Codex переписує промпт щокроку, надбавка Claude Code діє до серпня, а бенчмарк NVIDIA шалено гойдається

Розробник, який ганяв Codex CLI від OpenAI через Amazon Bedrock, цього тижня відкрив на GitHub у репозиторії openai/codex заявку з цифрою, яку важко проігнорувати: за оцінкою у звіті, побудованою на даних Cost Explorer, за чотири дні продуктивного використання — з 5 по 8 серпня — записи в кеш з'їли близько 85% оціненої вартості моделі GPT-5.6 Sol. В одній сесії, яку автор навів як приклад, налічувалося 76 запитів, 6 709 000 вхідних токенів запису в кеш і жодного кешованого вхідного токена — у середньому близько 88 000 токенів запису на кожен окремий запит. CloudWatch за цей період не показав жодної клієнтської помилки: це не зламана інтеграція, яка повторює невдалі запити. Усе відпрацювало успішно. Просто щоразу за повною ціною запису.

Це не дрібна неефективність. Це майже повний провал кешування — і саме в тому класі інструментів, агентних помічниках для написання коду, які без кешування просто перестають бути доступними за ціною.

Механізм тут простий. Такі інструменти, як Codex CLI, щоразу пересилають довгий, майже незмінний префікс — системні інструкції, опис доступних інструментів, попередній контекст — а вже потім те, що справді змінилося. Кешування промптів існує саме для того, щоб провайдер моделі не пережовував цей стабільний блок з нуля щоразу: він зберігає його один раз і бере за наступні читання лише частку ціни. AWS документує окремий режим кешування для GPT-5.6 на Bedrock, розрахований саме на таке навантаження — довгий стабільний префікс і змінний хвіст.

Проблема, за описом у заявці, в тому, що нативні запити Codex CLI до Bedrock Mantle Responses API не передають полів, потрібних, щоб цей режим увімкнути. Codex і так генерує prompt_cache_key, прив'язаний до сесії, — але ні HTTP-, ні WebSocket-запити не містять ні prompt_cache_options, ні поля точки розриву кешу, яке дозволило б зарахувати читання з кешу. А оскільки вбудована конфігурація провайдера Bedrock у config.toml відповідає лише за транспорт і автентифікацію, а не за структуру тіла запиту, обхідного шляху на рівні налаштувань теж немає. У підсумку Codex раз по раз платить повну ціну запису за той самий стабільний префікс замість набагато дешевшої ціни читання, яка мала б діяти вже після першого запиту. Автор заявки зазначає, що вона розвиває раніший звіт №35300, але додає незалежні докази з продакшн-використання саме нативного провайдера Bedrock.

Автор одразу застерігає: сама по собі ця цифра не доводить, що кожен запис у кеш — дефект, а наведені числа — це оцінки на основі використання, а не остаточні рахунки AWS. Холодний старт, справді нові промпти, розгалуження сесії чи стиснення контексту цілком законно можуть вимагати свіжого запису. Але 85% витрат і в середньому 88 тисяч токенів на запит — обидва показники з власних даних автора в Cost Explorer і CloudWatch — вказують на щось структурніше за випадкові холодні старти: на відсутню технічну ланку, а не на поодинокий збій. Пропонована правка виглядає скромно: серіалізувати prompt_cache_options, додати типізоване поле точки розриву кешу, увімкнути це залежно від провайдера й можливостей моделі, а також показувати читання й записи кешу в телеметрії використання Codex по кожному кроку — щоб наступний, хто на це натрапить, побачив це в цифрах, а не дізнався з рахунку.

Anthropic продовжила тимчасову акцію, яка на 50% піднімає тижневі ліміти використання Claude Code. Сторінка підтримки каже прямо: «Ми продовжили цю акцію». Вікно тепер триває з 13 травня по 31 серпня 2026 року до 23:59 за тихоокеанським часом — приблизно три з половиною місяці додаткової тижневої ємності для тих, хто впирається у стелю ще до кінця тижня. Сам факт, що акцію довелося продовжувати, — перша підказка: пропозицію, яка могла тихо згаснути, натомість наділили новою датою завершення, а це натякає, що оригінальна версія працювала достатньо добре, щоб її тримати живою.

