美國大模型，也開始打價格戰了

影子備忘錄2026.09.25 09:35 · 來自廣東全文3592字00:00 / 10:33大模型卷完參數，終於開始卷價格。文 | 影子備忘錄這一次帶頭降價的，是兩家最不缺客戶的公司。美國時間9月22日，Anthropic發佈Claude Opus 5.5。約一個半小時後，OpenAI推出GPT-6 Sol和GPT-6 Luna。兩家不約而同把“便宜”寫在了海報最顯眼的位置，GPT-6 Sol每百萬Token輸入、輸出價格分別降至2美元和10美元，是上一代的一半；Luna更是把輸入價格壓到0.1美元，降幅最高達58%。Opus 5.5的輸入輸出價格則分別降至4美元和20美元。

一個估值萬億、擁有最多用戶的AI公司，一個在美國企業中付費採用率最高的模型廠商，在同一天主動砍價，這背後到底發生了什麼？兩條不同的降價路線別看兩家在同一天降價，但打法截然不同。OpenAI走的是“分層降價、以量取勝”的路子。GPT-6 Sol定位於複雜編碼和Agent工作流，Luna則面向成本敏感、高調用量的任務。說白了，就是讓不同檔位的模型各司其職：高難度任務交給Astra旗艦，日常編碼和批量處理用Sol，高頻輕量對話交給Luna。更關鍵的是，OpenAI明確表態新價格是長期定價，不是促銷，不是首發優惠，而是永久價格。

這意味著OpenAI在賭一個判斷：把價格壓到足夠低，日常調用量會迎來指數級增長，規模效應最終會把單位成本攤薄到可持續的水平。Anthropic的思路則完全不同。Opus 5.5單看單價降幅只有20%，但Anthropic更強調“綜合成本”，即通過引入新的動態緩存讀取機制，緩存讀取價格從每百萬Token 0.50美元驟降至0.20美元，降幅高達60%。同時，Opus 5.5完成任務所需的Token總量實現了有效減半，配合輸出速度提升超過30%，典型工作負載的整體運行成本比上一代低了約40%。

打個比方，OpenAI像超市打折，直接把標價砍一半，吸引你來買；Anthropic則像餐廳優化供應鏈，菜價沒怎麼變，但每道菜用的食材少了、出餐快了，你花同樣的錢吃到的更多了。一個在降單價，一個在降總賬。兩家公司為什麼選擇在這個時間點降價？表面看是競爭，深層看是三股結構性力量在同時發力。第一股力量：技術架構的突破讓降價有了底氣。這輪降價並非賠本補貼。Anthropic在Opus 5.5中引入了全新的動態緩存讀取機制，將中間狀態數據的存儲與回讀成本壓降到原來的四分之一。配合這一底層改造，企業在調用同一批核心業務數據時，實際消耗的Token總量有效減半。

OpenAI在Sol系列上的大幅讓利，同樣建立在對基礎運算邏輯的重構之上；Luna則進一步剝離了非必要的泛用型算力模塊，聚焦高頻、短平快的對話問答場景。當底層計算範式發生質變，“價格便宜”就不再是無奈妥協，而是新技術架構誕生後的自然副產品。第二股力量：市場數據揭示了一個殘酷現實——貴的模型賣不動了。企業支出管理平臺Ramp的數據顯示，Anthropic最貴的Fable系列上線一個月後，只佔企業從Anthropic購買Token的6%。這個數字說明了一個簡單的事實：大多數工作根本用不著為最高檔付費。一項任務如果用Opus就能做好，企業沒有理由再為Fable多掏錢。

與此同時，Ramp追蹤的數據顯示，每百萬Token的有效價格已從今年3月的1.15美元降至0.68美元，半年下降了41%。企業給AI花錢越來越精打細算，不再盲目為“最強模型”買單，而是開始算一筆賬：這件事用便宜模型能不能做？第三股力量：中國模型的低價攻勢形成了倒逼。以DeepSeek為代表的國產模型，已經把全球大模型的價格門檻向下拉低了一個量級。DeepSeek V4 Flash每百萬Token輸入價格僅1元人民幣，輸出2元，摺合約0.14美元和0.28美元。即便OpenAI將Luna價格猛砍，其輸出價格仍是DeepSeek V4 Flash的四倍以上。

