# Anthropic S-1, LLM árcsökkentések, vLLM eszközhívások és egy bőrrákos CNN: négy fejlesztői történet egy Daily Diffben

Published: 2026-10-27

Négy fejlesztői történet egy hétfőről: Az Anthropic nyilvános S-1 nyomtatványt nyújtott be, amely szerint 2026 első félévében 16,3 milliárd dollár bevétele és 80,7 milliárd dollár nettó vesztesége volt, melynek nagy része átváltható kötvények "valós értékének" változásából ered, az ár és a részvények száma még üres; az OpenAI és az Anthropic csökkentette az LLM árait, és a beadvány az Anthropic saját beszámolóját is tartalmazza az árcsökkentésekről; az Ubicloud arról számol be, hogy a korlátozott dekódolás 92 százalékról 100 százalékra növeli a Kimi és a DeepSeek eszközhívási séma pontosságát a vLLM-en; egy bőrgyógyász 200 léziós tesztje pedig azt találta, hogy egy tízéves képhálózat 62 százalékkal verte a GPT-6 Astrát és a Claude Fable 5.1-et 42 százalékkal, az általa felsorolt fenntartásokkal. Minden állítás elsődleges forrásra hivatkozik, semmi sem befektetési vagy orvosi tanács, és az ítélet: FELÜLVIZSGÁLANDÓ.

Canonical: https://thedailydiff.dev/hu/video/2026-10-26-anthropic-s1-prices/

## Amit ez a videó tartalmaz

- Az Anthropic S-1 formanyomtatványát az SEC EDGAR elfogadta 2026. október 26-án, New York-i idő szerint 09:00-kor. Ez egy előzetes bejelentés: az ártartomány, a részvények száma és számos legújabb adat üres, és a vállalat kérelmezte az "ANT" szimbólum alatti A osztályú részvények jegyzését a Nasdaq Global Select Marketen.
- Az S-1 összefoglaló táblázata szerint a bevétel 2026 első hat hónapjában 16 286 millió dollár volt (2025 egészére: 4 585 millió dollár), a számítástechnikai és infrastruktúra költségek 8 945 millió dollárt tettek ki, az üzemi veszteség 693 millió dollár volt (üzemi marzs -4%), a korrigált (nem GAAP) üzemi nyereség 1 618 millió dollár volt, amelyhez hozzáadjuk a részvényalapú juttatásokat (2 185 millió dollár) és egyéb tételeket, a nettó veszteség pedig 80 748 millió dollár volt. A veszteség 72 388 millió dollárja az átváltható kötvények, derivatív kötelezettségek és SAFE-ek valós értékének változása, amelyet a beadvány szerint elsősorban a vállalat vállalati értékének növekedése okozott.
- Az S-1 beszámol továbbá 1,5 milliárd dolláros Bartz-egyezségről (amelyet a bíróság 2026 júliusában hagyott jóvá), 112,4 milliárd dollár készpénzről és készpénz-egyenértékről 2026. június 30-án, valamint arról, hogy a Claude Enterprise felhasználók, akik nem használtak Claude Code-ot, átlagosan havi 75 dollár alatt költöttek a 2026. szeptember 30-ig tartó három hónapban, míg a Claude Enterprise felhasználók felső 5 százaléka, akik Claude Code-ot használtak, ennek körülbelül 20-szorosát költötték.
- Az OpenAI szerint a GPT-5.6 Luna 2026. július 30-án 80 százalékkal olcsóbb lett, és a GPT-6.1 Sol ára 2 dollár bemenet, 10 dollár kimenet és 0,10 dollár gyorsítótárazott bemenet millió tokenenként, ami a GPT-6 Astra szabványos bemeneti és kimeneti árainak egyötöde. Az Anthropic szerint az Opus 5.5 futtatása körülbelül 40 százalékkal kevesebbe kerül, mint az Opus 5; az S-1 szerint a szeptemberi csökkentések alacsonyabb árakat és jobb hatékonyságot hoztak, miközben megőrizték a marzsokat.
- Az Ubicloud (2026. október 20.) 92 százalékos eszközhívási séma pontosságot mért a Kimi K2.6 esetében a vLLM 0.28-on, ami azt jelenti, hogy 25 eszközhívásból 2 sikertelen volt, és 100 százalékos pontosságot ért el a korlátozott dekódolás (vLLM tool-strict-level flag, vLLM 0.31) engedélyezése után a Kimi és DeepSeek modelleken; a vLLM alapértelmezés szerint kikapcsolva tartja, mert a felhasználók problémákat jelentettek egyes modellekkel.
- Dr. Magnus Lynch (Guy's Kórház, King's College London; 2026. október 25.) 200 biopsziával igazolt elváltozáson tesztelte a GPT-6 Astrát, a Claude Fable 5.1-et és egy finomhangolt Inception v3 CNN-t: a CNN 125 esetben (62 százalék) nevezte meg a helyes diagnózist, mindkét chatbot 42 százalékban; a CNN 30 melanomából 13-at nevezett meg első választásként, szemben a 8-cal és 11-gyel. Ő maga sorolja fel a fenntartásokat, beleértve a kis számokat és a chatbotonkénti egy futtatást; ez nem orvosi tanács.

