一夜之間，中美AI的劇本徹底互換

霞光社2026.08.18 09:09 · 來自山東全文5861字00:00 / 16:39別再說中國AI只會“卷價格”了。文 | 霞光社，作者｜唐飛，編輯｜李小天2026年7月末到8月初，全球AI行業上演了一幕罕見的“反向操作”。一邊是OpenAI，突然宣佈將輕量級模型Luna價格猛砍80%，輸入從每百萬Token 1美元降至0.2美元，輸出從6美元砍到1.2美元。中端Terra同步降價20%，只有旗艦Sol維持原價。另一邊是DeepSeek，這家被開發者稱為“Token價格屠夫”的中國公司發佈公告：計劃近期整體上調API服務定價，“預計漲幅較大”。一個降價，一個漲價。

一個在“向下卷”，一個在“向上走”。這不是巧合。兩件事在不到十天裡先後發生，背後折射的是中美兩國企業在AI戰略上截然不同的路徑選擇——美國企業正在用分層定價構築防守體系，中國企業正在用性價比優勢爭奪全球定價權。一組數據，看清中美定價的“剪刀差”一方面美國頭部大模型企業開啟降價潮。先看OpenAI的降價動作，7月，OpenAI圍繞GPT-5.6完成了產品與定價的系統性調整，首次在同代內搭建起Sol、Terra、Luna三層產品矩陣，且上線僅三週便快速實施結構性調價。具體來看，Sol（旗艦）維持原價（輸入$5.00/輸出$30.00每百萬Token），Terra（中端）降價20%（調整後輸入$2.

00/輸出$12.00），Luna（輕量級）大幅降價80%（調整後輸入$0.20/輸出$1.20），同時為Sol推出雙倍價格的Fast加速模式（處理速度提升至標準模式的2.5倍）。整個調整節奏明顯快於過往產品週期，透露出明確的競爭應對意圖。這套三層架構標誌著OpenAI不再用單一旗艦模型通吃全部市場，轉而搭建更貼近企業預算管理的分層供給體系。

其中Sol定位旗艦前沿能力，面向複雜推理、科研、長程Agent等高失敗成本場景，維持原價的核心目的是守住OpenAI的能力溢價、利潤錨與品牌上限；同步推出的Fast模式則把時延從服務屬性拆分為可單獨售賣的商品，讓旗艦層的商業邏輯從單一能力溢價，延伸為能力與時延的雙重溢價。Terra定位為主流生產層，面向日常生產工作流，承擔著將原本跑在Sol上的中等複雜度請求攔截在更低成本層的作用，既可以降低客戶整體賬單，也能提升家族內部的路由效率，是整個經營體系的核心中樞。

Luna則定位為高併發放量層，面向分類、摘要、提取、輕量Agent等高吞吐、價格敏感任務，大幅降價後直接切入超低價市場，與中國廠商的高性價比模型展開正面競爭。除了GPT-5.6開啟降價外，8月10日，Anthropic取消了Claude Sonnet 5原定於9月生效的50%漲價計劃。資料顯示，Sonnet 5在6月底發佈時，API首發價為每百萬Token輸入2美元、輸出10美元，原計劃9月1日起恢復至3美元和15美元。最新更新顯示，這一漲價安排已取消，2美元/10美元將繼續作為長期價格。剛剛發佈的谷歌Gemini 3.7 Flash定價也給出了十足誠意。

按照官方公佈的價格策略，Gemini 3.7 Flash每百萬輸入Token僅收0.75美元，每百萬輸出Token僅收3.75美元。這相當於在上一版本Gemini 3.6 Flash原有標準價格的基礎上直接打了五折。且這個優惠政策不是短期行為，這個價格將一直持續到2027年1月1日，這意味著谷歌給市場留出了為期數月的低價窗口期。但另一方面，中國的大模型企業卻紛紛開啟漲價模式。首先是DeepSeek，8月11日，DeepSeek已在官方API定價頁預告近期將整體漲價，並給出“預計漲幅較大”的預警。8月12日晚，DeepSeek V4 Pro正式版上線。

從定價來看，以每百萬tokens計算，V4 Pro輸入是0.025元（緩存命中）和3元（緩存未命中），輸出則是6元。也就是說，V4 Pro的輸出token和輸入（緩存未命中）都是上一版本V4 Flash的三倍。這不是孤例，8月11日，阿里千問App悄悄上線了付費服務。辦公助理專業會員分三檔——連續包年200元、568元、1499元。AI視頻生成按額度充值，500個額度968元。往前看，6月，字節豆包上線三檔會員，價位688到5088元一年。智譜年內三次提價，累計漲幅83%，但調用量反而暴增400%。月之暗面Kimi K3提價3到4倍，還加了一條"最高30%收入分成"的條款。

