Giá AI chuyển sang thanh toán dựa trên mức sử dụng khi chi phí tăng cho các nhà phát triển.

Trong bối cảnh chi phí hạ tầng cho các mô hình AI tăng lên, các nhà cung cấp dịch vụ AI đang chuyển từ mô hình đăng ký theo hạn mức cố định sang thanh toán dựa trên mức sử dụng. Động thái này diễn ra đồng thời ở cả GitHub và Anthropic, kéo theo thay đổi đáng kể trong cách doanh nghiệp dự toán và quản trị chi phí.

GitHub chuyển gói Copilot sang thanh toán theo mức sử dụng

GitHub thông báo rằng tất cả các gói Copilot sẽ chuyển sang cơ chế thanh toán dựa trên mức sử dụng vào ngày 1 tháng 6. Theo đó, giới hạn yêu cầu cố định sẽ bị loại bỏ và thay thế bằng một số dư tín dụng được rút theo mức sử dụng thực tế. Mức giá cơ bản vẫn được giữ nguyên: Copilot Pro 10 USD/tháng và Copilot Business 19 USD/người dùng/tháng.

GitHub cho biết mô hình trước đó không còn bền vững khi chi phí hạ tầng tăng. Trước thông tin thay đổi, phản ứng của người dùng xuất hiện ngay lập tức do lo ngại giảm giá trị dù giá niêm yết không đổi. Trong FAQ, GitHub đặt câu hỏi: “Việc này có xóa bỏ vương miện giá trị của GitHub — tại sao tôi nên ở lại?” và trả lời rằng thanh toán theo mức sử dụng phù hợp hơn với giá trị thực tế, đồng thời cho phép nhà phát triển tự do lựa chọn mô hình sẽ dùng.

Anthropic áp phí theo mức tiêu thụ cho Claude Enterprise

Theo PYMNTS, Anthropic cũng thực hiện thay đổi tương tự với khách hàng doanh nghiệp. Khách hàng Claude Enterprise sẽ phải trả một khoản phí cố định 20 USD cho mỗi người dùng mỗi tháng, kèm theo một khoản phí phụ thuộc vào công suất tính toán đã sử dụng. Trước đây, nhóm khách hàng này có thể phải trả tới 200 USD cho mỗi người dùng mỗi tháng cho một hạn mức sử dụng cố định.

Fredrik Filipsson, đồng sáng lập Redress Compliance (công ty hỗ trợ doanh nghiệp đàm phán thỏa thuận cấp phép phần mềm), ước tính những thay đổi có thể khiến chi phí cho người dùng Claude Enterprise nặng tăng gấp đôi hoặc thậm chí gấp ba, theo The Information.

Diễn biến thị trường: doanh thu và cạnh tranh gói dành cho lập trình viên

Trước thay đổi về định giá, CNBC cho biết Claude Code của Anthropic đã vượt mốc 2,5 tỷ USD doanh thu hàng năm tính đến tháng 2, tăng trên 100% so với đầu năm. Ở chiều ngược lại, OpenAI vào tháng 4 đã ra mắt kế hoạch Codex mới với giá 100 USD/tháng nhắm tới nhóm người dùng phát triển tương tự.

Vận hành các mô hình AI mạnh ở mức giá cao đòi hỏi chi phí lớn cho hạ tầng, và cả hai công ty đều không sẵn sàng cung cấp quyền truy cập vô hạn mãi mãi.

Tác động đến hành vi sử dụng và cách tính chi phí

Khi một gói đăng ký cố định bao quát mọi thứ, nhà phát triển thường có ít động lực để hạn chế sử dụng: họ chạy các phiên kéo dài, thử nhiều phương pháp và thử nghiệm tự do. Khi mỗi phiên mở rộng gắn với chi phí, các mô hình mạnh hơn sẽ hoạt động ở mức phí cao hơn.

Với doanh nghiệp, chi phí phần mềm truyền thống thường được theo dõi theo số lượng nhân viên. Trong khi đó, chi phí AI được theo dõi theo mức độ hoạt động: một nhân viên có thể tạo ra hàng nghìn tương tác AI trong một ngày, trong khi người khác có thể không kích hoạt tương tác nào. Một quy trình tự động cũng có thể chạy liên tục mà không có người giám sát chi tiêu.

Theo PYMNTS, hóa đơn AI doanh nghiệp giờ trông như hóa đơn tiện ích hơn là phần mềm đăng ký: phí gắn với hoạt động của mô hình, không phải số lượng nhân viên. Các nhóm tài chính vốn quen với gia hạn hàng năm ổn định nay phải quản lý một cấu trúc chi phí không có tham chiếu trước.

Chi phí phát sinh ngoài phần đăng ký

Theo PYMNTS, với mỗi đồng chi tiêu cho các mô hình AI, doanh nghiệp có thể chi từ 5 đến 10 đồng cho tích hợp, tuân thủ và giám sát. Trong bức tranh này, việc đăng ký chỉ là phần chi phí rõ ràng.

GitHub cũng đang giới thiệu các kiểm soát quản trị để các tổ chức hạn chế chi tiêu ở cấp công ty, đội hoặc cá nhân. Thay đổi của Anthropic áp dụng cho các tài khoản trên 150 người dùng. Cả hai đều cung cấp cơ chế quản lý chi phí cho nhóm mua sắm, trong khi dự đoán chi tiêu trước vẫn là một vấn đề riêng biệt.

Nhận định về xu hướng định giá theo mức sử dụng

Theo PYMNTS Intelligence, hơn 8 trên 10 CFO tại các công ty lớn đang sử dụng AI hoặc đang xem xét. Khi mức độ áp dụng tăng, các mô hình định giá AI tiếp tục phát triển.

Áp lực định giá được cho là mang tính cấu trúc: xây dựng và vận hành các mô hình AI ở “cạnh tiên tiến” cần lượng lớn cơ sở hạ tầng tính toán, và chi phí tăng theo mức độ sử dụng. Các nhà làm mô hình chưa có lợi nhuận ở quy mô, nên định giá theo mức sử dụng được xem là cơ chế thu hẹp khoảng cách khi mức độ áp dụng tăng lên.