Anthropic と OpenAI は製品市場適合を達成したと考える
Simon Willison は、Anthropic と OpenAI がエンタープライズ顧客による高額の API 利用料の支払いを通じて真の製品市場適合（PMF）を達成し、収益構造が変化していると分析する。
キーポイント
製品市場適合（PMF）の確立
企業顧客が AI エージェントの利用により予想外に高額な請求書を受け取る状況から、両社が明確な PMF を達成したと結論づけている。
エンタープライズ価格モデルの変化
Anthropic がエンタープライズプランを「座席数ベースの定額」から「座席料＋API 従量課金」へ移行し、企業は API 価格を支払うようになっている。
コスト効率性の実証
著者の分析では、月額 200 ドルのサブスクリプションで数千ドル相当のトークン利用が可能であり、重度ユーザーにとって極めて有利な価格設定となっている。
収益構造の転換点
API レベニューが相対的に重要性を失い始め、企業顧客からの安定した高単価収益が主要な成長ドライバーとなっている。
重要な引用
I think this is because OpenAI and Anthropic have both found product-market fit.
Enterprise customers are now paying API prices
That's $2,180.16 worth of tokens for $200 - not bad at all!
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この記事は、生成 AI 業界が実験段階から本格的な収益化フェーズへ移行したことを示唆する重要なシグナルです。特に、エンタープライズ顧客が API の高価格を容認し、かつ利用価値を実感している事実は、AI ビジネスモデルの持続可能性を裏付ける根拠となります。今後は、API 課金モデルへの移行に伴うコスト管理や、サブスクリプションと従量課金のバランス設計が企業の重要課題となるでしょう。
編集コメント
AI エージェントの普及に伴い、企業のコスト構造が劇的に変化している現状を浮き彫りにした洞察です。開発者や企業の意思決定者は、サブスクリプションと API 課金の境界線における戦略的見直しを迫られています。
Anthropic は、最初の黒字四半期を迎えようとしていると強く噂されています。企業スタッフが利用した結果として LLM の請求額がどれほど高額になっているかに驚く企業の話も広まっています。私はこれは OpenAI と Anthropic の両社が製品市場適合（product-market fit）を達成したからだと考えます。
- 企業顧客は現在、API 価格を支払っている
- 私は両社が製品市場適合を達成したと考えている
- そして両社は拡大フェーズにある
- これに関する AI 失敗の物語は非常に薄っぺらい
- 私たちはまた、研究所側が巨額の資金を費やしていることも知っている
- API 収益は重要性を失いつつある
- 4 月は新たな転換点である
企業顧客は現在、API 価格を支払っている
私は現在、Anthropic の月額 100 ドルの Max プランと OpenAI の月額 100 ドルの Pro プランに加入しています。コーディングエージェントを頻繁に利用する方にとっては、これらのプランは非常に優れたお買い得品です。私は先月 30 日間に API トークンを支払っていた場合の推定額を知るために、私のラップトップで ccusage ツールを実行しました。その結果は以下の通りでした。
- Anthropic Claude Code で 1,199.79 ドル
- OpenAI Codex で 980.37 ドル
つまり、200 ドルで 2,180.16 ドル分のトークンが利用できたことになります。決して悪くありません！私はこれらのツールの中程度からやや多めの利用者ですが、確かに一日中・一晩中ずっとエージェントを稼働させているわけではありません。
エージェントを徹底的に活用している企業には、同様の割引が適用されていると私は考えていました。しかし、その点については私が*これほど間違っているはずがない*という状況でした。
正確な日付を追跡することはできませんでしたが、過去 6 か月のどこかで Anthropic はエンタープライズプランを刷新しました（当初は 2025 年 8 月に「Claude の利用枠には典型的な業務日の十分な使用量が含まれる」とされていたものが、現在は月額 1 セットあたり 20 ドルに API 使用量に応じた課金に変更されています）。この変更に関する The Information の記事 The Information は 2026 年 4 月 14 日付ですが、Anthropic の広報担当者が「価格変更は 2025 年 11 月に実施された」と述べていると引用しています。既存の顧客は契約更新の際にこの変更を知ることになります。
OpenAI も 4 月に同様の価格改定を行いました。現在の Codex レートカード（Internet Archive コピー）には以下のように記載されています：
注意: 2026 年 4 月 2 日、Codex の価格をメッセージ数ベースから API トークン使用量に合わせるよう更新しました。この変更は、新規および既存の Plus、Pro、ChatGPT Business および新規 ChatGPT Enterprise プランに適用されます。
