I think Anthropic and OpenAI have found product-market fit

Я думаю, что Anthropic и OpenAI нашли product-market fit

27th May 2026

27 мая 2026

Anthropic are strongly rumored to be about to have their first profitable quarter. Stories are circulating of companies surprised at how expensive their LLM bills are becoming from usage by their staff. I think this is because OpenAI and Anthropic have both found product-market fit.

Ходят устойчивые слухи, что у Anthropic вот-вот будет первый прибыльный квартал. Появляются истории о компаниях, удивлённых тем, насколько дорогими становятся их счета за LLM из-за использования сотрудниками. Я думаю, причина в том, что и OpenAI, и Anthropic нашли product-market fit.

Enterprise customers are now paying API prices

I think they’ve found product-market fit

And they’re ramping up

The AI-failure stories around this are pretty thin

We also know the labs are spending a lot

API revenue is becoming less important

April is a new inflection point

Корпоративные клиенты теперь платят по API-тарифам Я думаю, они нашли product-market fit И они наращивают обороты Истории о провалах AI в этом контексте довольно слабые Мы также знаем, что лаборатории тратят много Доходы от API становятся менее важными Апрель — новая точка перелома

Enterprise customers are now paying API prices

Корпоративные клиенты теперь платят по API-тарифам

I currently subscribe to the $100/month Max plan from Anthropic and the $100/month Pro plan from OpenAI. If you are a heavy user of coding agents these plans are a fantastic deal. I just ran the ccusage tool on my laptop to get an estimate of how much I would have spent if I were to pay for API tokens in the past 30 days and got:

Сейчас я подписан на тариф Max от Anthropic за $100/месяц и на тариф Pro от OpenAI за $100/месяц. Если вы активно пользуетесь кодинг-агентами, эти тарифы — фантастическая сделка. Я только что запустил инструмент ccusage на своём ноутбуке, чтобы оценить, сколько бы я потратил по API-тарифам за последние 30 дней, и получил:

$1,199.79 for Anthropic Claude Code

$980.37 for OpenAI Codex

$1 199,79 за Anthropic Claude Code $980,37 за OpenAI Codex

That’s $2,180.16 worth of tokens for $200—not bad at all! I’m a moderately heavy user of these tools, but I’m certainly not running agents every hour of the day and night.

Это $2 180,16 токенов за $200 — совсем неплохо! Я умеренно активный пользователь этих инструментов, но точно не запускаю агентов каждый час днём и ночью.

I had assumed that companies making extensive use of agents were getting similar discounts. It turns out I could not have been more wrong about that.

Я предполагал, что компании, активно использующие агентов, получают аналогичные скидки. Оказалось, что я не мог ошибаться сильнее.

I haven’t been able to track down the exact date, but at some point in the last six months Anthropic switched their Enterprise plan (originally “Claude seats include enough usage for a typical workday” back in August 2025) to $20/seat/month plus API pricing for usage. This story about the change from The Information is dated Apr 14, 2026, but cites an Anthropic spokesperson claiming that the pricing change occurred in November 2025. Existing customers are finding out about the change as they renew their contracts.

Мне не удалось найти точную дату, но в какой-то момент за последние полгода Anthropic перевели свой тариф Enterprise (изначально «рабочие места Claude включают достаточно использования для типичного рабочего дня» ещё в августе 2025) на $20/место/месяц плюс API-тарификация за использование. Этот материал об изменении от The Information датирован 14 апреля 2026 года, но ссылается на представителя Anthropic, утверждающего, что изменение цен произошло в ноябре 2025 года. Существующие клиенты узнают об изменении при продлении контрактов.

OpenAI made a similar pricing change in April. The Codex rate card (Internet Archive copy) currently says:

OpenAI провели аналогичное изменение цен в апреле. В тарифной карте Codex (копия в Internet Archive) сейчас указано:

Note: On April 2, 2026, we updated Codex pricing to align with API token usage, instead of per-message pricing. This change was applicable to new and existing Plus, Pro, ChatGPT Business and new ChatGPT Enterprise plans.

On April 23, 2026, we made this update for all existing ChatGPT Enterprise plans as well, inclusive of Edu, Health, Gov, and ChatGPT for Teachers.

