Elon Musk объявил, что Grok Bot будет выбирать наиболее подходящую модель искусственного интеллекта для каждой задачи, вместо того чтобы постоянно полагаться на Grok. Musk написал, что SpaceX будет использовать «лучшую бэкенд-модель» для достижения наилучшего результата, и упомянул Claude Opus 5.5, MidJourney, Suno и другие интерфейсы среди возможных вариантов.
Grok Bot — совместный продукт SpaceXAI, лаборатории искусственного интеллекта Musk, интегрированной в SpaceX, и Cursor. В июне SpaceX согласилась приобрести Cursor за 60 миллиардов долларов в акциях, а сделка была закрыта в августе. В том же месяце Grok Bot был запущен в бета-версии.
Распределение моделей стало способом снизить затраты
В материале этот подход описывается как «распределение моделей»: каждый запрос направляется к модели, соответствующей типу работы и её стоимости, при этом более дорогие модели сохраняются для наиболее сложных задач. Согласно интервью, проведённым автором с руководителями 22 компаний в рамках мероприятия ScaleUp:AI, организованного Insight Partners, не менее десяти из них заявили, что используют такой подход.
В одном из примеров компания, занимающаяся безопасностью, сначала использует механизм правил для проверки данных, а затем передаёт оставшуюся часть небольшим моделям. Один из её руководителей заявил, что передача петабайта данных через любую модель, даже небольшую, может стоить миллионы долларов. В другом примере недорогая модель используется для понимания запроса пользователя, после чего он передаётся более дорогой модели для выполнения задачи.
Основной мотив — контроль расходов на токены. Некоторые компании начинали с неограниченными бюджетами на искусственный интеллект, а затем вернулись к более точному вопросу: что именно они фактически приобрели за все эти токены? Другие компании также пытаются обучать сотрудников выбирать подходящую модель вместо автоматического использования самой мощной.
Более дешёвые модели обрабатывают основную часть объёма
Данные OpenRouter — сервиса, предоставляющего доступ к сотням моделей через одно соединение, — отражают эту тенденцию. На неделе, завершившейся 7 октября 2026 года, четыре недорогие и быстрые модели Flash вошли в десятку наиболее используемых моделей по количеству токенов. Первое место заняла DeepSeek V4.1 Flash с 33,6 триллиона токенов, за ней последовали GLM 5.3 Flash с 10,5 триллиона и MiMo-V2.6-Flash с 10,1 триллиона.
В то же время использование Claude Opus 5.5 за неделю выросло на 74% и достигло 3,37 триллиона токенов, однако модель осталась на девятом месте по объёму. В материале это объясняется тем, что передовая модель получает растущую долю задач, но не обрабатывает большую часть пользовательского трафика.
Результаты, приведённые в тестах The New Stack, указывают на то, что более дешёвых моделей во многих случаях может быть достаточно: Claude Sonnet 5.5 прошла все 15 тестов по программированию при стоимости на 42% ниже, чем у Opus 5.5, тогда как GPT-6.1 Sol показала такую же точность, как GPT-6 Astra, при стоимости, составляющей 18% от её стоимости.
Что меняется на практике?
Переход не означает, что самая мощная модель стала ненужной, а лишь то, что её выбор превратился в операционное решение, требующее маршрутизации и тестирования. Материал предупреждает о рисках быстрых переключений: одна инженерная команда потерпела неудачу после замены одной модели на другую перед важной презентацией, а затем была вынуждена отменить изменение. Вывод заключался в необходимости проводить оценочные тесты перед заменой моделей.
Данные OpenRouter остаются индикатором, а не полным измерением рынка, поскольку отражают пользователей сервиса, которые изначально выбрали использование маршрутизатора моделей; кроме того, количество токенов не измеряет число пользователей или расходы, а корпоративные контракты могут быть более стабильными. Однако сочетание этого индикатора с практиками компаний, охваченных интервью, и объявлением Grok Bot показывает, что лояльность к одной модели отступает в пользу архитектуры, выбирающей модель в зависимости от задачи и стоимости.