OpenAI bereikt meer dan een miljard gebruikers en twee miljoen bedrijven

De modellen van OpenAI bereiken meer dan een miljard actieve gebruikers en meer dan twee miljoen bedrijven, schrijft financieel directeur Sarah Friar op 31 juli, een dag na de prijsverlaging op twee modellen uit de GPT-5.6-reeks.

Dat cijfer landt precies op de rekensom die deze week verschoof. Wie een agentproces bij OpenAI draait, betaalt sinds de tariefronde van 30 juli, waarbij Luna 80 procent goedkoper werd en Terra 20 procent, fors minder per token. De andere helft van het verhaal staat nu in dezelfde week op papier: het gebruik groeit sneller dan de prijs zakt. Wie zijn AI-budget op de tokenprijs baseert, rekent in de verkeerde eenheid.

Wat de cijfers wel en niet meten

Vergelijken met de vorige officiële stand vraagt om precisie, want OpenAI meet niet twee keer hetzelfde. Op 27 februari meldde het bedrijf meer dan 900 miljoen wekelijks actieve ChatGPT-gebruikers en meer dan 9 miljoen betalende zakelijke gebruikers. Nu gaat het over wat de modellen van OpenAI bereiken, een bredere noemer die ook API-verkeer en partnerproducten omvat, en over twee miljoen bedrijven als organisaties in plaats van betaalde werkplekken. De 9 miljoen van februari en de 2 miljoen van deze week zijn dus geen daling. Het zijn twee verschillende dingen.

Ook het woord wekelijks ontbreekt in de nieuwe post. Er staat alleen actieve gebruikers. The Verge las het cijfer als meer dan een miljard wekelijks actieve gebruikers, maar zo expliciet staat het er niet. Wie de groei van OpenAI als graadmeter gebruikt voor de eigen planning, doet er goed aan die twee uit elkaar te houden.

OpenAI rekent zelf niet meer in tokens

De post zet de tokenprijs bewust op de tweede plaats. De juiste maatstaf is volgens Friar de kostprijs van een geslaagd resultaat, inclusief de tijd, de herhaalpogingen, het toezicht en de fouten die daarvoor nodig waren. Een duurder model dat het werk in één keer goed doet, kan onder die meetlat goedkoper uitpakken dan een goedkoop model dat drie pogingen en een mens nodig heeft.

Twee dagen eerder liet het bedrijf datzelfde punt in cijfers zien, toen het de score van GPT-5.6 Sol op de publieke ARC-AGI-3-set van 13,3 naar 38,3 procent tilde met zes keer minder uitvoertokens, zonder het model aan te raken. De winst zat volledig in de opstelling eromheen.

De gebruikscijfers verklaren waarom die verschuiving nu zo hard wordt benadrukt. Zes maanden na aanmelding sturen mensen volgens OpenAI ongeveer 50 procent meer berichten per dag en gebruiken ze ChatGPT voor ongeveer twee keer zoveel soorten werk. Binnen OpenAI zelf is agentisch werk via Codex inmiddels goed voor 99,8 procent van de wekelijkse uitvoertokens, met de financiële afdeling als een van de teams die er het zwaarst op leunen.

Goedkoper per token, duurder per maand

Daar loopt de rekening van een bedrijf op stuk. Een gewone chatvraag kost een paar duizend tokens, terwijl een agent die zelfstandig redeneert, fouten corrigeert en gereedschappen aanstuurt al snel het honderdvoudige verstookt. Zakt de prijs met 80 procent terwijl het verbruik vertienvoudigt, dan gaat de factuur omhoog en niet omlaag.

Zakelijke klanten kijken daar inmiddels kritischer naar. Grote afnemers geven minder makkelijk groen licht voor forse AI-uitgaven zonder zicht op het rendement, schrijft Quartz op basis van berichtgeving van The Wall Street Journal, dat ook meldde dat OpenAI wekenlang over de verlaging vergaderde uit zorg over goedkopere modellen van Anthropic. In juni kregen beheerders van ChatGPT Enterprise daarom voor het eerst budgetlimieten per werkruimte en verbruiksinzicht per gebruiker, product en model.

Wat een miljard gebruikers signaleert

OpenAI koppelt zijn investeringen expliciet aan bewijs: gebruiksgroei, zakelijke toezeggingen, API-verbruik, bezettingsgraad en omzet bepalen wanneer een project doorgaat. In die redenering is een miljard gebruikers geen mijlpaal om te vieren, maar de onderbouwing voor de volgende ronde rekencapaciteit en daarmee voor de volgende prijsronde. Meer verlagingen aan de onderkant liggen dus voor de hand, en het volume dat erop volgt eet ze grotendeels weer op.

De meetlat schuift daarmee mee, van prijs per miljoen tokens naar kosten per afgerond resultaat. Dat is niet alleen de framing van de leverancier. Het is de enige eenheid waarin een tariefverlaging van 80 procent en een verbruik dat harder groeit dan de korting samen optellen tot een getal waar een investeringsbesluit op te nemen valt.