה פשוטה עולה שבריר סנט ומחקר עומק או סוכן אוטונומי צורכים הרבה יותר. השלישי הוא שמודלים מסוימים יוגבלו ללקוחות ארגוניים או לכאלה שמשלמים פרמיה.
מה זה אומר למשרד עורכי דין
שפנייר כותב בעיקר למהנדסים, והמסקנה שלו היא לחזור לחשוב על יעילות: לבחור את המודל הזול ביותר שמסוגל לבצע את המשימה ולמדוד כל קריאה למודל. אותו היגיון חל על משרדים שמתחילים לעבוד עם סוכנים, שמריצים משימות ארוכות ורב-שלביות ולכן צורכים הרבה יותר מצ'אט רגיל.
משרד שמתמחר שירות קבוע ללקוח על בסיס עלות AI של מנוי חודשי, עלול לגלות שהעלות הזו משתנה. מי שבונה היום תהליכי עבודה סביב כלי AI כדאי שיידע כמה כל תהליך צורך, ואיזה חלק ממנו באמת דורש את המודל היקר ביותר.
מהשוק המשפטי יש כבר נתון אחד בכיוון הזה: נשיא Harvey מסר שכמות הטוקנים שמעובדים בפלטפורמה גדלה פי 14 בשישה חודשים. מי שקורא את הנתונים אחרת הוא Kaichen Xu, יועץ Legal Engineering, שטוען שמחיר הטוקנים לא עלה ושהבעיה האמיתית היא סוכנים רבים עם פרומפטים רדודים.
עוד בנושא
- נשיא Harvey: הטוקנים בפלטפורמה גדלו פי 14 בחצי שנה, והתמחור לפי מושב נבחן
- Kaichen Xu: הבעיה של Legal AI היא לא מחיר הטוקנים אלא פרומפטים רדודים