Replit и Anthropic больше не работают вместе, заявил сооснователь и CEO платформы Амджад Масад на конференции TechCrunch Disrupt. Причины — стоимость, качество моделей и условия партнёрства; для разработчиков это очередной сигнал, что в AI-разработке всё чаще выбирают не «лучшую модель вообще», а связку из цены, скорости и пригодности к конкретному продукту.
О решении Масад рассказал со сцены, сообщает TechCrunch. Replit развивает браузерную облачную среду, где можно писать код, собирать и публиковать приложения без отдельной настройки инфраструктуры. Раньше важной частью этого стека были модели Anthropic Claude: они работали в Replit Agent и, по данным издания, помогли сервису заметно нарастить выручку.
Теперь руководитель Replit говорит, что компания предпочла OpenAI. В августе Replit уже объявляла о партнёрстве с OpenAI, но из этого сообщения не следовало, что прежнее сотрудничество с Anthropic закончено. На Disrupt Масад объяснил выбор тремя факторами: стоимостью, партнёрскими условиями и результатами внутренних измерений производительности.
По словам CEO, Replit оценивает модели на собственном бенчмарке, а также публикует открытый. В задачах по созданию приложений с нуля в подходе, который обычно называют vibe coding, лучше показали себя Sol и Astra. Масад также прямо сказал, что ChatGPT, по его оценке, стал сильнее. Важная оговорка: это оценка главы компании, которая одновременно строит коммерческое партнёрство с OpenAI, а не независимый сравнительный тест всех доступных моделей.
Заявление CEO не сняло вопросы о реальном разрыве
История выглядит менее однозначной, чем формулировка со сцены. Собеседники TechCrunch, знакомые с партнёрством компаний, оспорили тезис о прекращении сотрудничества. Один из них утверждает, что договорённости Replit и Anthropic всё ещё действуют. Публичные материалы Replit тоже дают основания для вопросов: ещё в конце сентября в блоге компании упоминались модели Anthropic в production-среде Replit Agent, а сотрудник продуктовой команды примерно тогда же рассказывал в X об использовании флагманской модели Opus 5.5.
Это не обязательно означает, что Масад неверно описал ситуацию. Крупные AI-платформы нередко одновременно сохраняют технический доступ к нескольким поставщикам, завершают старые контракты и переводят новые сценарии на другого партнёра. «Не работаем вместе» может означать прекращение стратегического альянса, отказ от модели по умолчанию или пересмотр коммерческих условий — а не мгновенное отключение всех моделей из продукта. Replit пока не дала TechCrunch дополнительного пояснения.
Для рынка важен сам мотив. Ещё недавно AI-компании часто продавали интеграции вокруг одного заметного модельного партнёра. Сейчас такая эксклюзивность становится дорогой роскошью. Когда генеративный кодовый агент выполняет тысячи обращений к модели, разница в цене запроса, скорости ответа и качестве исправления ошибок быстро превращается в разницу в марже и удержании клиентов.
У Replit меняется и структура бизнеса. Масад не раскрыл ARR, но привёл показатели долей: годом ранее корпоративные контракты давали около 2% выручки, а в текущем году — примерно 15%. Более половины выручки Replit, по его словам, уже приходится на B2B. Для enterprise-клиентов выбор модели — это не спор энтузиастов в комментариях. Им нужны предсказуемые расходы, контроль доступа, стабильная работа и понятная ответственность поставщика при сбоях.
Модель — лишь часть среды для AI-агента
Масад отдельно описал, что для безопасного внедрения AI-агентов недостаточно выбрать сильную модель. Агенту нужна среда: оркестрация задач, восстановление после ошибок, изоляция, сетевые ограничения, управление идентификацией и правами доступа. Это особенно актуально для сервисов вроде Replit, где агент не только отвечает в чате, но и создаёт файлы, запускает код, подключается к сервисам и разворачивает приложение.
Для русскоязычных разработчиков и команд урок здесь вполне прикладной. Не стоит встраивать в продукт провайдера LLM так, будто он навсегда останется самым удобным и выгодным. Нужны измеримые сценарии оценки: генерация нового проекта, доработка существующего кода, тестирование, исправление ошибок, стоимость успешного результата и время до работающего деплоя. Желательно заранее предусмотреть слой абстракции, чтобы замена модели не превращалась в переписывание половины продукта.
Конфликт вокруг формулировок о Replit и Anthropic показывает ещё одну вещь: рынок AI-партнёрств стал менее прозрачным, чем пресс-релизы. Компании публично говорят о «лучших моделях», но реальное решение часто определяется скидками, лимитами, доступом к вычислениям и требованиями корпоративных заказчиков. В ближайшие месяцы главным вопросом будет не то, исчезнут ли модели Anthropic из интерфейса Replit полностью, а сможет ли платформа доказать, что переход на OpenAI улучшил качество разработки без роста цены и рисков для пользователей. Проверить исходные заявления Масада можно в материале .