Скільки коштує контент, який пише AI? Цифри 2026 року
Ми всі звикли віддавати статті AI. У цієї звички є рахунок. Нижче — скільки реально коштує одна стаття середнього розміру в основних API на серпень 2026 року і з якого обсягу цей рахунок перестає мати сенс.
Прайс за списком
Ціни вказано за 1M токенів у USD, перевірено в серпні 2026 за офіційними сторінками провайдерів. За один місяць із липневої редакції таблиця знову оновилася — перед бюджетуванням пайплайна звіряйтеся з прайсами.
| Провайдер | Модель | Input | Output |
|---|---|---|---|
| Anthropic | Claude Fable 5 (флагман) | $10 | $50 |
| Claude Opus 5 | $5 | $25 | |
| Claude Sonnet 5 (середній) | $3 | $15 | |
| Claude Haiku 4.5 (бюджет) | $1 | $5 | |
| OpenAI | GPT-5.5 Pro (флагман) | $30 | $180 |
| GPT-5.6 Sol | $5 | $30 | |
| GPT-5.6 Terra (середній) | $2 | $12 | |
| GPT-5.6 Luna (бюджет) | $0.20 | $1.20 | |
| Gemini 3.1 Pro | $2.00 | $12 | |
| Gemini 3.7 Flash | $0.75 | $3.75 | |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | $0.30 | $2.50 | |
| xAI | Grok 4.6 | $2 | $6 |
| Grok 4.3 | $1.25 | $2.50 | |
| DeepSeek | V4 Pro (off-peak) | $0.66 | $1.98 |
| V4 Flash (off-peak) | $0.22 | $0.66 | |
| Alibaba | Qwen3.8 Max | $2 | $6 |
| Qwen3.7 Plus | $0.32 | $1.28 | |
| Qwen3.7 Flash | $0.03 | $0.13 | |
| Moonshot | Kimi K3 | $3 | $15 |
| Kimi K2.5 | $0.60 | $3.00 | |
| Mistral | Medium 3.5 | $1.50 | $7.50 |
| Large 3 | $0.50 | $1.50 | |
| Small 4 | $0.15 | $0.60 |
Mistral — єдиний блок, який не змінився за місяць: усі інші ціни в таблиці нові з липня, а Kimi від Moonshot з'являється в таблиці вперше (його флагман K3 коштує рівно як Claude Sonnet 5). Output коштує у 2–6 разів дорожче за input на будь-якому рівні. Це важливо: довга стаття — це переважно output-токени. Короткий бриф із довгим системним промптом — переважно input. Зірочок стало більше, ніж будь-коли: вступний прайс Claude Sonnet 5 ($2/$10) закінчується 31 серпня 2026; Gemini 3.7 Flash теж на вступному ($1.50/$7.50 з січня 2027); у Gemini 3.1 Pro і Grok 4.6 ціна приблизно подвоюється на контексті понад 200K токенів ($4/$18 і $4/$12); DeepSeek тарифікується за годинами доби — у таблиці off-peak, а пікові години (01:00–04:00 і 06:00–10:00 UTC) коштують удвічі; Qwen3.7 Flash ступінчастий за довжиною запиту ($0.03/$0.13 до 32K токенів, аж до $0.20/$0.80).
Скільки реально коштує одна стаття
Стаття середнього розміру — близько 2500 слів — вкладається приблизно у 3000 input-токенів (системний промпт, бриф, інструкції щодо шаблону, вихідні матеріали) та 3500 output-токенів (≈2500 слів). Отримуємо:
| Модель | Прайс-лист | З кешем (знижка на читання) | Кеш + batch |
|---|---|---|---|
| GPT-5.5 Pro | ~$0.72 | n/a | ~$0.36 |
| Claude Fable 5 | ~$0.21 | ~$0.18 | ~$0.089 |
| GPT-5.6 Sol | ~$0.12 | ~$0.11 | ~$0.053 |
| Claude Opus 5 | ~$0.10 | ~$0.089 | ~$0.045 |
| Claude Sonnet 5 | ~$0.062 | ~$0.053 | ~$0.027 |
| Kimi K3 | ~$0.062 | ~$0.053 | n/a |
| GPT-5.6 Terra | ~$0.048 | ~$0.043 | ~$0.021 |
| Gemini 3.1 Pro | ~$0.048 | ~$0.043 | ~$0.021 |
| Mistral Medium 3.5 | ~$0.031 | ~$0.027 | ~$0.013 |
| Qwen3.8 Max | ~$0.027 | ~$0.024 | ~$0.014 (лише batch) |
| Grok 4.6 | ~$0.027 | ~$0.023 | ~$0.018 (batch −20%) |
| Claude Haiku 4.5 | ~$0.021 | ~$0.018 | ~$0.009 |
| Gemini 3.7 Flash | ~$0.015 | ~$0.013 | ~$0.0067 |
| Kimi K2.5 | ~$0.012 | n/a | ~$0.0074 (batch −40%) |
| Gemini 3.5 Flash-Lite | ~$0.0097 | ~$0.0088 | ~$0.0044 |