摩根士丹利一份報告指出，2025年一季度，字節跳動、阿里巴巴、百度、騰訊、MiniMax、智譜、月之暗面和DeepSeek等廠商，平均每百萬Token輸入價格約為3.3元，輸出價格約12.2元。到了2026年二季度，輸入價格升到4.9元，輸出價格升到21.9元，整體漲幅為48%和80%。OpenAI的“分層防守”策略數字擺完了，還要看看調價背後的原因。OpenAI為什麼降價？先看看OpenAI自己怎麼說。官方解釋是“GPU內核、推理系統和生產環境效率均有所提升，公司將效率提升帶來的收益部分反饋給用戶”。這些優化是真的。但問題在於——這個解釋不了Luna高達80%的降幅，而sol一分不降。

真正的壓力來自競爭。中國模型正在多個維度反超美國同行：據CNBC調查，以DeepSeek、Kimi為代表的中國模型已拿下OpenRouter平臺美國企業Token用量的46%，部分時段甚至反超美國模型，DeepSeek V4 Pro定價$0.435/$0.87，疊加75%的長期折扣，OpenAI若不在輕量級模型上正面迎戰，企業用量恐將持續流失。

與此同時，阿里Qwen過去六個月全球下載量突破30億次，超過Meta、谷歌，成為全球下載量第一的開源AI模型，且領先國內同行——阿里郵件顯示，Qwen家族已開源460多個模型，衍生模型超30萬個，而Hugging Face 8月14日報告顯示，谷歌、Meta 2026年開源模型下載量分別僅為4.18億次、2.27億次。Luna降價後，輸入價已經低於DeepSeek。而根據Artificial Analysis評測，Luna性能超過了Google Gemini 3.6 Flash甚至舊版Gemini 3.1 Pro，花更少錢獲得更好的性能，有可能形成新一輪用戶遷移。更深層的變化在於戰略。

Luna的大幅降價，本質是OpenAI主動下沉中低價市場的防守動作。它不需要做到絕對最低價，只需要讓價格差距縮小到不足以覆蓋客戶的遷移、合規與生態切換成本，就能守住API流量與開發者入口。整體來看，這一次分層調價標誌著OpenAI的收入模型，正式從“旗艦溢價驅動單用戶收入”切換為“分層路由驅動總調用量與客戶留存”。還有一個原因或許是華爾街投資者帶來的影響。OpenAI已向美國證券交易委員會秘密提交了IPO申請，奧特曼在內部Slack消息中說計劃“一年內上市”。

明確的上市時間表背後，意味著OpenAI需要在未來的一年內拿到足夠漂亮的業績報表，至於資本看重的核心指標無非是用戶總量、利潤率等關鍵指標，以及用戶量的提升能否彌補利潤率的壓縮。但無論怎麼樣，先有穩定的用戶規模才有望在未來獲得更多盈利可能性。從調價幅度的差異不難看出OpenAI的戰略意圖，高端守價、中端鞏固、低端搶量，主動拉大各層之間的價格梯度，形成覆蓋不同預算與場景的完整產品矩陣。但防守終究是防守。OpenAI並沒有放棄定價權，而是在重新定義定價權——把過去單一旗艦的每Token溢價，轉化為全家族在不同任務層級上的預算佔有率。這意味著，單純依賴代際升級持續抬價的階段已經結束。

DeepSeek的“商業化修復”OpenAI在向下防守，DeepSeek卻在向上進攻。實際上，DeepSeek的調價路線早有預兆。4月，下調緩存命中輸入價格，開啟限時折扣；7月引入峰谷分時計費機制；再到8月預告整體漲價。為什麼什麼敢漲價？第一，能力已經追平了。從能力層面看，DeepSeek V4 Flash維持了284B總參數、13B激活參數與1M上下文窗口的基礎架構，僅通過後訓練就實現了能力的大幅躍升。Artificial Analysis的數據顯示，V4 Flash 0731在智能指數（Intelligence Index）上拿到50分，僅比GPT-5.

6 Luna的51分低1分，二者綜合智能水平極為接近。第二，成本優勢是實打實的工程效率，不是補貼。V4 Flash沿用的CSA+HCA混合注意力機制，能夠對KV緩存做高比例壓縮，同時通過稀疏篩選只保留相關性最高的Token，大幅削減無效計算。DeepSeek技術報告顯示，在1M上下文設定下，V4-Pro僅需DeepSeek-V3.

