El mejor modelo de IA de Anthropic no logra atraer usuarios mientras las herramientas más baratas prosperan
Anthropic's best AI model struggles to attract users as cheaper tools thrive
El modelo de IA más avanzado de Anthropic está teniendo dificultades para captar usuarios, mientras que alternativas más económicas ganan terreno en el mercado. El artículo analiza las razones detrás de esta tendencia, incluyendo el costo, la accesibilidad y la competencia feroz en el sector de la IA. A pesar de su superioridad técnica, el modelo de Anthropic enfrenta desafíos para convencer a los consumidores y empresas de que vale la pena la inversión, en un momento en que la eficiencia y el precio son factores decisivos.
El modelo de IA más avanzado de Anthropic está perdiendo terreno frente a alternativas más baratas, lo que plantea interrogantes sobre la estrategia de precios y la propuesta de valor de la compañía en un mercado cada vez más competitivo.
- pmontra
- a1371
Donde Anthropic la cagó fue en tratar su monetización de la misma manera que tratan el entrenamiento de modelos. Resulta que el éxito en la experimentación no es transferible.
Han intentado encontrar el precio más alto que el mercado paga por modelos de última generación; sin embargo, en el lado del consumidor, esto es simplemente demasiado confuso e inquietante:
"Solo puedes usar Fable durante una semana como parte de tu plan"
"¡Prepárate! ¡Tienes que empezar a pagar por token!"
"¡Olvídalo! Lo extendimos un par de semanas más"
"Espera, ahora es hasta la mitad de tu uso"
"Vale, ahora es..."
La mayoría de la gente no quiere tener que preocuparse. Queremos nuestra IA como la electricidad: simplemente ahí, sin importar lo fácil o difícil que sea el suministro. No quieres que tu compañía eléctrica esté a punto de cortarte la luz en cualquier momento.
Eso es Anthropic. No sientes que quieran darte un servicio fiable por un precio, aunque sea premium. Es un juego de regateo constante. Eso obliga a la gente a mirar más allá del jardín amurallado. Allí encuentran modelos que están bien... y sin las payasadas.
- bentt
Se han metido en un callejón sin salida. Fable era demasiado bueno y lo regalaron con el plan de $20. Tenía que ser un gran paso desde Opus 4.8 para mostrar progreso, y Opus 4.8 es GENIAL para programar en muchos dominios diferentes.
Pero les está matando el coste de los tokens. Tienen que conseguir que la gente pague más por los tokens. Así que pusieron Fable en el plan de $200 y lanzaron Opus 5. Desconfío de Opus 5. Es mayormente peor que 4.8. Parece que lo han nerfeado para crear más distancia entre él y Fable.
Entonces, ¿qué hemos hecho la mayoría? Nos hemos quedado con Opus 4.8. Las estadísticas lo confirman. 4.8 sigue dominando.
Ahora están atrapados. Si quitan 4.8, todo el mundo se amotinará. Si hacen que Opus 5.x sea mejor que 4.8, desincentivan a todos a pasarse a Fable y, lo más importante, a pagar más.
En realidad, todo lo que pueden hacer es tragarse el golpe por ahora y dejar que 4.8 sea el pináculo del plan Pro de $20 en el futuro previsible mientras trabajan como locos para hacer que Fable sea TAN bueno que merezca los $200 hasta el infinito que realmente quieren que todos paguen.
- kiratp
El problema real, sospecho, es que Anthropic no ofrece ZDR para Fable. Eso hace que no sea viable para un gran porcentaje de empresas.
- Zigurd
Para muchos programadores, incluido yo, los agentes de codificación basados en LLM funcionan lo suficientemente bien como para ser útiles, y en algunos casos vale la pena pagar por ellos.
Lo que no veo es vastas áreas de la industria encontrando decenas a cientos de miles de millones de dólares de valor en los LLM. No hay un linter o compilador que pueda verificar contratos correctamente redactados. Así que los LLM, que deberían ser útiles para los bufetes de abogados, requieren mucho más trabajo de revisión manual que los agentes de codificación.
La producción de documentos menos formal en otras industrias probablemente tenga menos estructura. Eso podría no importar en algunos contextos, pero me cuesta pensar en un ejemplo de memoria.
- ericol
El problema es que no están resolviendo el problema que deberían resolver.
No quiero Shakespeare, quiero a Bob el constructor.
La mitad de mi trabajo es decirle a Claude cómo comportarse. Estoy bastante seguro de que tienen suficientes _datos_ para darse cuenta de que la gente hace lo mismo una y otra vez.
Mira este comentario mío para una mejor explicación: https://news.ycombinator.com/item?id=49413353
- markbao
No estoy seguro de si los datos subyacentes están contando el uso de suscripción de Fable, que es donde mucha gente lo usa porque el precio de los tokens es muy caro. No me sorprendería si esto solo contara el uso de tokens empresariales. Por muy ricos que sean los clientes empresariales, no están exactamente dispuestos a duplicar el coste de los salarios de los ingenieros de software en tokens.
De todos modos, un modelo utilizado para resolver el 10% superior de los problemas que la gente usa la IA para resolver, siendo usado el 10% del tiempo... parece que está en un buen lugar.
Encuentro a Fable indispensable, y mediblemente mejor que los modelos alternativos, para el desarrollo de características complejas en un código base existente. Es lo más parecido a casi resolver características de una sola vez que he visto. Aun así, solo lo uso para las características más difíciles y Opus 5 hace un trabajo suficientemente bueno con el resto.
- semiquaver
Mi empresa todavía no ha podido desplegar acceso amplio a Fable porque no está disponible en base ZDR. Esto no se mencionó en el artículo, pero imagino que este factor no es irrelevante.