La stessa quantità di testo IA: 50 dollari da Anthropic, 87 centesimi da DeepSeek
Le aziende statunitensi sostituiscono il tokenmaxxing con il thrift-maxxing, mescolando modelli cinesi economici e riservando quelli costosi alle parti difficili. In una settimana di luglio, i modelli cinesi hanno raggiunto il 57% dei token USA su OpenRouter.
Ecco il calcolo che ha cambiato il comportamento aziendale. Circa 750.000 parole costano 50 dollari con Fable di Anthropic, secondo Fortune. Lo stesso volume costa 87 centesimi con V4-Pro di DeepSeek, 4,40 dollari con GLM-5.2 di Z.AI e 15 dollari con Kimi K3 di Moonshot, caro per gli standard cinesi. Il Wall Street Journal chiama la risposta thrift-maxxing. L’anno scorso il vanto era il tokenmaxxing, bruciare più token possibile. Ora l’obiettivo è finire con il modello più economico capace di farlo.
Un token è circa un frammento di parola e l’unità di fatturazione. La prima risposta ai conti crescenti fu il razionamento, limitando la spesa dei dipendenti. La seconda è la sostituzione, e danneggia i laboratori. Di solito non è completa. Telnyx gestisce 1.400 agenti con modelli Z.AI, mentre Fable pianifica e Sol di OpenAI controlla. La startup legale Harvey ha addestrato GLM-5.2 e gli ha dato un pulsante per chiamare Fable 5 nei compiti davvero difficili. Coinbase ha dichiarato a giugno di aver dimezzato la spesa indirizzando il personale verso Kimi e GLM. Airbnb ha usato Qwen per l’assistenza. In una settimana di luglio, i modelli cinesi rappresentavano il 57% dei token consumati dalle aziende USA su OpenRouter; un sondaggio IDC su 260 decisori ha trovato il 47% impegnato a usare un modello cinese in almeno un caso.
Il divario di prezzo non è generosità. L’elettricità costa meno in Cina, i nuovi data center incontrano meno opposizione e i laboratori accettano margini ridotti per diventare lo standard. I controlli all’esportazione potrebbero aver aiutato: senza i migliori chip Nvidia hanno dovuto ottenere di più da hardware peggiore. Per OpenAI e Anthropic è scomodo: hanno inseguito per anni il modello più capace e scoperto che molti clienti ne volevano uno soltanto adeguato. Entrambe preparano la quotazione e il Journal riferisce che il cambiamento pesa sulle valutazioni. Venerdì Anthropic ha risposto con Opus 5, un modello di fascia alta più economico. Restiamo realistici: Sean O’Kane di TechCrunch nota che il settore va nel panico a ogni ciclo e una settimana dopo lo shock Kimi K3 l’umore era già cambiato. Restano attriti: Amazon Bedrock, Azure Foundry e Vertex AI non offrono ancora questi modelli cinesi aperti.
Cosa significa per te: Se paghi un abbonamento, questa concorrenza spiega perché prezzi e limiti cambiano, soprattutto a tuo favore. Se costruisci tramite API, fai come queste aziende: non usare il modello più capace per ogni chiamata e inviagli soltanto i passaggi difficili. Puoi provare alternative in un pomeriggio su OpenRouter. Se gestisci dati sensibili, la cautela è reale e non soltanto geopolitica: i ricercatori mettono in guardia dall’inviare codice proprietario a qualunque fornitore estero, motivo per cui i modelli aperti ospitabili internamente sono attraenti.
Fonti
Fonti: https://thenextweb.com/news/thrift-maxxing-chinese-models-openai-anthropic-ipo-valuations
Gli insegnanti di informatica stanno riscrivendo in silenzio gli esami a causa dell’IA
Un sondaggio condotto su 763 docenti in 49 Paesi ha rilevato che il 68% ha già cambiato il modo di valutare gli studenti. Tornano gli esami orali e le discussioni del codice, mentre l’abilità valutata si sposta dalla scrittura alla comprensione del codice.