## Kérdések és válaszok

### Mit jelent az Anthropic S-1 beadványa a bevételről és a veszteségekről?

Az Anthropic S-1 formanyomtatványa, amelyet az SEC 2026. október 26-án elfogadott, 16 286 millió dollár bevételről számol be 2026 első hat hónapjára, szemben a 2025-ös év egészére vonatkozó 4 585 millió dollárral. Az üzemi veszteség 693 millió dollár volt, a korrigált, nem GAAP szerinti üzemi nyereség 1 618 millió dollár, a nettó veszteség pedig 80 748 millió dollár. Ebből 72 388 millió dollár az átváltható kötvények valós értékének változása, amelyet a beadvány szerint elsősorban a vállalat magasabb értékelése okozott. Az ártartomány és a részvények száma üres.

### Miért csökkentette az OpenAI és az Anthropic az LLM árait, és mennyibe kerül a GPT-6.1 Sol?

Az OpenAI szerint a GPT-5.6 Luna 2026. július 30-án 80 százalékkal olcsóbb lett, és a GPT-6.1 Sol ára 2 dollár bemenet, 10 dollár kimenet és 0,10 dollár gyorsítótárazott bemenet millió tokenenként, ami a GPT-6 Astra szabványos árainak egyötöde. Az Anthropic szerint az Opus 5.5 futtatása körülbelül 40 százalékkal kevesebbe kerül, mint az Opus 5, és az S-1 szerint a számítási hatékonyság lehetővé tette az árak csökkentését, miközben megőrizte a marzsokat. Max Woolf a nyílt súlyú modellek versenyére mutat rá.

### Hogyan növelhetem az eszközhívási pontosságot, amikor nyílt modelleket szolgálok ki vLLM-mel?

Az Ubicloud csak 92 százalékos eszközhívási séma pontosságot mért a Kimi K2.6 esetében a vLLM 0.28-on, így körülbelül 25 hívásból 2 sikertelen volt. A korlátozott dekódolás bekapcsolása, amely a vLLM 0.31-ben a tool-strict-level flagként érhető el, megakadályozza, hogy a modell olyan tokeneket mintázzon, amelyek megtörnék az eszköz JSON sémáját, és az Ubicloud 100 százalékot mért a Kimi és DeepSeek modelleken. A vLLM alapértelmezés szerint kikapcsolva tartja, mert a felhasználók problémákat jelentettek egyes modellekkel.

### Valóban legyőzött egy tízéves CNN a GPT-6 Astrát és a Claude Fable 5.1-et a bőrrák diagnózisában?

Dr. Magnus Lynch 2026. október 25-i, 200 biopsziával igazolt elváltozáson végzett tesztjében egy finomhangolt Inception v3 hálózat 125 esetben (62 százalék) nevezte meg a helyes diagnózist, és mindkét chatbot 42 százalékban. Melanoma első választásként 30-ból 13-at ért el, szemben a 8-cal és 11-gyel. Lynch megjegyzi a kis számokat, a chatbotonkénti egy futtatást, és hogy a szabályozott termékek jobban teljesítenek ennél az alapvonalnál. Ez egy blogteszt, és semmi sem orvosi tanács.