| DeepSeek V4 Pro (off-peak) | ~$0.0089 | ~$0.0070 | n/a |
| Mistral Large 3 | ~$0.0068 | ~$0.0054 | ~$0.0027 |
| GPT-5.6 Luna | ~$0.0048 | ~$0.0043 | ~$0.0021 |
| DeepSeek V4 Flash (off-peak) | ~$0.003 | ~$0.0023 | n/a |
| Mistral Small 4 | ~$0.0026 | ~$0.0021 | ~$0.0011 |
| Qwen3.7 Flash | ~$0.00055 | n/a | ~$0.00027 |
Бюджетний рівень на кшталт Luna, Gemini Flash-Lite чи Haiku вкладає статтю в цент-два за прайсом. Qwen3.7 Flash іде до двадцятої частки цента — новий пол ринку тепер, коли подорожчання DeepSeek забрало в нього це місце. Справжній флагман на кшталт GPT-5.5 Pro — це приблизно у 1300 разів дорожче за Qwen Flash і у 12–15 разів дорожче за середній рівень типу Sonnet 5 чи GPT-5.6 Terra.
Знижки, які реально працюють
Два механізми мають значення для всіх, хто жене AI-контент в обсязі, — і цього місяця обидва знову стали умовнішими:
- Prompt caching. Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek, Alibaba, Moonshot та Mistral дають знижку на читання закешованого input: зазвичай −90% (Anthropic, OpenAI, Google, Mistral, Moonshot), −75% (xAI) і близько −97% у DeepSeek, чия ціна cache-hit навіть після серпневого подорожчання лишається найпотужнішим важелем на цій сторінці. Підступ з іншого боку: запис у кеш тепер коштує з націнкою (Anthropic бере 1.25× при TTL 5 хвилин і 2× при годинному; OpenAI додав націнку 1.25× на запис у родині GPT-5.6), а Google бере погодинну плату за зберігання. Кеш окуповується лише тоді, коли закешований префікс реально перечитується кілька разів.
- Batch API. Anthropic, OpenAI, Google, Alibaba та Mistral дають −50% на async-задачі, що завершуються протягом 24 годин. Універсальними ці 50% бути перестали: xAI скидає лише 20%, Moonshot рахує batch як 60% прайсу (−40%, і флагманського K3 у batch-прайсі взагалі немає), Alibaba не дає поєднувати batch і кеш в одному запиті, а у DeepSeek знижка — це годинник, а не черга: подорожчання 16 серпня повернуло тариф пік/off-peak, де off-peak (більша частина доби) коштує вдвічі дешевше за пік.
Там, де є обидва механізми, вони складаються. Batch + кеш — це приблизно −95% на input та −50% на output відносно прайсу. Якщо ви женете контент плановими пачками з фіксованим системним промптом, потрібно використовувати і те, і те.
Математика на обсязі
Візьмімо розумний середній рівень — Claude Sonnet 5 за прайсом, $0.062 за статтю:
| Обсяг | Pure-AI (генеримо кожну заново) | AI-шаблон один раз + локальний рендер |
|---|---|---|
| 1 стаття | $0.06 | $0.06 |
| 100 статей | ~$6.15 | ~$0.06 |
| 1 000 статей | ~$61.50 | ~$0.06 |
| 10 000 статей | ~$615 | ~$0.06 |
Проти флагмана на кшталт GPT-5.5 Pro розрив більший: 10 000 статей обійдуться приблизно у $7 200 за прайсом проти вартості однієї якісної генерації шаблону (помітно менше $1) і безкоштовного локального рендера. Ось момент, коли рахунок перестає мати сенс.
Модельний ряд змінюється швидше за ваш контент-план
Є ще одна стаття витрат, якої немає в жодному прайсі. Кожна модель із квітневої редакції цієї статті — GPT-5.4, Gemini 3 Flash, Grok 4, DeepSeek V3 і R1, Qwen3 Max, Mistral Small 3.1, Claude Opus 4.7 і Sonnet 4.6 — відтоді перейменована, замінена наступним поколінням або оголошена застарілою. Три місяці. OpenAI відмовився від цифрових рівнів на користь іменованих (Sol / Terra / Luna). DeepSeek просто зняв з підтримки аліаси deepseek-chat і deepseek-reasoner.