2026 年 4 月 23 日、私たちは既存のすべての ChatGPT Enterprise プラン（Edu、Health、Gov、および教師向け ChatGPT を含む）に対してこのアップデートを行いました。
"クレジット"という単位で価格が提示されているため解読は少し難しいですが、私の知る限り、そのクレジットコストはそれらのモデルに対して記載されている API トークンコストと完全に一致しています。
つまり、2026 年 4 月現在、OpenAI の Codex と Anthropic の Claude Code/Cowork の両方における"Enterprise"料金は、記載された API 価格と同じです。
GPT-5.5（4 月 23 日リリース）は GPT-5.4 の API 価格の 2 倍です。Opus 4.7（4 月 16 日）は、新しいトークナイザーを考慮すると、Opus 4.6 の価格の 約 1.4 倍 です。
つまり、4 月には両社の主要なモデル企業が API 価格を高く設定した新たなフロンティアモデルを発表し、同時に両社とも、通常は年単位の契約を結ぶ企業顧客に対して、以前の極端な割引ではなく、その API 価格で固定する措置を講じました。
製品と市場の適合（Product-Market Fit）を見つけたと考えています
なぜこれほど突然、価格設定において積極的な動きが見られるのでしょうか。Anthropic と OpenAI の両社は IPO を計画していますが、私にはここでより重要な要因があるように思えます：コーディングや汎用エージェント製品を体現する Claude Code/Cowork や Codex によって、ついに製品と市場の適合（Product-Market Fit）を見つけたのだと思います。
ChatGPT などのツールは非常に人気がありますが、その爆発的な人気を収益化するのは困難でした。2 月には OpenAI が、ChatGPT の週次アクティブユーザー数が 9 億人を超えると豪語しましたが、そのうち実際に課金している消費者サブスクリプション契約者はわずか 5000 万人（全体の 5.6%）に過ぎませんでした。
ユーザーあたり月額 10〜20 ドルを徴収するのは悪くないビジネスモデルですが、1 兆ドル規模のインフラコストを賄うためには、4 年間にわたって 10 億〜20 億人の契約者が継続して利用し続ける必要があります。
ユーザーあたり月額 200 ドル以上を支払う企業であれば、その目標にずっと早く到達できます。前述の通り、パワーユーザーである私自身も、すでにベンダーごとに API 利用料として月額約 1,000 ドルを支出しています。
コーディングエージェントは本当にすべてを変えました。これらは*圧倒的に*多くのトークンを消費するツールですが、極めて高給取りのプロフェッショナルが携わる業務において、すでに日常的な駆動源（daily drivers）へと急速に変化しつつあります。現時点ではまだ主にソフトウェアエンジニア向けですが、コーディングエージェントとは「コンピュータにコマンドを入力して実行できるあらゆる作業」を自動化できるツールです。したがって、明らかにより広範な熟練知識労働者層にも適用可能です。
私がこのサイトで長期間議論してきた通り、2025 年 11 月にリリースされたモデルによって、エージェントは本格的に有用な存在へと進化しました。私たちはすでにその概念に慣れるための 6 ヶ月間を過ごしてきました。企業が今やこの技術に対して実際に資金を投じ始めているのも当然のことです。
ChatGPT が 2023 年 2 月に史上 fastest-growing consumer app（最も急速に成長した消費者向けアプリ）となった時点で、製品と市場の適合を果たしたと主張する人もいるかもしれません... しかし、当時実際に収益を上げていたわけではありませんでした。コーディングエージェントとエンタープライズ価格設定こそが、これらの企業が本格的な収益を生み出し始める転換点です。もしかすると、コストのカバーすら可能になるほどの収益を得ているのかもしれません！
そして拡大している
これら企業の製品と市場の適合を裏付けるさらなる証拠として、公開されている求人情報を検討してみましょう。
OpenAI には現在 703 の求人 が掲載されており、そのうち 229 件（32.6%）はエンタープライズ営業およびサポートに関連するものだと私は分類しています。具体的には、アカウントエグゼクティブ、「Go To Market」担当、「Forward Deployed Engineers」（現場展開エンジニア）などが該当します。
Anthropic にも 390 の求人 が掲載されており、そのうち 105 件（26.9%）が私にはエンタープライズ関連に見えます。
皮肉なことに、これらの AI ラボは人件費を非常に多く必要とするビジネスモデルを選択しました。エンタープライズの契約は、多くの人間が関与しなければ成立しないのですから！
(この分析は、Claude Code を使用して各社の採用サイトからデータをスクレイピングし、そのデータを Datasette の JSON API を通じて Datasette Cloud にパイプラインし、そこで Datasette Agent を用いて分析を行ったものです。こちらにエクスポートされています。ドッグフード活用です！)
この周辺にある AI 失敗の物語は非常に薄っぺらいものです