### Mi volt a The Daily Diff ítélete erről a négy történetről?

A The Daily Diff ítélete FELÜLVIZSGÁLANDÓ volt. Niko indoka az, hogy az Anthropic bejelentése papíron veszteséget, korrigált mértékben profitot és sok üres mezőt mutat, az árképzési történet részben egy blogger olvasatán alapul, és a bőrrákkutatás kétszáz eset egyszer futtatva. A tanács az, hogy olvassa el maga a bejelentést, futtassa újra az LLM költségbecsléseket az aktuális árjegyzékek alapján, és ellenőrizze az eszközhívási beállításokat, ha nyílt modelleket szolgál ki.

## Fejezetek

- 0:00 Honnan jön egy nyolcvan milliárd dolláros veszteség?
- 0:51 Mit jelentett be az Anthropic, és mi maradt üresen?
- 2:28 Miért csökkentette az OpenAI és az Anthropic az árait?
- 3:56 Megoldhat-e egy szerverbeállítás nyílt modelleket?
- 4:39 Hogyan győz le egy régi modell a legújabb chatbotokat?
- 5:54 Mi kapja a FELÜLVIZSGÁLANDÓ megjelölést?

## Lefordított átirat

Az eredeti angol narrációból fordítva. A rendelkezésre álló hangot és feliratokat a YouTube vezérli.

### Honnan jön egy nyolcvan milliárd dolláros veszteség?

0:00 Tizenhat milliárd dollár bevétel hat hónap alatt úgy hangzik, mintha egy vállalat pénzt nyomtatna. Az Anthropic saját prospektusa nyolcvan milliárd dolláros nettó veszteséget tüntet fel ugyanerre a hat hónapra. Ebben a videóban négy történet. Mi van az Anthropic S1-ben, és honnan jön ez a veszteség? Miért csökkentette az OpenAI és az Anthropic az árait? Megoldhat-e egy szerverbeállítás nyílt modelleket? És hogyan győz le egy tízéves képmodell a legújabb chatbotokat a bőrrák felismerésében?

0:28 A bőrrákkutatást az első történetben szereplő vállalat egyik eszközével dolgozták ki. Erre a végén térek vissza. Hétfő, október huszonhatodik, és ez a The Daily Diff. A prospektus az a dokumentum, amelyet egy vállalat benyújt, mielőtt nyilvánosan részvényeket adna el. Gondoljon rá úgy, mint egy teljes üzlet kiadási jegyzeteire, ahol minden soron egy ügyvéd ujjlenyomata van. Az Anthropic, a Claude-ot gyártó vállalat, ma nyújtotta be az elsőt.

### Mit jelentett be az Anthropic, és mi maradt üresen?

0:51 Első történet. New York-i idő szerint hétfő reggel kilenc után nem sokkal, az Anthropic S-1 formanyomtatványt nyújtott be az SEC-hez. Megnevezi a Nasdaq ANT szimbólumát. Ez egy előzetes bejelentés, így a részvényár, a részvények száma és a legújabb negyedévi bevétel még üres. A bevétel 2023-ban körülbelül negyvenegy millió dollár, 2025-ben pedig körülbelül 4,6 milliárd dollár volt. Csak az idei év első hat hónapjában tizenhat milliárd volt. Aztán a veszteség. Az üzemi veszteség ebben a hat hónapban körülbelül hétszáz millió dollár volt,

1:19 a bevétel négy százaléka. A nettó veszteség nyolcvan milliárd volt, és ebből hetvenkét milliárd egyetlen tétel, az átváltható kötvények valós értékének változása. Egyszerűen fogalmazva, ahogy a vállalat értéke nő, a tartozásként fennálló kötvények értéke is nő, és a könyvelés ezt veszteségként rögzíti. A bejelentés egy korrigált üzemi nyereséget is tartalmaz, amely 1,6 milliárd dollár, amihez hozzáadják a részvényalapú juttatásokat és néhány egyéb tételt. Ugyanez a bejelentés mutatja a szerzői jogi számlát.

