Modelu już się nie wybiera. Robi to automat, a do niego są trzy poziomy

Przez dwa lata wybór modelu był decyzją człowieka: rozwijasz listę i klikasz nazwę. Od 14 września w narzędziu GitHuba tej decyzji już nie podejmujesz. Podejmuje ją automat, a Ty dostajesz jedno pokrętło z trzema pozycjami: oszczędnie, pośrodku, najmocniej. To brzmi jak drobiazg w programie dla programistów, a jest zapowiedzią tego, jak będzie wyglądało płacenie za AI wszędzie.

Mechanizm automatycznego wyboru istniał wcześniej: system sam ocenia, jak trudne jest pytanie, i kieruje je do odpowiedniego modelu. Nowość polega na tym, że można mu powiedzieć, w którą stronę ma się przechylać.

• Efficiency, czyli oszczędnie. Wszystko idzie do najtańszego modelu, który jeszcze sobie poradzi. GitHub opisuje to jako nastawione na niski koszt i pasujące do zadań szybkich i prostych.
• Balance, czyli pośrodku. Model dobierany z uwzględnieniem trzech rzeczy naraz: ceny, jakości i czasu oczekiwania. Opisane jako dobre do codziennej pracy.
• Intelligence, czyli najmocniej. Liczy się wyłącznie jakość odpowiedzi.

I teraz zdanie, które łatwo przeoczyć, a zmienia sens całego ustawienia: nawet na najwyższym poziomie proste pytanie dalej pójdzie do małego modelu. To nie jest przełącznik „zawsze najdroższy", tylko zmiana progu, od którego automat sięga po mocniejszy model.

Druga rzecz, którą GitHub pisze wprost: poziom nie zmienia stawki. Płacisz za ten model, który został wybrany, niezależnie od ustawienia. Cała oszczędność bierze się wyłącznie stąd, że tańszy model kosztuje mniej. Jedyna zniżka w tym systemie to dziesięć procent za samo używanie trybu automatycznego na planie płatnym.

Ceny podaje się za milion tokenów. Token to kawałek tekstu mniej więcej trzy czwarte słowa, więc milion tokenów to około 750 tysięcy słów, czyli gruba książka. Osobno płaci się za tekst wysłany do modelu i osobno za tekst przez niego napisany, przy czym to drugie jest zwykle pięć razy droższe.

Podzieliliśmy cenę najdroższego modelu przez cenę najtańszego sensownego u tego samego producenta, stan na 15 września 2026. U OpenAI wychodzi 10 dolarów podzielone przez 20 centów, czyli pięćdziesiąt razy. U Anthropic 10 przez 1, czyli dziesięć razy. U Google od dwudziestu do trzydziestu razy. U xAI dwa do trzech.

To jest wniosek, który rzadko pada: pytanie „czy warto przełączyć na tańszy model" ma inną odpowiedź u każdego producenta. Tam, gdzie różnica wynosi dwa razy, nie ma o czym rozmawiać. Tam, gdzie pięćdziesiąt, to jest główna dźwignia na rachunku.

Weźmy typowe zadanie biurowe: wysyłasz około dziesięciu tysięcy tokenów, czyli kilkanaście stron, na przykład umowę albo zestaw maili, i dostajesz dwa tysiące tokenów odpowiedzi, czyli mniej więcej półtorej strony.

• Najdroższy model OpenAI: 0,20 dolara za to jedno zadanie.
• Najtańszy sensowny model OpenAI: 0,0044 dolara, czyli czterdzieści pięć razy taniej.
• Claude Opus: 0,10 dolara. Claude Haiku: 0,02 dolara.
• Gemini Pro: 0,044 dolara. Gemini Flash-Lite: 0,0018 dolara.

Przy jednym takim zadaniu dziennie różnica między dwudziestoma centami a niecałym półcentem nie ma znaczenia dla żadnej firmy. Przy tysiącu zadań miesięcznie to różnica między dwustoma dolarami a czterema i pół. Próg, od którego wybór modelu przestaje być kwestią techniczną i staje się finansową, leży mniej więcej przy kilkuset zadaniach miesięcznie. Poniżej tego progu oszczędzanie na modelu jest stratą czasu.

Gemini 3.8 Flash kosztuje 75 centów za milion tokenów wejściowych. Starszy Gemini 3.5 Flash kosztuje dolara pięćdziesiąt, czyli dwa razy więcej za gorszy i starszy model. To najważniejszy praktyczny wniosek dla kogoś, kto ustawił model rok temu i od tamtej pory tam nie zaglądał.

Przy okazji jedna rzecz z tego samego cennika, którą warto sobie zapisać w kalendarzu: obecna cena obu modeli Flash obowiązuje do 31 grudnia 2026, a od 1 stycznia rośnie dwukrotnie. Cena z datą ważności jest w tej branży normą, nie wyjątkiem.

Anthropic w swojej dokumentacji pisze to samo wprost: najtańszy model do zadań prostych, średni do większości codziennej pracy, najdroższy do najtrudniejszego rozumowania. GitHub przekłada to na rodzaje zadań: najdroższe modele zarabiają na siebie przy projektowaniu i przy trudnym szukaniu błędów, czyli na etapie planowania. Najtańsze wystarczają do porządkowania, formatowania, przepisywania i aktualizowania dokumentów, czyli do wszystkiego, co powtarzalne i ma jasne granice.

Jest też argument z drugiej strony, i uczciwość każe go podać. W teście na ponad sześciuset zadaniach biurowych, przeprowadzonym przez firmę sprzedającą automatyzację, tańszy model Google rozwiązał 30,4 procent zadań przy koszcie 61 centów za zadanie, a mocniejszy model OpenAI 28,8 procent przy koszcie 91 centów. Tańszy wypadł lepiej i kosztował o jedną trzecią mniej. Ale najważniejsza liczba z tego testu jest inna: najlepszy model rozwiązał 41,4 procent zadań. Czyli dopłata do najdroższego modelu kupuje kilkanaście punktów procentowych, a nie pewność.

Większość małych firm nie płaci za tokeny, tylko abonament: ChatGPT Plus 99,99 zł miesięcznie, Google AI Pro 97,99 zł, Claude Pro 18 euro przy płatności miesięcznej. Tam wybór modelu nie zmienia rachunku ani o złotówkę. Zmienia tylko to, jak szybko wyczerpiesz limity i czy będziesz musiał kupić droższy plan.

Darmowe wersje też warto znać, zanim się dopłaci. OpenAI podaje na swojej stronie, że w planie bezpłatnym rozmowy tekstowe na najsłabszym modelu są nielimitowane, a ograniczone jest wszystko inne: załączniki, obrazy, głos, pamięć. Google odszedł od liczenia zapytań i limituje moc obliczeniową, odnawiając ją co pięć godzin. Anthropic nie podaje dla planu darmowego żadnej liczby. GitHub daje za darmo dwa tysiące podpowiedzi w kodzie i pięćdziesiąt zapytań do czatu miesięcznie, bez możliwości wyboru modelu.