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 липень 2026 року і з якого обсягу цей рахунок перестає мати сенс.

Прайс за списком

Ціни вказано за 1M токенів у USD, перевірено в липні 2026 за офіційними сторінками провайдерів. За три місяці з квітневої редакції таблиця оновилася майже повністю — перед бюджетуванням пайплайна звіряйтеся з прайсами.

ПровайдерМодельInputOutput
AnthropicClaude Fable 5 (флагман)$10$50
Claude Opus 4.8$5$25
Claude Sonnet 5 (середній)$3$15
Claude Haiku 4.5 (бюджет)$1$5
OpenAIGPT-5.5 Pro (флагман)$30$180
GPT-5.6 Sol$5$30
GPT-5.6 Terra (середній)$2.50$15
GPT-5.6 Luna (бюджет)$1$6
GoogleGemini 3.1 Pro$2.00$12
Gemini 3.5 Flash$1.50$9
Gemini 3.1 Flash-Lite$0.25$1.50
xAIGrok 4.5$2$6
Grok 4.3$1.25$2.50
DeepSeekV4 Pro$0.44$0.87
V4 Flash$0.14$0.28
AlibabaQwen3.7 Max$2.50$7.50
Qwen3.7 Plus$0.40$1.60
Qwen3.6 Flash$0.25$1.50
MistralMedium 3.5$1.50$7.50
Large 3$0.50$1.50
Small 4$0.15$0.60

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. Дві ціни йдуть із зірочкою: у Claude Sonnet 5 діє вступний прайс ($2/$10) до 31 серпня 2026, а в Gemini Pro ціна приблизно подвоюється на контексті понад 200K токенів ($4/$18 у 3.1 Pro) — довгий контекст обходиться дорожче за заголовну цифру.

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:

МодельПрайс-листЗ кешем (знижка на читання)Кеш + batch
GPT-5.5 Pro~$0.72n/a~$0.36
Claude Fable 5~$0.21~$0.18~$0.089
GPT-5.6 Sol~$0.12~$0.11~$0.053
Claude Opus 4.8~$0.10~$0.089~$0.045
Claude Sonnet 5~$0.062~$0.053~$0.027
GPT-5.6 Terra~$0.060~$0.053~$0.027
Gemini 3.1 Pro~$0.048~$0.043~$0.021
Gemini 3.5 Flash~$0.036~$0.032~$0.016
Qwen3.7 Max~$0.034~$0.030~$0.015
Mistral Medium 3.5~$0.031~$0.027~$0.013
Grok 4.5~$0.027~$0.023~$0.018 (batch −20%)
GPT-5.6 Luna~$0.024~$0.021~$0.011
Claude Haiku 4.5~$0.021~$0.018~$0.009
Mistral Large 3~$0.0068~$0.0054~$0.0027
Gemini 3.1 Flash-Lite~$0.006~$0.0053~$0.0027
DeepSeek V4 Pro~$0.0044~$0.0031n/a
Mistral Small 4~$0.0026~$0.0021~$0.0011
DeepSeek V4 Flash~$0.0014~$0.001n/a

Бюджетний рівень на кшталт Haiku, Luna чи Gemini Flash-Lite вкладає статтю в пару центів за прайсом. DeepSeek V4 Flash іде до десятої частки цента. Справжній флагман на кшталт GPT-5.5 Pro — це приблизно у 500 разів дорожче за DeepSeek і приблизно у 12 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, — але обидва стали помітно умовнішими, ніж навесні:

  • Prompt caching. Anthropic, OpenAI, Google, xAI, DeepSeek, Alibaba та Mistral дають знижку на читання закешованого input: зазвичай −90% (Anthropic, OpenAI, Google, Mistral), −75…84% (xAI), −50% (Alibaba) і до −98% у DeepSeek, чия ціна cache-hit — найпотужніший важіль 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). 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%, а DeepSeek batch-знижку не публікує взагалі — його колишнє off-peak-вікно (−50…75% за часом доби) зникло з прайсу разом із поколінням V4.

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:

ОбсягPure-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.

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:

  1. Заплатити флагману один раз. Берете найкращу доступну модель — Fable 5, Opus 4.8, GPT-5.6 Sol, Gemini 3.1 Pro — для написання шаблону. Платите $0.05–$1 і отримуєте якісний, граматично безпечний, мультиваріантний шаблон.
  2. Рендерите нескінченно — локально. Spintax розкриває шаблон на вашому CPU. Тисячі варіантів коштують практично нуль.
  3. 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. 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 DeepSeek batch-знижки немає у прайсі взагалі. Не рахуйте стек знижок, доки не перевірили.
  • Довгий контекст у частини провайдерів дорожчий. У Gemini Pro 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, Mistral — перевірено 2026-07-13. Розрахунок «на статтю» зроблено з 3000 input + 3500 output токенів.