1:44 2025 szeptemberében az Anthropic beleegyezett, hogy rendezi a Bartz szerzők osztálykeresetét 1,5 milliárd dollárért, amelynek saját sora van a költségtáblázatban. Ez az egyezség egy hónapja szerepelt az OpenAI kalózkönyvekkel kapcsolatos történetünkben. Itt van a fejlesztőknek szóló rész. Szeptember végéig tartó három hónapban a bejelentés szerint a Claude Enterprise felhasználók, akik nem használták a Claude Code-ot, átlagosan havi hetvenöt dollár alatt költöttek. Az első öt százalék, aki használta, körülbelül hússzor annyit költött. A tulajdonjog szokatlan. Egy tröszt választja meg az igazgatótanács többségét saját részvényosztályán keresztül,

2:08 és az alapítók tulajdonában lévő cég egy speciális részvényt birtokol, amely az összes szavazat ötvenegy százalékát éri. Második történet. Max Woolf, aki minimaxir néven blogol, sorba rendezte az OpenAI és az Anthropic összes árcsökkentését június óta, és a poszt háromszáznyolcvan pontot ért el a Hacker News-on. Az OpenAI saját bejelentése szerint július harmincadikán a GPT 5.6 Luna nyolcvan százalékkal olcsóbb lett. Szeptember huszonkilencedikére az OpenAI a GPT 6.1 Sol-t két dollárért a bemenetre

### Miért csökkentette az OpenAI és az Anthropic az árait?

2:28 és tíz dollárért a kimenetre listázta millió tokenenként, ami az Astra, a csúcsmodelljének árának egyötöde. Az Anthropic szerint az Opus 5.5 futtatása körülbelül negyven százalékkal kevesebbe kerül, mint az Opus 5, az árháború, amelyet szeptemberben tárgyaltunk. Woolf saját reakciója az volt, hogy leminősített. A Codex tervét a használati korlát ötödére csökkentette, mert ugyanaz a modell most négyszer tovább tartott. Azt is megjegyzi, hogy a kódoló ügynökökben a gyorsítótár olvasása teszi ki a tokenköltség nagy részét. Az Anthropic bejelentése saját beszámolót ad.

2:57 Azt mondja, a szeptemberi csökkentések alacsonyabb árat és jobb hatékonyságot kombináltak, és a számítástechnikai hatékonyság lehetővé tette a marzsok megőrzését. Az olcsóbb Opus 4.5 után azt mondja, a negyedéves bevételnövekedés negyvennyolc százalékról százharminckét százalékra nőtt, egyéb tényezők segítségével. Woolf magyarázata a nyílt súlyú modellek. A Kimi K 3.1 Pro, amelyet október huszonharmadikán adtak ki, ugyanazon a két és tíz dolláron szerepel, mint a GPT 6.1 Sol. Tehát futtassa újra a költségbecsléseket a mai árjegyzékek alapján.

3:23 Az ügynöki munkában a gyorsítótárazott bemeneti sor a legfontosabb, és az OpenAI ezt felére csökkentette a Sol esetében. Harmadik történet. Az Ubicloud, egy felhőszolgáltató cég, közzétett egy javítást a nyílt modellek eszközhívásaihoz. A Kimi K 2.6 futtatása vLLM 0.28-on, az eszközhívásoknak csak kilencvenkét százaléka egyezett meg az eszköz sémájával, ami azt jelenti, hogy huszonötből kettő sikertelen volt. A megoldás a korlátozott dekódolás. A szerver megakadályozza, hogy a modell olyan tokent válasszon, amely megtörné az eszköz JSON sémáját. A vLLM 0.31-ben ez egy "tool strict level" nevű flag, és az Ubicloud száz százalékot mért a Kimi és DeepSeek modelleken.

3:49 A vLLM alapértelmezés szerint kikapcsolva tartja, mert a felhasználók problémákat jelentettek egyes modellekkel, például a GLM 5.1-gyel. Az Ubicloud lényege az, hogy a motor és a beállításai változtatják a látható minőséget.

