Anthropicは、推論努力、キャッシュ、プロンプト長をめぐる製品変更の後、Claude Codeが以前より賢くなくなったように感じたという報告がユーザーからあったと述べた。同社は、あるキャッシュのバグにより、後続ターンでそれ以前の推論が欠落し、Claudeが特定の選択をした理由を忘れてしまう可能性があったとした。Anthropicは、同じ問題が、利用上限が想定より早く消耗するという別の報告を引き起こした可能性も高いと記した。また、より広範なテストで性能低下が示された後、ツール呼び出しと最終応答の間のテキストを上限で抑えるプロンプト変更を取り消した。Anthropicは、APIと推論レイヤーは影響を受けておらず、これらの問題は4月20日までに解決したと述べた。
定額サブスクリプションにおける制限の強化と性能上の課題の組み合わせは、ユーザーにフラストレーションをもたらしている。価値を生むために継続稼働が必要なAIエージェントに支払っているユーザーは、モデル品質、プロダクトのバグ、レイテンシー、利用上限、ダウンタイムについて、より声高に問題提起するようになっている。
これらはすべて同じことのように感じられる。必要なときにツールが動かなかった、あるいは先週ほど良く動かなかった、ということだ。AI企業が顧客に対してエージェントを組み込み型の業務システムとして扱うよう求めるほど、ユーザーは消費者向けアプリのような不安定さを許容しなくなる。
性能とモデル品質の問題はAnthropicだけのものではない。OpenAIも、より高価値なサブスクリプションへ移行させようとしている同じツール群で、目に見える不調を経験してきた。4月20日、同社のステータスページは、ユーザーがChatGPT、Codex、API Platformを読み込めない部分的な障害を記録した。3日後、OpenAIはCodexでエラー増加を掲載し、GPT 5.5の利用に影響が出たとした。一部のユーザーは、リクエストの開始や更新時に断続的に「not found」エラーが表示されたという。
AIサブスクリプションはクラウドの請求書のようになり始めている
これらすべてが、AIベンダーが意図的かつ悪意をもってモデルを劣化させていることを意味するわけではない。本当の問題は、これらのリクエストに応えるには多額のコストがかかり、需要が想定より高い率で伸びていることだ。少なくともAnthropicのケースでは、Claude Codeやほかのエージェント型ツールが普及した後、利用パターンの変化が想定より速かったことを経営陣が認めている。トークン1つひとつにはインフラコストが伴う。したがってベンダーには、より良い応答、より速いサービス、より低いコストの境界線を常に調整するインセンティブが働く。