私は、大企業が AI の利用コストがあまりにも膨大になったため警鐘を鳴らしているという 増え続ける数の物語 に対して反応して、この件について掘り下げることにしました。
これらの物語の中で最も広く引用されているものは、私にはかなり誇張されているように見えます。
最も議論の的となっているのは Uber の事例で、こちらのレポート に基づいています。同社の CTO（最高技術責任者）である Praveen Neppalli Naga 氏は、Uber が「2026 年の年初から数ヶ月で通年の AI バジェットをすべて使い果たした」と示唆しており、その主な原因は Claude Code によるものです。
Claude Code が本当に優秀になったのは 11 月のことですので、2025 年に設定された予算が 2026 年におけるこのツールの需要を見越せなかったことは、私には全く不思議ではありません！
Uber の事例はさらに、Uber の COO（最高執行責任者）である Andrew Macdonald 氏が Rapid Response ポッドキャストで行ったコメントによって煽られました。私は そのセグメント を確認しましたが、実際にはあまり内容がありません。Andrew が言ったのは以下の通りです：
**
しかし、時折シニアエンジニアリングリーダーに話を聞きに行くと、「先週、コードコミットの 25% が Claude Code を通じて行われたという生産性向上によって、これまで切り捨てられていたプロジェクトのうちどれがライン上に持ち上げられたのか」と尋ねるのです。
その相関関係はまだ明確ではありませんよね。おそらく暗黙のうちに、より多くのものが出荷されているのでしょう。しかし、これらの統計の一つと、「さて、今や実際に有用な消費者向け機能が 25% 増えた」という事実を結びつける線引きは非常に困難です。その境界線を引くのは難しいのです。
どうやらこの断片が、Uber の COO が AI トークンマキシングに費やす費用の正当化が難しくなっていると言及 といった見出しへと変容してしまったようです。なぜなら、AI の失敗に関する物語のための市場は依然として莫大な規模だからです。
これに関連するもう一つの人気のあるストーリーは、Microsoft が Claude Code のライセンスをキャンセルし始めた というものです。これは表面上、エンジニアに自社の Copilot CLI エージェント（dogfood）を使用させるためとされていますが、The Verge の記者トム・ウォーレンは「情報筋によると、この決定には財務上の理由も含まれている」と述べています。それは Microsoft の会計年度終了日である 6 月 30 日にトリガーされたものです。
私は、これらの両方の物語が私の「製品市場適合」仮説を支持していると思います。製品価格設定について私が聞いた中で最良のアドバイスは、「顧客が歯を通して空気を吸い込むようにして、それでも『はい』と言うことだ」というものでした。Uber の予算超過や Microsoft の座席キャンセルは、まさにその効果が現実で起きている様子のように見えます。
私たちはまた、ラボが巨額の資金を費やしていることも知っています
主要な AI ラボは、トレーニングと推論の両方に数十億ドルを費やしています。信頼できる数値を見つけるのは難しいですが、意外にも最近の SpaceX S-1 から、関連する数値に関する大きな手がかりを得ました。
[...] 2026 年 5 月、私たちは AI 研究開発公益法人である Anthropic PBC（「Anthropic」）と、COLOSSUS および COLOSSUS II にわたる計算容量へのアクセスに関するクラウドサービス契約を締結しました。これらの契約に基づき、顧客は 2029 年 5 月まで月額 12.5 億ドルを支払うことに同意しています [...]。
Anthropic の発表 では、この取引により「Claude Code および Claude API の使用制限を引き上げられる」と述べられており、Colossus がモデルトレーニングではなく推論に使用されていることを強く示唆しています。
Anthropic はすでに他のプロバイダーから膨大な計算リソースを確保しています。彼らが単一のベンダーから追加容量のために月額 12.5 億ドルも支出する用意があるという事実は、これらの推論（inference）予算がいかに巨大化しているかを物語っています。
API 収益の重要性が低下しつつある
過去 2 年間の私の印象では、OpenAI はサブスクリプション収益からより多くの収入を得ていた一方、Anthropic は API からの収益を多く得ていました。
歴史的に Anthropic の API 収益は、少数の大規模な API 顧客に大きく依存していました。2025 年 8 月のこの VentureBeat の記事（AI プライシング戦争が利益率を脅かす中、Anthropic の収益は 2 つの顧客に依存）では、「事情に詳しい情報筋」が引用され、Cursor と GitHub Copilot の 2 つだけで当時の同社 40 億ドルの収益のうち 12 億ドルを占めていたと示唆されています。
現在、Anthropic は第 2 四半期で 109 億ドルに達するとの噂があり（驚異的な成長が Anthropic を初の黒字四半期へと押し上げる）、初めて営業利益を達成する可能性さえあります。
この企業（Enterprise）への転換は、研究所たちが真の収益源が仲介者を排除することにあると理解したことを示唆しています。Anthropic の Claude Code は Cursor や Copilot と直接競合します。Cursor が 独自のモデルに投資しているのも不思議ではありません。
