Vào ngày 20 tháng 7, Chủ tịch hội đồng OpenAI, Bret Taylor, đã bình luận về tính hiệu quả chi phí của các mô hình AI trong một cuộc phỏng vấn với CNBC, khi trả lời các câu hỏi liên quan đến mô hình mã nguồn mở mới được phát hành của Trung Quốc, Kimi K3. Taylor cho biết các doanh nghiệp quan tâm ít hơn đến việc một mô hình là mã nguồn mở hay mã nguồn đóng, và quan tâm nhiều hơn đến việc chi phí token đã đầu tư có tạo ra giá trị thực sự đủ lớn hay không.
Theo Taylor, các mô hình mã nguồn mở không nhất thiết rẻ hơn, vì để hoàn thành cùng một tác vụ có thể cần tiêu tốn nhiều token hơn. Ngược lại, các mô hình “frontier” của OpenAI và Anthropic, dù có giá mỗi token cao hơn, lại mang đến hiệu quả và năng lực vượt trội. Vì vậy, để đánh giá khả năng hiệu quả chi phí của một mô hình, cần xem xét tổng chi phí để hoàn thành và kết quả cuối cùng, chứ không chỉ dựa vào giá theo token.