摩根士丹利的研報指出，中國大模型API的平均價格過去一年明顯上漲，而美國閉源模型價格近期持續下降，中美大模型價格差距正在收窄。這種“你漲我降”的剪刀差，恰恰說明美國廠商已經感受到了壓力，因為如果價格不降下來，價格敏感的客戶會毫不猶豫地轉向中國模型。大洋彼岸的價格戰，打法不一樣把鏡頭拉回國內，這場價格戰的劇本其實早在兩年前就上演過。2024年5月，字節跳動的豆包率先把Pro模型定價打到0.0008元/千Token，比行業均價低99.3%。隨後阿里雲通義千問主力模型降價97%，百度文心大模型兩大主力模型全面免費，騰訊混元大模型價格降幅最高達87.5%。

一時間，整個行業陷入“虧本賣Token”的瘋狂。但兩年過去，國內市場的走向出現了反轉。國聯民生證券測算顯示，中國整體日均Token消耗從2024年初的1000億級飆升至2026年2月的180萬億級。需求爆炸之下，智譜AI、騰訊雲等相繼發佈漲價通知，部分產品漲幅超400%。2026年第二季度，中國大模型平均API輸入價格已升至4.9元/百萬tokens，輸出價格升至21.9元，相比2025年第一季度分別上漲約48%和80%。價格戰打不下去了。字節高管內部放話：“未來18個月，只有控制算力供應鏈的玩家才能活到最後。

”這個判斷放在美國市場同樣成立，但兩國價格戰的底層邏輯有著根本區別：國內價格戰是“燒錢搶地盤”，字節用提前囤積的算力優勢和全行業最低的邊際成本碾壓對手，阿里、百度則被迫跟進嗎，比如阿里靠MoE架構把3970億參數激活壓縮到170億，顯存佔用降60%，推理吞吐量提升19倍，屬於“被逼著降本”。這種打法的問題在於，當市場從增量轉向存量，燒錢就不再是投資，而是浪費。美國這輪降價更像是“技術紅利釋放”。OpenAI和Anthropic的降價有明確的架構優化支撐，不是在賠本換市場，而是在新技術範式下重新核算成本。

美國銀行發佈的報告也指出，中國AI企業正摒棄簡單粗暴的價格戰，開始更多地圍繞完成任務的成本進行定價。某種程度上，中美兩國的定價策略正在向中間靠攏。那這場價格戰最後拼的是什麼？先看技術體量。降價的底氣不是來自融資額，而是來自每降低一個百分點的推理成本，背後需要多少工程能力來支撐。Anthropic的緩存讀取機制優化、OpenAI的推理效率重構，都是真金白銀砸出來的技術壁壘。無問芯穹CEO夏立雪給出的數據是：過去一年通過模型、系統軟件和硬件之間的協同優化，推理成本已下降90%，未來仍有進一步下降90%的空間。

這意味著，價格戰的終局不是誰先扛不住虧損，而是誰的技術降本速度更快，降本快的一方可以在更低的價格上保持毛利，而降本慢的一方只能在虧損中被迫退出。再看估值。OpenAI目前估值為8520億美元，Anthropic最新估值達9650億美元，雙雙逼近萬億美元大關，而這個數字則意味著它們有能力持續投入天文數字級的算力建設。字節2025年資本開支超1500億元，其中約900億元投向AI算力；2026年計劃投入1600億元，其中850億元用於AI芯片採購。只有體量大到這種程度，才能在降價的同時繼續加碼研發，這個遊戲，小玩家根本玩不起。更關鍵的是，價格戰本身會加速行業分化。

全球初創企業融資約5100億美元，其中僅OpenAI和Anthropic兩家就吸走約2170億美元，佔全球風投的43%。資金高度集中於頭部，意味著中小模型廠商既沒有降本的技術能力，也沒有燒錢的資本，更沒有持續投入算力的底氣。價格戰打到最後，不是所有玩家都能留在牌桌上。寫在最後2013年，滴滴和快的的補貼大戰燒掉了數十億，最終以合併收場。2020年，社區團購的價格戰打了一年多，最後活下來的不過兩三家。大模型的價格戰不會有本質區別，它是一場關於“誰能在最低的價格上提供最好的能力”的淘汰賽。

OpenAI和Anthropic的這輪降價，看似是在打價格戰，本質上是在用技術優勢和資本規模重新定義行業的成本基準線。當百萬Token單價跌破1美元，大模型正在褪去奢侈品外衣，變成像水電煤一樣的基礎設施。而能夠在這個價格水平上持續運營並保持創新的，只有那些技術足夠紮實、體量足夠龐大、估值足夠撐起長期投入的少數玩家。價格戰的終局，從來不是比誰更便宜，而是比誰能在便宜的同時活得更好。技術體量和估值，就是那道活下來的門檻。