Механіка проста. Кожен, хто має тариф Pro, Max, Team або застарілий (seat-based) план Enterprise, автоматично отримує на 50% більше тижневого використання в Claude Code — без реєстрації чи будь-яких додаткових дій. Надбавка діє всюди, де живе продукт: у CLI, розширеннях для IDE, десктопному застосунку та вебі, а нову стелю розробники можуть перевірити командою /usage у терміналі. Безплатні тарифи та Enterprise-плани з оплатою за споживання з акції виключені — це проводить чітку межу між передплатниками й тим типом використання, яке Anthropic вже тарифікує за токен. Пропозиція не має грошового еквівалента, не підлягає передачі й не поєднується з іншими акціями. Після 31 серпня 2026 року тижневі ліміти повертаються до стандартного рівня — без змін білінгу чи тарифу з жодного боку, тож нікому не доведеться згадувати про скасування чи коригування місця в команді.

Тут є нюанс, вартий уваги: акція стосується виключно Claude Code. Тижневі ліміти для Claude у вебі, десктопі й мобільному застосунку, а також для Claude Cowork, лишаються без змін. Ця вибірковість промовиста — Anthropic не роздає полегшення по всій лінійці продуктів, а точково знімає тиск там, де агентні сесії кодування впираються в стіну посеред тижня.

Цікаво тут те, чого надбавка не торкається. Ліміт на 5-годинну сесію лишається незмінним — рухається лише тижнева стеля. Одна сесія кодування ніколи по-справжньому не була вузьким місцем для розробників, які проганяють Claude Code через багатокрокові рефакторинги й міграції цілого репозиторію, розтягнуті на кілька днів; реальна стіна, у яку впираються люди, — тижнева, коли дослідницька робота на початку тижня вже з'їдає весь бюджет. Те, що послаблюють саме цей параметр, лишаючи сесійний ліміт недоторканим, точно вказує, де насправді виникає тертя: не в одному спалаху роботи, а в накопиченій сумі за весь тиждень.

Це також багато говорить про внутрішню бухгалтерію компанії. Продовжувати 50%-ву надбавку означає місяцями поглинати додаткові витрати на інференс на тарифах, які, на відміну від Enterprise з оплатою за споживання, не тарифікуються за токен, — компанія навряд чи пішла б на це так легко, якби використання зростало настільки, що загрожувало б маржі. Правдоподібніше пояснення інше: попит із боку агентних робочих процесів кодування досі нижчий за стелю, яку Anthropic закладала, встановлюючи стандартні тижневі ліміти, — а послабити обмеження виходить дешевше, ніж дивитися, як розробник упирається в стіну посеред тижня і йде шукати CLI для кодування в конкурента.

NVIDIA щойно оприлюднила цифри власної програми «перевірених навичок», і чесна відповідь на питання «а воно взагалі працює?» звучить так: залежить, яку саме навичку берете. Компанія відкрила код SkillEvaluator — інструмента, що виконує одне й те саме завдання з кодом двічі: спершу з навичкою, підвантаженою в Claude Code, Codex або Cursor, потім без неї, — і порівнює результат. На знімку від 12 серпня 2026 року, що охоплює понад 300 перевірених навичок для понад 30 продуктів NVIDIA, компанія повідомляє про середній приріст у 31 бал зі 100, або 39 балів без урахування виміру «Безпека», який і без жодної навички вже тримав 97 зі 100.

Це середнє число і є заголовком звіту. Але розкид під ним цікавіший за нього самого. За власними даними NVIDIA про витрату токенів, навичка jetson-optimize-memory в одному запуску скоротила використання токенів із 617 306 до 142 540 — на 76,9% — і зменшила час виконання з 474,9 до 220,0 секунди, тобто на 53,7%. Навичка cuopt-install у такому самому одноразовому тесті дала протилежний результат: токени зросли з 25 227 до 55 582, на 120,3%, а час виконання — з 34,0 до 41,1 секунди, на 20,8%. Той самий метод, та сама позначка «перевірено» — а результат протилежний. Це лише два поодинокі приклади, не середнє по всьому каталогу, але вони стоять у тому самому звіті поруч із заголовним числом приросту, яке саме по собі натякає на рівномірне покращення.

Головний висновок глибший: те, яке середовище виконання використовують, важить набагато менше за те, який продукт і яке завдання тестують. Claude Code і Codex відрізнялися в середньому лише приблизно на 5 балів, тоді як приріст Skill Lift для окремих продуктів коливався від приблизно +2 до +46 залежно від домену й того, як складено набір даних для оцінювання. У розбивці за вимірами Правильність зросла з базових 46 до 87 балів, а Результативність — з 39 до 78, тобто приріст у 41 і 39 балів відповідно.