Примечание: 2 апреля 2026 года мы обновили тарификацию Codex, приведя её в соответствие с использованием API-токенов вместо поценочной тарификации за сообщение. Это изменение коснулось новых и действующих тарифов Plus, Pro, ChatGPT Business и новых тарифов ChatGPT Enterprise. 23 апреля 2026 года мы применили это обновление ко всем действующим тарифам ChatGPT Enterprise, включая Edu, Health, Gov и ChatGPT for Teachers.

It’s a little harder to decode as they quote prices in “credits”, but as far as I can tell those credit costs are an exact match for the API token costs listed for those models.

Расшифровать чуть сложнее, поскольку цены указаны в «кредитах», но, насколько я могу судить, стоимость этих кредитов в точности соответствует стоимости API-токенов для этих моделей.

All of which is to say that as of April 2026 the “Enterprise” cost for both OpenAI Codex and Anthropic Claude Code/Cowork is the same as the listed API price.

Всё это означает, что по состоянию на апрель 2026 года «корпоративная» стоимость и OpenAI Codex, и Anthropic Claude Code/Cowork совпадает с опубликованными API-тарифами.

GPT-5.5 (released April 23rd) is 2x the API price of GPT-5.4. Opus 4.7 (April 16th) is around 1.4x the price of Opus 4.6 when you take their new tokenizer into account.

GPT-5.5 (вышла 23 апреля) стоит в 2 раза дороже по API, чем GPT-5.4. Opus 4.7 (16 апреля) обходится примерно в 1,4 раза дороже Opus 4.6, если учесть новый токенизатор.

So April saw both leading model companies release new frontier models with a higher API price, and both companies now have measures to lock their enterprise customers (who tend to sign year-long deals) at those API prices, not the previous extreme discounts.

Так что в апреле обе ведущие модельные компании выпустили новые frontier-модели с более высокой ценой API, и обе компании теперь привязывают своих корпоративных клиентов (которые обычно подписывают годовые контракты) к этим API-тарифам, а не к прежним экстремальным скидкам.

I think they’ve found product-market fit

Я думаю, они нашли product-market fit

Why these sudden aggressive moves on pricing? Both Anthropic and OpenAI are planning to IPO, but I suspect there’s a more important factor here: I think they’ve finally found product-market fit, with the coding/general-purpose agent products embodied by Claude Code/Cowork and Codex.

Зачем эти внезапные агрессивные шаги в ценообразовании? И Anthropic, и OpenAI планируют IPO, но я подозреваю, что здесь есть более важный фактор: они наконец нашли product-market fit — с продуктами в виде кодинг-агентов и агентов общего назначения, воплощённых в Claude Code/Cowork и Codex.

Tools like ChatGPT are wildly popular, but that wild popularity has been difficult to turn into revenue. In February OpenAI boasted more than 900 million weekly active users for ChatGPT, but only 50 million—5.6% of that—were paying consumer subscribers.

Такие инструменты, как ChatGPT, безумно популярны, но эту бешеную популярность было сложно конвертировать в выручку. В феврале OpenAI хвастались более чем 900 миллионами еженедельных активных пользователей ChatGPT, но лишь 50 миллионов — 5,6% — были платными подписчиками.

Charging $10-$20/month per user is an OK business, but you’d need 1-2 billion subscribers sticking around for four years to cover $1 trillion in infrastructure.

Брать $10–20/месяц с пользователя — неплохой бизнес, но вам понадобится 1–2 миллиарда подписчиков, остающихся с вами четыре года, чтобы покрыть $1 триллион инфраструктурных расходов.

Companies spending $200+/month/user will get you there a whole lot faster—and as noted above, as a power-user I’m at ~$1,000/month in API costs per vendor already.

Компании, тратящие $200+/месяц на пользователя, позволят добраться до этой цели гораздо быстрее — и, как я отметил выше, я как активный пользователь уже потребляю ~$1 000/месяц в API-расходах на каждого вендора.

Coding agents really did change everything. These are tools which burn vastly more tokens, but are also quickly becoming daily drivers for the work carried out by extremely well-compensated professionals. Right now that’s still mostly software engineers, but a coding agent is a tool that can automate anything you can do by typing commands into a computer... so they are clearly applicable to a much wider set of skilled knowledge workers.

