Legora מציגה תמחור מבוסס צריכה עם Agent Pro

Legora הכריזה ב-23 ביוני על מעבר לתמחור מבוסס צריכה במוצר המתקדם שלה, Agent Pro. במודל הזה הלקוח משלם רק על העבודה ש-Agent Pro מבצע בפועל, והעלות ניתנת לשיוך לפרויקט או לתיק שיצר אותה. לצד התמחור החדש נבנה לוח בקרה בזמן אמת שעוקב אחר הצריכה לפי ארגון, משתמש או פרויקט, ומאפשר למנהלים להגדיר ספים והתראות לפני חריגה.

Agent Pro נשען על מודלי החזית החזקים ביותר ועל harness חדש שמתכנן, מבצע, בודק ומספק עבודה משפטית מורכבת מקצה לקצה. Legora מתארת את המהלך כמעבר הטבעי מ-SaaS למוצרים מבוססי AI, כשתמחור לפי מושב אינו יכול לספוג את השונות הגדולה בצריכה בין משתמשים וצוותים. הסוכן הבסיסי, Legora Agent, נשאר זמין לכל הלקוחות ללא תוספת תשלום ובלי שינוי בחוזה, והתמחור החדש חל רק על Agent Pro.

קראו עוד

מדריך מעשי: איך משרדים צריכים להיערך לתמחור מבוסס שימוש

בעקבות ההכרזה של Legora פרסם Matt Pollins מדריך קצר שמסביר מדוע השינוי גדול בהרבה מדמי רישוי, ומדוע לדעתו זו רק הראשונה בשורה של הכרזות דומות. לטענתו משרדים רבים מזלזלים בהשפעה, שכן היא נוגעת לתמחור ולאספקה של העבודה המשפטית עצמה ולמודל העסקי של הפירמה. המסקנה שלו פשוטה, צריך להתייחס לזה כשינוי במודל ההפעלה ולא כשינוי במחירון.

שתי סיבות מרכזיות מניעות את המהלך. ראשית, מחשוב יקר וסוכנים רעבים, שכן סוכן שמתכנן, מבצע ובודק את עצמו יכול לצרוך פי מאה מהמשאבים של שאילתה קצרה, והצריכה משתנה מאוד בין תיקים ומשתמשים. מחיר אחיד לכל מושב מניח שכל משתמש עולה אותו דבר, וזו הנחה שסוכנים שוברים, ולכן הספקים יגלגלו את השונות ללקוח. שנית, השווי של חברות ה-Legal AI נשען על ההנחה שחלק מעלות כוח האדם בתעשייה יהפוך להוצאת תוכנה. Pollins מטיל ספק בנרטיב השיווקי שמדבר על מעבר לתשלום לפי תוצאות, ומציע רשימת מהלכים שמשרד צריך להכין לפני שהמודל הופך לברירת המחדל.

• TokenOps- גוף פנימי שמחזיק בכלכלת ה-AI (ניתוב מודלים, מדידה, תקציבי טוקנים), כי הספק מרוויח מכל טוקן ולכן לא יחסוך עבורך.

• רוב העבודה לא צריכה את המודל היקר- חילוץ, סיווג, תמצות וסקירה ראשונית רצים היטב על מודלים זולים או פתוחים עם orchestration ו-playbooks טובים. פירמות גדולות יתפתו לאינטגרציה אנכית.

• הבזבוז מגיע מבחירת משימות גרועה- צריך להכשיר עורכי דין מתי AI נכון, מתי מודל זול מספיק, וכמה הקשר באמת דרוש, כדי שיפסיקו להתייחס ל-AI כקיבולת חינמית.

• שלוש דרכים לתמחר מול הלקוח- לספוג בתעריף (שוחק מרווח), לגלגל כהוצאה לפי תיק (הלקוח ישווה למחיר עצמאי), או להטמיע בשכר טרחה קבוע (הפירמה סופגת את סיכון השונות).

• פוליטיקת טוקנים- מי מקבל הקצאה ואיך. תקציב לפי תיק הוא הנקי ביותר כי הוא קושר צריכה לעבודה שמצדיקה אותה.

קראו עוד

Copilot Cowork עובר לתמחור מבוסס שימוש

Microsoft השיקה רשמית את Copilot Cowork לכלל משתמשי Microsoft 365 והעבירה אותו לתמחור מבוסס שימוש. השירות, שפותח בשיתוף Anthropic, מבצע באופן עצמאי משימות מורכבות ורב-שלביות בתוך אפליקציות כמו Outlook, Teams ו-Excel, ודורש רישיון ייעודי בעלות 30 דולר למשתמש בחודש לצד חיובים נוספים לפי צריכה בפועל באמצעות קרדיטים.

המהלך מצטרף לאותה מגמה שמובילה Legora, שבה תהליכי עבודה מבוססי סוכנים אוטונומיים שוברים את ההיגיון של תמחור קבוע לכל מושב. עבור משרדים בישראל שכבר עובדים בסביבת Microsoft, השאלה כבר אינה רק כמה עולה הרישיון, אלא כמה צריכה כל משימה אוטונומית מייצרת וכיצד שולטים בעלות הזו לאורך חודש שלם של עבודה.

