توضح OpenAI إطار عمل يُسمى "ذكاء مفيد لكل دولار" لمساعدة الشركات على قياس القيمة الاقتصادية لاستثماراتها في الذكاء الاصطناعي بما يتجاوز مقاييس التكلفة البسيطة لكل توكن. يجادل المقال بأنه ينبغي قياس النجاح من خلال العمل المنجز، والموثوقية، والقابلية للتوسع بدلاً من معدلات التبني وحسب.
تقيّم بطاقة التقييم أربع مناطق رئيسية: ما إذا كان الذكاء الاصطناعي ينجز عملاً ذا معنى، والتكلفة الكاملة لكل مهمة ناجحة (بما في ذلك المحاولات المتكررة والمراجعة البشرية)، والاعتمادية من خلال تتبع الجودة، وما إذا كانت القيمة تتحسن على نطاق واسع. تسلط OpenAI الضوء على عائلة نماذج GPT-5.6 التي أصدرتها مؤخراً، والتي تشمل مستويات Sol و Terra و Luna، كمثال على تحسين هذه المعادلة. في مؤشر وكلاء البرمجة من Artificial Analysis، حقق GPT-5.6 Sol مع إعداد الاستدلال الأقصى حالة فنية جديدة بينما استخدم 54% أقل من توكنات الإخراج مقارنة بمنافس رائد. يشدد الإطار على أن النماذج منخفضة التكلفة قد تتطلب محاولات أكثر، في حين يمكن للنماذج القادرة تقديم النتائج في مرور واحد، مما يقلل من إجمالي وقت الحوسبة والمراجعة.
تضع OpenAI هذا المقياس كوسيلة لمديري المالية لتحديد ما إذا كانت قيمة الذكاء الاصطناعي تنمو بسرعة أكبر من تكاليف الإنتاج، بهدف جعل الذكاء الاصطناعي أكثر فائدة من خلال خفض تكلفة العمل مع زيادة القدرة.