Кодинг-агенты действительно всё изменили. Это инструменты, которые сжигают несопоставимо больше токенов, но при этом стремительно становятся ежедневным рабочим инструментом высокооплачиваемых профессионалов. Пока это в основном программисты, но кодинг-агент — это инструмент, способный автоматизировать всё, что можно сделать, набирая команды на компьютере… так что он явно применим к гораздо более широкому кругу квалифицированных специалистов интеллектуального труда.

As I’ve discussed on this site at length, the models released in November 2025 elevated agents to being genuinely useful. We’ve had six months to get used to that idea now—it’s no wonder companies are beginning to spend real money on this technology.

Как я подробно обсуждал на этом сайте, модели, выпущенные в ноябре 2025 года, вывели агентов на уровень реальной полезности. У нас было шесть месяцев, чтобы привыкнуть к этой идее — неудивительно, что компании начинают тратить настоящие деньги на эту технологию.

You could argue that ChatGPT achieved product-market fit when it became the fastest-growing consumer app in history back in February 2023... but it certainly wasn’t making any actual money back then. Coding agents plus enterprise pricing marks the point when these companies start making very real revenue. Maybe even enough to start covering their costs!

Можно возразить, что ChatGPT достиг product-market fit, когда стал самым быстрорастущим потребительским приложением в истории в феврале 2023… но тогда он точно не приносил реальных денег. Кодинг-агенты плюс корпоративное ценообразование — это момент, когда эти компании начинают получать очень реальную выручку. Возможно, даже достаточную, чтобы начать покрывать свои расходы!

And they’re ramping up

И они наращивают обороты

As further evidence that enterprise agents represent product-market fit for these companies, consider their open job listings.

Как дополнительное свидетельство того, что корпоративные агенты представляют собой product-market fit для этих компаний, посмотрите на их открытые вакансии.

OpenAI have 703 open jobs right now, of which I’d categorize 229 (32.6%) as relating to enterprise sales and support—account executives, “Go To Market”, “Forward Deployed Engineers” and the like.

У OpenAI сейчас 703 открытые вакансии, из которых я бы отнёс 229 (32,6%) к корпоративным продажам и поддержке — аккаунт-менеджеры, «Go To Market», «Forward Deployed Engineers» и тому подобное.

Anthropic have 390 open jobs, 105 (26.9%) of which look enterprisey to me.

У Anthropic 390 открытых вакансий, 105 (26,9%) из которых выглядят для меня корпоративно-ориентированными.

It’s pleasingly ironic that these AI labs have picked a business model with such a heavy demand on human labor—enterprise sales contracts don’t close themselves without a whole lot of humans in the mix!

Есть приятная ирония в том, что эти AI-лаборатории выбрали бизнес-модель со столь высокой потребностью в человеческом труде — корпоративные контракты не заключают сами себя без массы людей в процессе!

(I ran this analysis by scraping their job sites with Claude Code, then having it use Datasette’s JSON API to pipe that data into Datasette Cloud where I used Datasette Agent for the analysis, exported here. Dogfood!)

(Я провёл этот анализ, спарсив их сайты с вакансиями с помощью Claude Code, затем используя JSON API Datasette для загрузки данных в Datasette Cloud, где я использовал Datasette Agent для анализа, результат экспортирован сюда. Dogfood!)

The AI-failure stories around this are pretty thin

Истории о провалах AI в этом контексте довольно слабые

I started digging into this in response to a growing volume of stories claiming that large companies were sounding the alarm because their AI usage costs had grown so large.

Я начал разбираться в этом в ответ на растущий объём историй, утверждающих, что крупные компании бьют тревогу из-за резко выросших расходов на AI.

The most widely cited of these stories appear quite overblown to me.

Наиболее цитируемые из этих историй кажутся мне сильно раздутыми.

The most discussed has been Uber, based on this report where CTO Praveen Neppalli Naga indicated that Uber had “maxed out its full year AI budget just a few months into 2026”, mostly thanks to Claude Code.