קראו עוד

Microsoft בוחנת את DeepSeek V4 כחלופה זולה פי 57

לפי הדיווח Microsoft בוחנת שילוב של גרסה מותאמת של המודל הסיני DeepSeek V4 כחלופה זולה בהרבה למודלים של OpenAI ו-Anthropic שמניעים כיום את Copilot Cowork. הפער חד, בעוד שמודל הדגל העדכני של Anthropic עומד על כ-50 דולר למיליון טוקנים, השימוש ב-DeepSeek V4 Pro מסתכם ב-0.87 דולר בלבד למיליון טוקנים, עלות נמוכה פי 57.

הפער הזה הופך מהותי בסביבות ארגוניות, שבהן סוכן בודד מבצע עשרות קריאות למודל עבור משימה אחת. לפי נתוני החברה, עלויות האינטראקציה הארגוניות זינקו פי 30 מאז 2023, ותהליכי עבודה אוטונומיים צפויים להגדיל את הביקוש לטוקנים פי 24. כדי להתמודד עם חששות אבטחה ורגולציה סביב מודל סיני, Microsoft מדגישה שהשימוש יהיה אופציונלי ושהמודל יתארח כולו על שרתי Azure, לצד תוכנית לשלב בהמשך גם את Llama 4 של Meta ומודלים של Mistral.

קראו עוד

בקשה לתביעה ייצוגית נגד Anthropic בישראל על מגבלות השימוש בקלוד

לבית המשפט המחוזי בבאר שבע הוגשה ב-16 ביוני בקשה לאישור תובענה ייצוגית נגד Anthropic, מפתחת קלוד, בטענה שהחברה גובה דמי מנוי בלי לגלות באופן ברור מהו היקף השימוש שהמשתמש רוכש בפועל. לפי הבקשה, השימוש מוגבל במכסות שמתאפסות בפרקי זמן קבועים, ובמקביל מוצע לרכוש שימוש נוסף בלי להבהיר כמה טוקנים או יחידות שימוש מקבלים בתמורה. המבקשים מעריכים את התביעה בעשרות מיליוני שקלים.

אחד המבקשים, מומחה אבטחת מידע, מתאר שהצטרף לתוכנית Pro בעלות 20 דולר בחודש, ולאחר שהשיחה נעצרה באמצע נדרש לרכוש שימוש נוסף בלי להבין מה קיבל. מבקש שני, פרסומאי, מספר שנאלץ לשלם 45 דולר נוספים כדי להמשיך שיחה דחופה, וגם אחרי התשלום לא הבין לפי מה נקבע הסכום. באותו שבוע הוגשה בקשה דומה גם בארצות הברית, שם המיקוד הוא בתוכניות Max 5x ו-Max 20x. הסיפור נוגע ישירות לכל משרד ששוקל פריסת כלי AI בתשלום ומבקש ודאות לגבי מה בדיוק נכלל במחיר.

קראו עוד

דוח Future of Professionals 2026 של Thomson Reuters: הפער הוא ארגוני, לא טכנולוגי

הדוח הרביעי בסדרה, שנשען על סקר של 1,816 אנשי מקצוע בתחומי משפט, מס, ראיית חשבון, ציות וסחר ב-62 מדינות, מצייר תמונה של מקצוע תחת לחץ. 74% מאנשי המקצוע כבר משתמשים ב-AI כמה פעמים בשבוע, אך 41% עדיין חסרים גישה לכלים שנבנו במיוחד לעבודה מקצועית על בסיס תוכן מאומת. הממצא המרכזי הוא שהפער הגדול אינו טכנולוגי אלא ארגוני, 35% מאלה שלמשרד שלהם יש אסטרטגיית AI מוצהרת אומרים שהיא לא מורגשת בעבודה היומיומית.

עצם קיומה של אסטרטגיה מייצר תוצאות טובות יותר, במשרדים עם אסטרטגיה מוגדרת 66% אומרים שה-AI עומד בציפיות הערך, לעומת 22% בלבד במשרדים בלי אסטרטגיה. הדוח מצא ש-91% מאנשי המקצוע חווים "פער ערך" כלשהו (AI value gap), כלומר תחושה שהבינה המלאכותית מניבה ערך לארגון אבל לא להם באופן אישי. מתוך אלה, רבע (26%) שוקלים לעזוב את הארגון שלהם תוך שנתיים.
הדוח גם מצביע על סיכון כוח אדם, רבע מאנשי המקצוע שחווים פער ערך שוקלים לעזוב תוך שנתיים, בעלות החלפה מוערכת של 232 אלף דולר לאיש (עלות איש מקצוע אחד שעוזב - כלומר הוצאות הגיוס, ההכשרה והאובדן הזמני של פרודוקטיביות וידע).
הדוח מציע שלושה מסלולים עתידיים, Elevate, Scale ו-Reimagine:

Elevate (להגביה): מומחיות אנושית נשארת במרכז, וה-AI מפנה זמן לעבודה בעלת ערך גבוה יותר, ייעוץ ושיקול דעת. המשרד מתמחר לפי איכות ולא לפי כמות. זה המסלול שבחרו רוב אנשי המקצוע, 52%.

Scale (להרחיב): ה-AI נועד בעיקר להגדיל קיבולת, לעשות יותר עבודה באותו כוח אדם, מהר יותר ובעקביות. כ-31% מעדיפים אותו.

Reimagine (להמציא מחדש): שינוי מבני עמוק, מודלים עסקיים חדשים שנבנים סביב ה-AI מהיסוד, כמו ייעוץ במנוי או שירותים שהפכו למוצר. רק 7% בוחרים בו.

לדוח המלא