2的27%單Token推理FLOPs和10%的KV Cache；V4-Flash由於進一步通過稀疏篩選只保留相關性最高的Token，工程測算顯示其單Token計算與緩存佔用較V4-Pro再度顯著下降最狠的是緩存定價，緩存命中輸入價格僅為未命中價格的2%（行業普遍是90%折扣）。在Agent工作流中，典型特徵是多輪調用、重複上下文多，每一輪交互都會反覆發送相同的系統提示詞、工具定義、代碼上下文與歷史狀態，八九成的輸入都屬於重複內容。提示緩存會將固定內容的計算結果暫存，命中後直接跳過Transformer層運算，幾乎不消耗算力資源，因此DeepSeek可以給出近乎免費的緩存定價。

國際研究機構Artificial Analysis的數據顯示，DeepSeek-V4-Flash的平均測試成本僅為0.03美元，而OpenAI GPT-5.6 Sol為1.86美元，Anthropic Claude Fable 5高達3.15美元，相差數十倍至百倍。所以即使完成漲價，DeepSeek的定價仍顯著低於海外同檔位模型，其性價比優勢依然存在。香港大學商學院創新與信息管理教授蔣鎮輝分析認為，DeepSeek之所以能提供如此有競爭力的價格，既得益於其專家混合（MoE）設計等架構優化，也得益於多教師知識蒸餾等高效訓練策略。

但這些技術優勢帶來的成本節約，終究無法覆蓋以近乎虧本狀態服務海量流量的現實。因此，漲價更像是DeepSeek在擴大規模後，對商業模式的一次重新平衡。摩根士丹利分析師Gary Yu和Lydia Lin將DeepSeek調價解讀為行業定價紀律改善的積極信號。並指出行業正從價格競爭轉向以智能能力驅動的商業化，三大結構性變化正在同步發生：定價趨於理性、開源授權收緊、模型參數規模躍升。“東昇西落”才剛剛開始GPT-5.6的分層調價與DeepSeek的定價轉向放在一起看，全球AI產業的權力結構正在被重寫。第一，定價權在轉移。過去，OpenAI的定價是整個行業的錨點。

當錨點開始下移，改寫的就不只是某款產品的價格，而是整個行業的定價邏輯。現在，中國模型正在成為新的價格座標。DeepSeek的漲價不是“扛不住了”，而是“打下來了”——先用極致性價比佔領市場，再拿回定價權。未來，全球大模型市場可能會進入清晰的分層競爭階段，市場不再由單一的最強模型通吃，不同層級有著完全不同的競爭邏輯與定價規則。比如，最高一層是高失敗成本的高端市場，覆蓋複雜代碼修復、長時知識工作、多工具聯動的長鏈路Agent、高風險專業決策等場景。

在這些場景中，一次任務失敗帶來的業務損失，往往遠高於不同模型之間的Token費用差，客戶的核心訴求是任務的成功率、可靠性與穩定性，願意為更強的能力支付顯著溢價。這一層市場的參與者主要是Claude高階版本、GPT-5.6 Sol、Kimi K3等，它們的定價依然保持在較高水平，具備較強的定價權，競爭的核心是持續的能力領先與場景深耕，價格並非首要決策因素。第二層是規模化自動化市場，覆蓋常規文本生成、簡單編碼、信息提取、分類摘要、輕量Agent、批量文檔處理等高頻場景。

這些場景的共同特徵是任務標準化程度高、調用頻次高、單任務價值低，對極限推理能力的要求不高，只要模型能力達到夠用的門檻，價格就會成為客戶選型的核心決策變量。這一層也是當前競爭最激烈的領域，DeepSeek V4 Flash、GPT-5.6 Luna、GLM系列、Gemini Flash等眾多產品都在這一賽道佈局。第二，中美AI差距在縮小，價格差距在拉大。

根據OpenRouter平臺2026年1-6月統計數據，DeepSeek Token調用份額由9%翻倍升至18%；根據Ramp2026年6月5萬餘家美企賬單支付數據，DeepSeek登頂當月軟件趨勢榜，Coinbase、Lindy等美國企業直接付費採購，並非僅採用開源權重本地部署；根據斯坦福《2026 AI Index Report》2026年3月數據，中美頭部模型性能差距僅2.7%，疊加顯著價格優勢，美企切換至DeepSeek後推理成本可下降30%-95%。多維度的數據說明，這種“能力接近、價格懸殊”的格局，正在讓全球開發者用腳投票。

國金證券研報認為，需求端，國產模型能力正在跨過可用臨界點，Token調用量持續增長，高帶寬通信域已從工程優化項變成模型部署要求；供給端，國產GPU與CPU供給改善，疊加大廠資本開支持續上修，有望推動國產算力由芯片導入進入系統級放量階段。該機構進一步分析，大模型競爭的壁壘是模型智能程度，而非價格。頭部廠商可以向下推出低價輕量版本，但中等水平的廠商想要反向突破至頂尖模型，難度則大得多，這種不對稱性，決定了純粹的價格戰並非可持續策略。“東昇西落”，不是一句口號，而是一個正在發生的產業現實。