Самой обсуждаемой стала история Uber, основанная на этом материале, где CTO Praveen Neppalli Naga заявил, что Uber «исчерпал весь годовой бюджет на AI всего через несколько месяцев 2026 года», в основном благодаря Claude Code.

Given that Claude Code only got really good in November it’s entirely unsurprising to me that a budget set in 2025 may have failed to predict demand for that tool in 2026!

Учитывая, что Claude Code стал по-настоящему хорош только в ноябре, меня совершенно не удивляет, что бюджет, утверждённый в 2025 году, не смог предсказать спрос на этот инструмент в 2026!

That Uber story was further fueled by comments made by Uber’s COO, Andrew Macdonald, on the Rapid Response podcast. I tracked down the segment and there really isn’t much there. Here’s what Andrew said:

Историю с Uber дополнительно подогрели комментарии COO Uber Andrew Macdonald в подкасте Rapid Response. Я нашёл этот фрагмент, и на самом деле там мало что есть. Вот что сказал Andrew:

But then you sometimes go and talk to your senior engineering leaders and you’re saying, OK, how many projects that were on the cutting room floor got moved above the line because of the productivity gains because 25% of our code commits were via Claude Code last quarter?

That link is not there yet, right? I think maybe implicitly there’s more that is getting shipped. But it’s very hard to draw a line between one of those stats and, OK, now we’re actually producing like 25% more useful consumer features, right? And that line is hard to draw.

Но потом иногда идёшь и разговариваешь со своими старшими инженерными руководителями и спрашиваешь: окей, сколько проектов, которые были отложены, были сдвинуты выше линии отсечения благодаря росту продуктивности, ведь 25% наших коммитов кода в прошлом квартале были через Claude Code? Этой связи пока нет, верно? Возможно, неявно выпускается больше. Но очень трудно провести линию между одной из этих метрик и — окей, теперь мы действительно производим на 25% больше полезных потребительских функций, верно? И эту линию трудно провести.

Somehow this fragment turned into headlines like Uber’s COO says it’s getting harder to justify the money spent on AI tokenmaxxing, because the market for stories about AI failures remains enormous.

Каким-то образом этот фрагмент превратился в заголовки вроде COO Uber говорит, что всё сложнее обосновать траты на AI-токенмаксинг, потому что рынок историй о провалах AI остаётся огромным.

The other popular story around this is Microsoft starts canceling Claude Code licenses, ostensibly to encourage their engineers to dogfood their own Copilot CLI agent instead—but The Verge reporter Tom Warren says “sources tell me the decision is also a financial one”, triggered by the June 30th end of Microsoft’s financial year.

Другая популярная история — Microsoft начинает отзывать лицензии Claude Code, якобы чтобы побудить инженеров использовать собственный CLI-агент Copilot, — но репортёр The Verge Tom Warren сообщает, что «источники говорят мне, что решение также финансово мотивировано» и связано с окончанием финансового года Microsoft 30 июня.

I think both of these stories support my “product-market fit” hypothesis. The best advice I ever heard on pricing a product was that your customer should suck air through their teeth and then say yes. Uber’s budget overrun and Microsoft’s seat cancellations look like that effect playing out in practice.

Я считаю, что обе эти истории подтверждают мою гипотезу о «product-market fit». Лучший совет по ценообразованию, который я когда-либо слышал: клиент должен присвистнуть сквозь зубы — и всё равно сказать «да». Перерасход бюджета Uber и отзыв лицензий Microsoft выглядят как проявление именно этого эффекта на практике.

We also know the labs are spending a lot

Мы также знаем, что лаборатории тратят много

The big AI labs spend billions of dollars on both training and inference. Credible figures are hard to come by, but we did get one huge hint as to the figures involved from, oddly enough, the recent SpaceX S-1:

Крупные AI-лаборатории тратят миллиарды долларов и на обучение, и на инференс. Достоверные цифры трудно найти, но одну огромную подсказку о масштабах мы получили, как ни странно, из недавнего S-1 SpaceX:

[...] in May 2026, we entered into Cloud Services Agreements with Anthropic PBC (“Anthropic”), an AI research and development public benefit corporation, with respect to access to compute capacity across COLOSSUS and COLOSSUS II. Pursuant to these agreements, the customer has agreed to pay us $1.25 billion per month through May 2029 [...]

