OpenAI sänker priserna kraftigt samtidigt som företagsaffären växer snabbare än resten av bolaget. Finanschefen Sarah Friar uppger att företagsintäkterna ökade med 32 procent bara från juni till juli. Samtidigt har en prissänkning på 80 procent för den billigare AI-modellen Luna följts av ungefär tio gånger högre användning.

Utvecklingen visar hur snabbt ekonomin bakom AI håller på att förändras. För OpenAI handlar det inte längre bara om att ta mycket betalt för de mest avancerade modellerna. Bolaget försöker i stället göra AI tillräckligt billigt för att företag ska använda betydligt mer av den.

Och siffrorna tyder på att strategin fungerar.

Företagsaffären har vuxit ikapp konsumenterna

Sarah Friar uppgav den 9 september att OpenAI:s företagsintäkter steg med 32 procent från juni till juli. Det kan jämföras med omkring 20 procents tillväxt för bolagets totala intäkter under samma period.

Företagsaffären har samtidigt vuxit till ungefär samma storlek som konsumentaffären.

Det är ett viktigt skifte för ett bolag som länge främst förknippats med privatpersoners användning av ChatGPT. OpenAI får nu en allt större del av affären från företag som bygger in modellerna i sina egna system, produkter och arbetsflöden.

Bolaget satsar bland annat på AI för chipdesign, life science och finansiella tjänster.

Sänkte priset med 80 procent – användningen ökade tio gånger

Den tydligaste bilden av OpenAI:s nya strategi finns i Luna.

Priset på modellen sänktes i slutet av juli med 80 procent. För en miljon input-token föll priset från en dollar till 20 cent. Priset för en miljon output-token sänktes från sex dollar till 1,20 dollar.

Enligt Friar har användningen därefter blivit ungefär tio gånger större.

Det är en anmärkningsvärd relation.

Om användningen förenklat blir tio gånger större samtidigt som priset sjunker till en femtedel kan intäkten fortfarande öka, trots den mycket kraftiga prispressen.

Det betyder inte att OpenAI nödvändigtvis har fördubblat intäkterna från Luna. Hur mycket kunderna använder input respektive output, företagsrabatter och andra avtalsvillkor påverkar den verkliga kalkylen.

Men mekanismen är tydlig: billigare AI kan skapa så mycket ny användning att den totala affären ändå blir större.

AI kan bli billigare – och samtidigt kosta företagen mer

Det är här AI-marknaden börjar skilja sig från en vanlig prispress.

När kostnaden för en enskild AI-uppgift sjunker kan företag börja använda AI till arbetsuppgifter som tidigare inte varit ekonomiskt rimliga att automatisera.

Det kan handla om enorma mängder dokument, programmering, kundärenden, analys, klassificering och administrativa uppgifter.

Ett företag kanske tidigare använde en avancerad modell till 10 000 uppgifter. När kostnaden faller kraftigt kan det plötsligt vara lönsamt att köra modellen för 100 000 eller en miljon uppgifter.

AI-budgeten kan därför växa samtidigt som priset per användning faller.

OpenAI:s nya siffror är ett konkret exempel på den utvecklingen.

Google och Anthropic får större prispress

För konkurrenterna skapar utvecklingen ett nytt problem.

Kapplöpningen inom AI har hittills till stor del handlat om vilken modell som är bäst. Framöver blir kostnaden för att faktiskt använda modellerna i stor skala minst lika viktig.

Google erbjuder redan mycket billiga modeller och pressen är stor även från kinesiska AI-bolag och öppna modeller. Anthropics avancerade Claude-modeller ligger däremot på en betydligt högre prisnivå än Luna.

Det går inte att jämföra modellerna enbart genom priset per token. De har olika kapacitet, hastighet och användningsområden.

För företagen blir den viktigaste frågan i stället allt oftare vad det kostar att lösa en färdig arbetsuppgift.

Det är också där OpenAI försöker konkurrera.

Bolaget har börjat experimentera med prissättning där kunder kan betala utifrån resultatet av arbetet, snarare än enbart mängden AI som används.

OpenAI använder AI för att bygga sina egna chip

OpenAI försöker samtidigt pressa sina egna kostnader.

Bolaget använder sina modeller för bland annat chipdesign och har utvecklat sitt första egna chip för AI-inferens. Enligt Friar kunde arbetet från designstart till färdig konstruktion för tillverkning genomföras på nio månader.

Det egna chipet, Jalapeño, ska börja användas före slutet av året.

OpenAI uppger också att den egna AI-tekniken har hjälpt till att effektivisera bolagets produktionssystem och sänka kostnaden för att köra modellerna.

Det skapar en viktig ekonomisk kedja.

Billigare drift gör lägre priser möjliga. Lägre priser ökar användningen. Den ökade användningen kan i sin tur ge större intäkter och finansiera ännu större investeringar i chip och datacenter.

Om den modellen fungerar får konkurrenterna inte bara möta OpenAI i en kamp om bästa AI-modellen. De måste också hålla jämna steg med ett allt mer integrerat industriellt system runt modellerna.

Sverige ligger redan långt framme

Prispressen kan bli särskilt intressant för svenska företag.

SCB:s senaste statistik visar att omkring 35 procent av svenska företag använde AI under 2025, upp från 25 procent året före.

Bland stora företag var andelen över 70 procent.

Sverige hör därmed redan till Europas mest AI-intensiva företagsmarknader. Det betyder att lägre priser inte behöver vänta på att företag först ska upptäcka tekniken.

Många svenska bolag använder redan AI och kan i stället börja skala upp användningen när kostnaden sjunker.

Det gäller också indirekt. Svenska företag behöver inte själva köpa miljontals token från OpenAI. Lägre modellkostnader kan slå igenom i affärssystem, programmeringsverktyg, kundtjänstlösningar och andra tjänster där AI redan finns inbyggd.

Priset är inte längre det största hindret

Samtidigt finns det en tydlig begränsning.

SCB:s undersökningar visar att kostnaden inte är det största hindret för svenska företag som övervägt AI men avstått.

Brist på rätt kompetens ligger betydligt högre, liksom frågor om dataskydd, tillgång till bra data och juridisk osäkerhet.

Det innebär att en 80-procentig prissänkning inte automatiskt leder till att alla företag börjar använda AI.

Men den förändrar kalkylen för de företag som redan har tekniken, kunskapen och systemen på plats.

När priset på modeller fortsätter ned blir frågan därför allt mindre om företag har råd att använda AI.

Den större frågan blir hur mycket AI de kan hitta lönsamma användningsområden för.