Липнева редакція протрималася заледве місяць. Відтоді: Anthropic випустив Claude Opus 5 (24.07.2026), і Opus із тієї таблиці став минулим поколінням; OpenAI урізав GPT-5.6 Terra на 20%, а Luna — на 80% (30.07.2026); Google випустив Gemini 3.6 Flash, а за п'ять тижнів — 3.7 Flash; xAI випустив Grok 4.6 (12.08.2026); Alibaba замінила Qwen3.7 Max на Qwen3.8 Max (03.08.2026); а DeepSeek підняв ціни до +1100% у пік (16.08.2026), повернувши тарифікацію за часом доби, від якої сам відмовився з приходом V4. Один місяць — і в шести з семи провайдерів новий прайс.
Якщо ваш пайплайн кличе модель на кожен рендер, будь-яка з цих змін — це міграція: нові ID моделей, переналаштування промптів, перерахунок бюджету і текст, який читається не так, як минулого кварталу. Якщо пайплайн кличе модель один раз, щоб написати шаблон, а далі рендерить локально — вас це не стосується взагалі. Швидкість зміни моделей — це аргумент на користь шаблону, а не просто незручність.
Коли логічно платити за кожну статтю
Не кожна стаття — повтор. Платити за кожну генерацію розумно, коли це:
- редакційні тексти з унікальним голосом чи кутом;
- нові теми, у яких модель реально «проводить дослідження»;
- лонгриди, де нюанс важливіший за обсяг;
- чернетки, які ви все одно сильно редагуватимете руками.
Для такої роботи потрібен найкращий доступний вам рівень моделі. Якість флагмана окуповується економією часу на редагуванні.
Коли платити один раз і рендерити багато
Економіка розвертається в момент, коли вам треба видавати ту саму форму статті більше ніж кілька разів:
- сторінки товарів за каталогом SKU;
- локалізовані варіанти за мовами та регіонами;
- SEO-лендинги під довгий список ключів;
- multi-tenant SaaS-маркетинг зі спільною структурою;
- усе, де структура стала, а змінюються лише факти.
Тут платити за кожен рендер — чисті втрати. Шаблон пишеться один раз з AI, рендер іде в інструмент, який робить це безкоштовно.
Гібридний workflow
Саме під цей сценарій зроблено Spintax:
- Заплатити флагману один раз. Берете найкращу доступну модель — Fable 5, Opus 5, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.1 Pro — для написання шаблону. Платите $0.05–$1 і отримуєте якісний, граматично безпечний, мультиваріантний шаблон.
- Рендерите нескінченно — локально. Spintax розкриває шаблон на вашому CPU. Тисячі варіантів коштують практично нуль.
- Оновлюєте шаблон, коли змінюється зміст. Перегенеровуйте лише коли змінюються факти чи позиціонування, — а не коли вендор перейменував модель. Для стабільного продукту — раз на квартал.
Платите за якість там, де вона важлива. Перестаєте платити за кількість.
Застереження
- Змінюються і ціни, і назви. Таблиця вище оновилася повністю між квітнем і липнем 2026 — і знову між липнем і серпнем. Звіряйтеся з прайсами перед бюджетуванням і ніколи не зашивайте в код ID моделі, який ви не перевірили цього кварталу.
- Запис у кеш не безкоштовний. Заголовні «−90%» стосуються читання кешу. Anthropic і OpenAI беруть націнку за запис, Google — погодинну плату за зберігання. Кеш, який прочитали один раз, дорожчий, ніж відсутність кешу.
- Batch — не скрізь 50%. У xAI — 20%. У Moonshot — 40%, і без флагмана. Alibaba не дає поєднувати batch із кешем. У DeepSeek знижка — це час доби, а не batch-черга. Не рахуйте стек знижок, доки не перевірили.
- Довгий контекст у частини провайдерів дорожчий. У рівнів Gemini Pro і Grok 4.6 ціна приблизно подвоюється після 200K токенів. Anthropic і OpenAI тримають плоский тариф по всьому контекстному вікну.
- Якість різна на різних рівнях. Бюджетні моделі нормальні для скелетів і переписувань. Тонкий голос, long-context і фактична точність — усе ще територія флагманів. Використовуйте дешеві моделі для локального рендера, а не для самого шаблону.
Що читати далі
Готові перетворити одну добру AI-генерацію на тисячі рендерів? Почніть із серії гайдів з авторингу:
Джерела даних: сторінки цін Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek, Alibaba, Moonshot, Mistral — перевірено 2026-08-20. Розрахунок «на статтю» зроблено з 3000 input + 3500 output токенів.