美国头部 AI 实验室正在集体下调模型价格。降价的直接原因不是成本突然降下来了，而是对价格敏感的客户开始转投更便宜的替代方案，其中不少来自中国厂商。

具体动作已经落到价目表上。OpenAI 近期宣布把 GPT-5.6 Luna（其自称「最快、最实惠的模型」）的价格下调 80%：每百万输入 token 从 1 美元降到 0.20 美元，每百万输出 token 从 6 美元降到 1.20 美元。Anthropic 推出 Claude Opus 5，宣传口径是以 Fable 5（该公司能力最强的模型）「一半的价格」提供「前沿级智能」，Opus 5 定价为每百万输入 token 5 美元、每百万输出 token 25 美元。同一周，Anthropic 还取消了原定 9 月对 Sonnet 5 生效的涨价。

按 Silicon Data 的 token 价格指数，自 7 月中旬以来，客户为美国头部实验室模型实际支付的价格已经下降近四分之一。token 是语言模型处理数据的计量单位，也是多数客户账单的计价依据。

是什么把价格压了下来

这轮降价对美国的闭源模型厂商来说是个转向。此前它们主要在性能维度上竞争，而不是价格。变化来自中国实验室持续推出的开源模型——这些模型可以被开发者自由下载和调整，能力也在不断提升，直接对价格构成压力。报道点名了月之暗面（Moonshot）与深度求索（DeepSeek），称其已经在从硅谷到欧洲的用户中打开局面。

企业端的成本压力同时在放大。Anthropic 和 OpenAI 正把部分企业客户从固定订阅转向按用量计费，客户按实际消耗的算力付费。账单上涨之后，一些企业的应对方式是给 AI 用量设上限，或者直接测试更便宜的替代品。DoorDash 与 Airbnb 都表示已开始使用中国厂商的模型来控制支出。

标价便宜，不等于最终花得少

单看每百万 token 的标价，无法直接比较模型贵贱。能力更强的模型有时用更少的 token、更少的尝试次数就能完成同一个任务，于是标价更高的模型反而总成本更低。多数模型还能在不同的「effort」（算力投入档位）下运行，这既影响表现，也影响完成任务的最终花费。

第三方评测机构 Artificial Analysis 在数学、科学、编程和推理等方向做了横向对比，两组结果颇能说明问题：

• Anthropic 的 Opus 5 在 medium 档位下，性能与每任务成本都接近月之暗面 Kimi K3 的 max 档位；
• OpenAI 的 GPT-5.6 Luna 在 max 档位下，表现与深度求索 V4 Flash 的 max 档位相当，但每完成一个任务的成本接近后者的两倍。

砍中间，守顶端

值得注意的是，这轮降价集中在中端产品，正是与中国模型正面竞争的价格带，最顶级的那一档并没有跟着降。长期使用大语言模型的网站托管商 Hostinger，其 AI 技术负责人 Mantas Lukauskas 观察到，最好的模型价格「持平到上涨」。他给出的判断是：

美国实验室砍掉了中间，守住了顶端。

对这轮调价，OpenAI 与 Anthropic 均拒绝置评。一位接近 Anthropic 的人士称，Opus 5 定价低于旗舰 Fable 5，是这家公司「模型家族本来的构建方式，与竞争对手无关」。

这些动作还有另一层背景：OpenAI 与 Anthropic 都在筹划以万亿美元估值上市，而投资者正在寻找证据，证明这个行业的巨额投入能够换来回报。降价能不能同时守住收入和客户，短期内会是两家都要回答的问题。对使用方来说，更实际的结论是：中间档模型的调用成本正在快速下滑，而顶级模型的价格暂时看不到松动。

来源：Ars Technica / Jamie John