4 月が新たな転換点となる
私は 2025 年 11 月を 11 月の転換点と呼んできました。なぜなら、その時期に GPT-5.1 と Opus 4.5 がそれぞれのコーディングエージェント・ハネス（agent harness）と組み合わさり、「良い」状態になったからです。具体的には、有用な作業を確実に遂行できるエージェントシステムに適応するために、過去 6 ヶ月間を費やしたレベルに達しました。
私は 2026 年 4 月が新たな転換点になると考えています。ここでは、この技術の収益への影響が現実のものとなり始め、最先端 AI ラボにとって利益をもたらす一方で、大企業の予算にも実質的な影響を及ぼし始めています。
この瞬間がどれほど本物であるかは、間もなく行われる Anthropic と OpenAI の IPO（株式公開）に関する S-1 書類から、信頼できる監査済み数値が明らかになった時に初めて確かなものとなります。
Tags: ai, datasette, openai, generative-ai, llms, anthropic, llm-pricing, coding-agents, claude-code, codex, claude-cowork, november-2025-inflection, datasette-agent
私は、Anthropic と OpenAI が製品市場適合（product-market fit）を達成したと考えています。
これは、生成 AI や大規模言語モデル（LLM: Large Language Model）の分野において、単なる技術的な可能性を超えて、実際にビジネスとして持続可能な価値を生み出せる段階に入ったことを意味します。特に、コーディングエージェントや Claude Code といったツールが、開発者の生産性を劇的に向上させる実用的なソリューションとして定着しつつあります。
2025 年 11 月という時期は、この分野における重要な転換点（inflection point）となりました。LLM の価格設定モデルも成熟し、企業や個人開発者がコストを予測可能に利用できるようになっています。また、Datasette Agent や Claude Cowork などの新しいアプローチが、データ分析と AI の連携をさらに深化させています。
これらの進展は、AI が単なる実験的な技術から、実際の業務プロセスに不可欠なインフラへと進化していることを示しています。Anthropic と OpenAI は、その先駆けとして、製品市場適合の確立という重要なマイルストーンを達成したと言えるでしょう。
原文を表示
Anthropic are strongly rumored to be about to have their first profitable quarter. Stories are circulating of companies surprised at how expensive their LLM bills are becoming from usage by their staff. I think this is because OpenAI and Anthropic have both found product-market fit.
- Enterprise customers are now paying API prices
- I think they've found product-market fit
- And they're ramping up
- The AI-failure stories around this are pretty thin
- We also know the labs are spending a lot
- API revenue is becoming less important
- April is a new inflection point
Enterprise customers are now paying API prices
I currently subscribe to the $100/month Max plan from Anthropic and the $100/month Pro plan from OpenAI. If you are a heavy user of coding agents these plans are a fantastic deal. I just ran the ccusage tool on my laptop to get an estimate of how much I would have spent if I were to pay for API tokens in the past 30 days and got:
- $1,199.79 for Anthropic Claude Code
- $980.37 for OpenAI Codex
That's $2,180.16 worth of tokens for $200 - not bad at all! I'm a moderately heavy user of these tools, but I'm certainly not running agents every hour of the day and night.
