Drew Breunig z Fable zaobserwował fundamentalną zmianę w strategie inżynierów AI. Przez lata dominowała zasada: nowy model zawsze rozwiąże twoje problemy taniej lub zaledwie tyle samo kosztuje, więc nie warto tracić czasu na optymalizację kodu czy context strategies. Każdy release był rewolucją, która czyniła wszelkie poszukiwania efektywności zbędnym.
Ale Fable zmienił tę logikę. Model był rzeczywiście niesamowity w swoich możliwościach, ale jego cena była na tyle wysoka, że Opus, claude-5.6, K3 czy nawet GLM okazały się wystarczające dla większości potrzeb kodowania. Nagle rachunek ekonomiczny się przewrócił. Zespoły zaczęły rozsądnie myśleć o tym, który model przydzielić do którego zadania, zamiast wrzucać wszystko do najnowszego hitu.
To symptomatyczne dla nowego etapu w industriii. Kiedy modele stają się droższe lub bardziej specjalistyczne, optymalizacja znów staje się wartościowa. Fine-tuning, czyszczenie promptów, efektywne engineering - narzędzia, które przez boom taniego GPT uważano za zbyteczne, wracają do mody. Era, w której każde wyzwanie rozwiązywał większy i droższy model, powoli się kończy. Przyszłość będzie należeć do tych, którzy wiedzą, jak maksymalnie wycisnąć potencjał z dostępnych narzędzi.