NVIDIA також визнала менш приємну для всієї категорії деталь: Виявлюваність і Ефективність — чи агент взагалі знаходить потрібну навичку і чи не робить зайвих кроків — без жодної встановленої навички стартували з базових 42 і 43 зі 100, а з навичкою піднялися на 40 і 35 балів відповідно. Навичка, яку агент не помічає, або та, що завантажується для нерелевантних завдань, не просто марна: кожна навичка в контексті агента конкурує за його увагу, тож не та навичка здатна знизити результат.

Це рідкісно чесне визнання від постачальника, який продає цілий маркетплейс таких навичок, — і воно означає, що позначка «перевірено» гарантує менше, ніж здається на перший погляд. Перевірки Tier 1 і Tier 2 лише підтверджують, що навичка безпечна і не дублює вже наявну функціональність, перш ніж потрапити в каталог; і тільки живий запуск Tier 3 — на реальних завданнях в ізольованій пісочниці — показує, чи навичка справді допомагає.

Аудит безпеки виявив понад 21 000 серверів Model Context Protocol, відкритих прямо в публічний інтернет, — а це та сполучна тканина, через яку АІ-агенти викликають інструменти, виконують консольні команди й дістаються облікових даних на машині користувача. З вибірки у 640 таких серверів 91,8% не мали налаштованого OAuth узагалі, тож ці точки входу для інструментів залишалися відкритими для віддаленого виконання команд. Той самий звіт нарахував 687 окремих інстансів із тим самим розривом.

MCP уже вбудований в інструментарій, повʼязаний, за даними того ж звіту, приблизно зі 150 мільйонами завантажень нижче за ланцюжком, тож відсутність автентифікації за замовчуванням тут — не лабораторна цікавинка. Вона стоїть за агентами, які вже підключені до реальних робочих процесів розробників, і кожен такий незахищений сервер — це пряма лінія до локальних консольних команд і всіх облікових даних, якими агент уже володіє.

За даними Artificial Analysis, модель Qwen 3.8 від Alibaba — лише 27 мільярдів параметрів — набрала 52 бали в Intelligence Index. Це той самий бал, що й у GPT-5.6 Luna (max), системи, масштаб якої Alibaba й не намагалася наздогнати. Випередили Qwen лише дві набагато більші моделі: одна на 753 мільярди параметрів і друга на 1,7 трильйона — обидві з результатом 53. Увесь діапазон, від моделі на 27 мільярдів параметрів до моделі більш ніж у шістдесят разів більшої, вміщується в один бал. Раніше такий розрив відділяв флагманську модель від середняка минулого року — тепер, за цим індексом, він відділяє найменшу модель на дошці від найбільшої.

За словами OpenAI, Asana направила агентні робочі процеси Codex на беклог застарілих міграцій коду та технічного боргу, який компанія відкладала роками, — і впоралася з ним приблизно за два тижні, хоча вручну, за оцінкою Asana, на це пішло б п'ять років інженерної роботи. Обидві цифри походять із власного кейс-стаді OpenAI, а не з незалежного аудиту, але сама форма заяви показова: йдеться не про автодоповнення, яке дописує функцію, а про агентів, що перемелюють нудну, відкладену міграційну роботу — ту, яку команди зазвичай відсувають на потім, бо ніхто не хоче витрачати спринт на прибирання. Якщо ці самозадекларовані цифри витримають перевірку, це — найпереконливіший доказ від постачальника на сьогодні, що агентне кодування здатне поглинати масове рефакторинг, а не лише дописувати рядки.

За аналізом компанії Tipiirai, супроводжувачі Bun переписують ядро свого JavaScript-рантайму з Zig на Rust за допомогою автономних циклів агентів Claude, які працюють цілодобово без перерви. Ці агенти вже відкрили в репозиторії близько 15 800 pull request-ів — злито лише 790, приблизно 1 600 закрили без злиття, а понад 5 000 досі висять відкритими, і саме через це затримується вихід стабільних релізів. Окремі агентські акаунти надсилали до 1 000 pull request-ів за добу — темп, який жодна команда людей-рев'юерів фізично не встигне перевірити. Тут варто запам'ятати головне про агентний кодинг: він масштабує обсяг написаного, а не судження про те, чому з цього варто довіряти — і без шлюзу, що стримує темп злиття, кількість заявок так і продовжуватиме зростати, випереджаючи будь-яку спроможність людей їх опрацювати.