オープンモデルは価格性能の最前線からほぼ駆逐された
Closed AI models dominate the price-performance frontier
VillageのLLM Atlasが価格帯ごとに最も高性能なモデルを追跡したところ、2026年6月時点では予算の41%でオープンウェイトモデルが最良の選択だったが、10月31日にはわずか3%にまで低下した。OpenAIのGPT-6 LunaとGPT-6.1 Terra、AnthropicのClaude Haiku 5.5が、かつてオープンモデルが制していた価格帯を奪った形だ。閉鎖型ラボは自社の最先端モデルから安価なモデルを蒸留でき、モデルファミリー全体を揃え、大規模な推論基盤を持つ点が優位に働いている。
オープンモデルは価値で勝つのが一瞬のバーストに限られる。強力で安価なリリース、たいていはDeepSeekによるものが広い予算帯を奪うが、次の閉鎖型モデルがそれを下回る価格で登場するまでだ。
HNでの議論
68- 2001zhaozhao
これらの比較はAPI価格に基づいていますか？もしそうなら、OpenAI/Anthropicのサブスクリプション（モデル価格の15〜40倍の割引）が比較を血みどろの戦いに変え、クローズドソースモデルにさらに有利になります。
- gregwebs
これらの一般的な知能/能力ベンチマークは、あなたの特定のタスクには当てはまりません。コーディングをしているなら、コーディング用のベンチマークだけが必要です。このベンチマークではコーディングのパフォーマンス+価格はわかりません。コーディングだけを見ると、DeepSeekはコーディングベンチマークのかなりの部分でパレート最適です。
例えばここでは、max/xhighエフォートのみをベンチマークしているので非常に flawed ですが：https://artificialanalysis.ai/agents/coding-agents
クローズドモデルはサイズの制約がそれほどなく、一般化のためのトレーニングをより良く行う余裕のある資金豊富なラボから来ているので、より優れたジェネラリストかもしれません。モデルの実際の目標がオープンであるなら、小さい方が良いです。
- ddxv
ほとんどの人にとって最大の金銭的解放は、単に最大のモデルを使わないことだと思います。Luna / Deepseekはコーディングで1日1〜2ドルです。誤って（または意図的に別のモデルを設定して）コストが急上昇します。ほとんどの人は、ほとんどの場合安いモデルを選ぶだけで予算を90%削減できると思います。
- tobblegobble
別の投稿からのコメントをここにも当てはまるので貼り付けます。おそらくさらに当てはまるでしょう。
私は親エージェントが2つのサブエージェントを生成するシステムを使って、安価なflashエージェントで本当に素晴らしい結果を得ています。彼らはセッション全体を通じてアクティブなままで、コンテキストを失いません。
2つのサブエージェントはお互いにまったく同じプロンプトとツールを受け取り、独立して答えますが、親に返答する前に、引用で裏付けられなければならない発見を交換し、すべての点の正確さについて合意できるまで発見と引用を繰り返し討論します。また、決して仮定せず、プロンプトとツールとガードで現実的に強制できるところでは常に検証するよう強く促されています。
トークンを消費しますが、世の中のいくつかのプランではトークンは信じられないほど安いです。Opusが同じクエリのほとんどを1/4の時間でワンショットできるか？はい、でも私にとってはそれがポイントではありません。
親にDeepSeek Flash、討論サブエージェントにDeepSeek FlashとGLM 5.3 flashを使うと、私の経験では最高の全体的な結果が得られます。
文脈として、私はsysadmin/devopsとソフトウェアを書かせることを等しく行っています。
- hedora
どの点がどれかわからなければ、これは役に立ちません。
例えば、自分が所有するマシンで、すでにサンクコストとなったソーラーパネルからqwen 27Bやflash nextを実行したいとします。
彼らはトークンの限界費用をどうやって価格設定したのでしょうか？ボックスの減価償却+電力会社との逆請求の機会費用？