[...] в мае 2026 года мы заключили соглашения об облачных услугах с Anthropic PBC («Anthropic»), публичной благотворительной корпорацией в области исследований и разработки AI, касающиеся доступа к вычислительным мощностям COLOSSUS и COLOSSUS II. Согласно этим соглашениям, клиент обязался выплачивать нам $1,25 млрд в месяц до мая 2029 года [...]

The Anthropic announcement said that this deal meant they could “increase our usage limits for Claude Code and the Claude API”, heavily implying that Colossus is being used for inference, not model training.

В анонсе Anthropic говорилось, что эта сделка позволит им «увеличить лимиты использования Claude Code и Claude API», что прямо намекает на то, что Colossus используется для инференса, а не для обучения моделей.

Anthropic already have vast amounts of compute from other providers. The fact that they’re willing to spend $1.25 billion per month for extra capacity from just one of their vendors hints at how big these inference budgets have become.

У Anthropic уже есть огромные вычислительные мощности от других провайдеров. Тот факт, что они готовы тратить $1,25 млрд в месяц на дополнительные мощности лишь от одного из своих вендоров, намекает на то, насколько масштабными стали эти бюджеты на инференс.

API revenue is becoming less important

Доходы от API становятся менее важными

Over the past two years my impression has been that OpenAI made more of their income from subscription revenue while Anthropic made more from their API.

За последние два года у меня сложилось впечатление, что OpenAI получали больше дохода от подписок, тогда как Anthropic — от API.

Anthropic’s API revenue was historically quite dependent on a small number of large API customers—this VentureBeat story from August 2025 quotes “sources familiar with the matter” suggesting that just Cursor and GitHub Copilot were responsible for $1.2 billion of the company’s then-$4 billion revenue.

Доход Anthropic от API исторически сильно зависел от небольшого числа крупных API-клиентов — эта статья VentureBeat от августа 2025 ссылается на «источники, знакомые с ситуацией», утверждающие, что только Cursor и GitHub Copilot обеспечивали $1,2 млрд из тогдашней выручки компании в $4 млрд.

Today Anthropic are rumored to hit $10.9 billion in the second quarter, potentially even operating at a profit for the first time.

Сегодня, по слухам, выручка Anthropic достигнет $10,9 млрд во втором квартале, и компания может впервые выйти на операционную прибыль.

This pivot-to-Enterprise suggests that the labs have realized that the real money lies in cutting out the middlemen. Anthropic’s Claude Code directly competes with Cursor and Copilot. No wonder Cursor are investing in their own models!

Этот разворот к Enterprise показывает, что лаборатории осознали: настоящие деньги — в устранении посредников. Claude Code от Anthropic напрямую конкурирует с Cursor и Copilot. Неудивительно, что Cursor инвестируют в собственные модели!

April is a new inflection point

Апрель — новая точка перелома

I’ve called November 2025 the November inflection point because that was when GPT-5.1 and Opus 4.5, combined with their respective coding agent harnesses, got good—good enough that we’ve spent the last six months adapting to agent systems that can reliably get useful work done.

Я назвал ноябрь 2025 года ноябрьской точкой перелома, потому что именно тогда GPT-5.1 и Opus 4.5 вместе с соответствующими обвязками для кодинг-агентов стали хороши — настолько хороши, что мы потратили последние шесть месяцев, адаптируясь к агентным системам, способным надёжно выполнять полезную работу.

I think April 2026 is a new inflection point where the revenue implications of this have started to land, to the benefit of the frontier AI labs and with material impacts on the budgets of large companies.

Я считаю, что апрель 2026 года — это новая точка перелома, когда последствия этого для выручки начали проявляться, на пользу ведущим AI-лабораториям и с ощутимым влиянием на бюджеты крупных компаний.

We’ll know for sure how real this moment is when the S-1 documents for the upcoming Anthropic and OpenAI IPOs give us some real, audited numbers to get our teeth into.

Мы узнаем наверняка, насколько реален этот момент, когда документы S-1 для предстоящих IPO Anthropic и OpenAI дадут нам реальные, проверенные аудиторами цифры, в которые можно вникнуть.