I had assumed that companies making extensive use of agents were getting similar discounts. It turns out I *could not have been more wrong* about that.
I haven't been able to track down the exact date, but at some point in the last six months Anthropic switched their Enterprise plan (originally "Claude seats include enough usage for a typical workday" back in August 2025) to $20/seat/month plus API pricing for usage. This story about the change from The Information is dated Apr 14, 2026, but cites an Anthropic spokesperson claiming that the pricing change occurred in November 2025. Existing customers are finding out about the change as they renew their contracts.
OpenAI made a similar pricing change in April. The Codex rate card (Internet Archive copy) currently says:
Note: On April 2, 2026, we updated Codex pricing to align with API token usage, instead of per-message pricing. This change was applicable to new and existing Plus, Pro, ChatGPT Business and new ChatGPT Enterprise plans.
On April 23, 2026, we made this update for all existing ChatGPT Enterprise plans as well, inclusive of Edu, Health, Gov, and ChatGPT for Teachers.
It's a little harder to decode as they quote prices in "credits", but as far as I can tell those credit costs are an exact match for the API token costs listed for those models.
All of which is to say that as of April 2026 the "Enterprise" cost for both OpenAI Codex and Anthropic Claude Code/Cowork is the same as the listed API price.
GPT-5.5 (released April 23rd) is 2x the API price of GPT-5.4. Opus 4.7 (April 16th) is around 1.4x the price of Opus 4.6 when you take their new tokenizer into account.
So April saw both leading model companies release new frontier models with a higher API price, *and* both companies now have measures to lock their enterprise customers (who tend to sign year-long deals) at those API prices, not the previous extreme discounts.
I think they've found product-market fit
Why these sudden aggressive moves on pricing? Both Anthropic and OpenAI are planning to IPO, but I suspect there's a more important factor here: I think they've finally found product-market fit, with the coding/general-purpose agent products embodied by Claude Code/Cowork and Codex.
Tools like ChatGPT are wildly popular, but that wild popularity has been difficult to turn into revenue. In February OpenAI boasted more than 900 million weekly active users for ChatGPT, but only 50 million - 5.6% of that - were paying consumer subscribers.
Charging $10-$20/month per user is an OK business, but you'd need 1-2 billion subscribers sticking around for four years to cover $1 trillion in infrastructure.
Companies spending $200+/month/user will get you there a whole lot faster - and as noted above, as a power-user I'm at ~$1,000/month in API costs per vendor already.
Coding agents really did change everything. These are tools which burn *vastly* more tokens, but are also quickly becoming daily drivers for the work carried out by extremely well-compensated professionals. Right now that's still mostly software engineers, but a coding agent is a tool that can automate anything you can do by typing commands into a computer... so they are clearly applicable to a much wider set of skilled knowledge workers.
As I've discussed on this site at length, the models released in November 2025 elevated agents to being genuinely useful. We've had six months to get used to that idea now - it's no wonder companies are beginning to spend real money on this technology.
You could argue that ChatGPT achieved product-market fit when it became the fastest-growing consumer app in history back in February 2023... but it certainly wasn't making any actual money back then. Coding agents plus enterprise pricing marks the point when these companies start making *very* real revenue. Maybe even enough to start covering their costs!
And they're ramping up
As further evidence that enterprise agents represent product-market fit for these companies, consider their open job listings.
OpenAI have 703 open jobs right now, of which I'd categorize 229 (32.6%) as relating to enterprise sales and support - account executives, "Go To Market", "Forward Deployed Engineers" and the like.
Anthropic have 390 open jobs, 105 (26.9%) of which look enterprisey to me.
It's pleasingly ironic that these AI labs have picked a business model with such a heavy demand on human labor - enterprise sales contracts don't close themselves without a whole lot of humans in the mix!
(I ran this analysis by scraping their job sites with Claude Code, then having it use Datasette's JSON API to pipe that data into Datasette Cloud where I used Datasette Agent for the analysis, exported here. Dogfood!)