### Megoldhat-e egy szerverbeállítás nyílt modelleket?

4:00 Negyedik történet. Magnus Lynch bőrgyógyász, aki a londoni Guy's Hospitalban dolgozik, két gyógyászati bőrgyulladás tesztelésére használta a GPT 6 Astrát és a Claude Fable 5.1-et, mindegyiket egy közeli felvétellel és dermoszkópos képpel. Finomhangolta az Inception v3-at, egy képfeldolgozó hálózatot, amelyet a Google 2015-ben publikált, körülbelül húsz percig egy GPU-n. A gyulladások hatvankét százalékánál helyesen diagnosztizált. Minden chatbot negyvenkét százalékban volt helyes. A chatbotoknak voltak kedvenceik. A GPT 6 Astra hetvenöt elváltozást nevezett bazális sejtes karcinómának, amikor huszonöt volt az. Melanoma esetén, amelyik a legfontosabb, a kis hálózat

4:33 harmincból tizenhármat nevezett meg elsőként, szemben a nyolccal és tizenegygyel. Lynch maga sorolja fel a fenntartásokat.

### Hogyan győz le egy régi modell a legújabb chatbotokat?

4:39 Kétszáz eset kevés, minden chatbot egyszer futott, és a hálózat egy alapvonal, amelyet a szabályozott termékek felülmúlnak. Telefonböngészőben fut WebGPU-n keresztül, és semmi sem töltődik fel. Semmi itt nem minősül orvosi tanácsnak. És a szál az elejétől. Lynch azt írja, hogy az elemzést és az első vázlatokat a Claude Code, az Anthropic kódoló eszköze készítette, és hogy az általa tesztelt két chatbot közül az egyik szintén az Anthropicé. Ha inkább elolvasná, mint meghallaná tőlem, a diff minden reggel ingyenesen érkezik a postaládájába a thedailydiff.dev címen,

5:08 link alább. Szóval a mai ítélet: FELÜLVIZSGÁLANDÓ. Felülvizsgálnám, mert az Anthropic bejelentése papíron veszteséget mutat, korrigált mértékben profitot, és sok üres mezőt; az árképzési történet részben egy blogger olvasatán alapul, és a bőrrákteszt kétszáz eset egyszer futtatva. És ez a mai diff. Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen. Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen.

5:37 Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen. Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen. Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen.

### Mi kapja a FELÜLVIZSGÁLANDÓ megjelölést?

5:56 Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen. Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen. Niko vagyok az Axrisi-től. Összevonás felelősségteljesen.

## Források

- [Anthropic, PBC Form S-1 (registration statement)](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2130357/000162828026067168/anthropicpbc-sx1.htm) — U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
- [EDGAR filing index for accession 0001628280-26-067168](https://www.sec.gov/Archives/edgar/data/2130357/000162828026067168/0001628280-26-067168-index.htm) — U.S. Securities and Exchange Commission (EDGAR)
- [OpenAI and Anthropic cut their LLM prices by up to 80% within a few months. Why?](https://minimaxir.com/2026/10/cheap-llms/) — Max Woolf (minimaxir.com)
- [Advancing the price-performance frontier with GPT-5.6](https://openai.com/index/advancing-the-price-performance-frontier-with-gpt-5-6/) — OpenAI
- [Introducing GPT-6.1 Sol](https://openai.com/index/introducing-gpt-6-1-sol/) — OpenAI
- [Claude Opus 5.5](https://www.anthropic.com/claude-opus-5-5) — Anthropic
- [Fixing Tool-Call Accuracy in vLLM](https://www.ubicloud.com/blog/fixing-tool-call-accuracy-in-vllm) — Ubicloud
- [A 10-year-old CNN outperforms frontier LLMs for skin cancer diagnosis](https://lynchlab.net/llm-skin-cancer) — Dr Magnus Lynch (lynchlab.net)
- [Kimi K3.1 Pro](https://openrouter.ai/moonshotai/kimi-k3.1-pro) — OpenRouter