Cennik GPT-5.5 weryfikuje ambitne obietnice OpenAI

Teoria a praktyka: realne koszty nowej generacji

Oficjalny cennik GPT-5.5 rzucił wyzwanie portfelom deweloperów. Przy cenie 5 USD za milion tokenów wejściowych i 30 USD za wyjściowe, koszt dostępu do technologii OpenAI wzrósł dwukrotnie w porównaniu do wersji 5.4. Producent argumentował, że dzięki bardziej zwięzłym odpowiedziom, finalny rachunek dla klienta nie odczuje tej zmiany tak boleśnie. Analiza logów z platformy OpenRouter, pochodząca z kwietnia 2026 roku, brutalnie jednak weryfikuje te zapewnienia.

W rzeczywistości efektywny koszt użytkowania wzrósł od 49 do nawet 92 procent. Skala podwyżek jest ściśle powiązana ze specyfiką zapytań. Najgorzej sytuacja wygląda w przypadku krótkich promptów (poniżej 2 000 tokenów), gdzie długość generowanego tekstu niemal się nie zmieniła, co przełożyło się na praktyczne podwojenie wydatków deweloperów.

Paradoks średnich zapytań

Najciekawszy, a zarazem najbardziej problematyczny trend, odnotowano w przedziale od 2 000 do 10 000 tokenów. Sugestie OpenAI o oszczędności wynikającej ze zwięzłości modelu tam po prostu nie działają – odpowiedzi w tym segmencie są średnio o 52 procent dłuższe niż w poprzedniej wersji. Dopiero przy bardzo obszernej dokumentacji (powyżej 10 000 tokenów) model faktycznie staje się bardziej lakoniczny, skracając odpowiedzi o blisko jedną trzecią, co pozwala ograniczyć wzrost kosztów do „zaledwie” 51-62 procent.

Koniec ery taniego AI?

Wcześniejsze optymistyczne raporty, m.in. od Artificial Analysis, wskazywały na wzrost kosztów rzędu 20 procent, jednak opierały się one na sztywnych benchmarkach, a nie na realnych, często nieprzewidywalnych zadaniach, z którymi mierzą się użytkownicy. Trend ten nie jest odosobniony – Anthropic również podniósł ceny modelu Opus 4.7 o 30-40 procent, co sugeruje szerszą zmianę rynkową.

W obliczu nadchodzących debiutów giełdowych największych graczy priorytety sektora AI wyraźnie przesuwają się z agresywnego zdobywania rynku na poprawę rentowności. Dla firm budujących swoje procesy w oparciu o zewnętrzne API oznacza to jedno: czas tanich eksperymentów dobiegł końca, a optymalizacja każdego tokena staje się kluczowym elementem strategii biznesowej.