The AI-failure stories around this are pretty thin
I started digging into this in response to a growing volume of stories claiming that large companies were sounding the alarm because their AI usage costs had grown so large.
The most widely cited of these stories appear quite overblown to me.
The most discussed has been Uber, based on this report where CTO Praveen Neppalli Naga indicated that Uber had "maxed out its full year AI budget just a few months into 2026", mostly thanks to Claude Code.
Given that Claude Code only got *really* good in November it's entirely unsurprising to me that a budget set in 2025 may have failed to predict demand for that tool in 2026!
That Uber story was further fueled by comments made by Uber's COO, Andrew Macdonald, on the Rapid Response podcast. I tracked down the segment and there really isn't much there. Here's what Andrew said:
But then you sometimes go and talk to your senior engineering leaders and you're saying, OK, how many projects that were on the cutting room floor got moved above the line because of the productivity gains because 25% of our code commits were via Claude Code last quarter?
That link is not there yet, right? I think maybe implicitly there's more that is getting shipped. But it's very hard to draw a line between one of those stats and, OK, now we're actually producing like 25% more useful consumer features, right? And that line is hard to draw.
Somehow this fragment turned into headlines like Uber's COO says it's getting harder to justify the money spent on AI tokenmaxxing, because the market for stories about AI failures remains enormous.
The other popular story around this is Microsoft starts canceling Claude Code licenses, ostensibly to encourage their engineers to dogfood their own Copilot CLI agent instead - but The Verge reporter Tom Warren says "sources tell me the decision is also a financial one", triggered by the June 30th end of Microsoft's financial year.
I think both of these stories support my "product-market fit" hypothesis. The best advice I ever heard on pricing a product was that your customer should *suck air through their teeth* and then say yes. Uber's budget overrun and Microsoft's seat cancellations look like that effect playing out in practice.
We also know the labs are spending a lot
The big AI labs spend billions of dollars on both training and inference. Credible figures are hard to come by, but we did get one huge hint as to the figures involved from, oddly enough, the recent SpaceX S-1:
[...] in May 2026, we entered into Cloud Services Agreements with Anthropic PBC (“Anthropic”), an AI research and development public benefit corporation, with respect to access to compute capacity across COLOSSUS and COLOSSUS II. Pursuant to these agreements, the customer has agreed to pay us $1.25 billion per month through May 2029 [...]
The Anthropic announcement said that this deal meant they could "increase our usage limits for Claude Code and the Claude API", heavily implying that Colossus is being used for inference, not model training.
Anthropic already have vast amounts of compute from other providers. The fact that they're willing to spend $1.25 billion per month for extra capacity from just *one* of their vendors hints at how big these inference budgets have become.
API revenue is becoming less important
Over the past two years my impression has been that OpenAI made more of their income from subscription revenue while Anthropic made more from their API.
Anthropic's API revenue was historically quite dependent on a small number of large API customers - this VentureBeat story from August 2025 quotes "sources familiar with the matter" suggesting that just Cursor and GitHub Copilot were responsible for $1.2 billion of the company's then-$4 billion revenue.
Today Anthropic are rumored to hit $10.9 billion in the second quarter, potentially even operating at a profit for the first time.
This pivot-to-Enterprise suggests that the labs have realized that the real money lies in cutting out the middlemen. Anthropic's Claude Code directly competes with Cursor and Copilot. No wonder Cursor are investing in their own models!
April is a new inflection point
I've called November 2025 the November inflection point because that was when GPT-5.1 and Opus 4.5, combined with their respective coding agent harnesses, got *good* - good enough that we've spent the last six months adapting to agent systems that can reliably get useful work done.
I think April 2026 is a new inflection point where the revenue implications of this have started to land, to the benefit of the frontier AI labs and with material impacts on the budgets of large companies.
We'll know for sure how real this moment is when the S-1 documents for the upcoming Anthropic and OpenAI IPOs give us some real, audited numbers to get our teeth into.
Tags: ai, datasette, openai, generative-ai, llms, anthropic, llm-pricing, coding-agents, claude-code, codex, claude-cowork, november-2025-inflection, datasette-agent
関連記事
今日のまとめ
AI日報で今日の重要ニュースをまとめ読み