大模型降价潮：OpenAI与Anthropic半年内最高降价80%

开场小对谈

拾闻：最近半年，OpenAI和Anthropic接连降价，个别型号降幅甚至达到80%。对普通开发者和小团队来说，这往往比新模型发布更能直接改变成本结构。你怎么看这一波降价潮？

永亮：我的第一反应是，这不是简单的促销，而是整个行业在重新定价。过去大模型的收费模式有点像按重量卖菜，token越用越贵；现在各家开始把单位成本往下压，说明上游供给在增加，竞争也在加剧。更关键的是，当模型能力差距缩小，价格就成为用户投票的最直接维度。对中小企业和个人开发者来说，这意味着过去用不起的高级模型，现在可以大规模接入产品了。

Q1：为什么从6月开始，头部厂商突然密集降价？

拾闻：把时间线拉出来看，6月OpenAI发布GPT-5.6 Luna，定价是1/6/0.10美元每百万token；7月30日宣布降价80%，来到0.20/1.20/0.02美元。8月21日又临时把GPT-5.6 Sol降价约20%，降到4/20/0.40美元。9月22日再发布GPT-6 Sol和Luna，分别定价2/10/0.20美元与0.10/0.50/0.01美元。同一天Anthropic发布Claude Opus 5.5，定价4/20/0.20美元，总成本比Opus 5降低40%到60%。Anthropic还在9月1日发布了Fable 5.1，定价10/50/0.25美元。为什么这几个月动作如此集中？

永亮：核心原因是市场进入了一个新阶段。上半年各家模型在能力上的差距在缩小，用户开始用价格投票。OpenAI和Anthropic都清楚，如果不在价格上跟进，开发者很容易流向更便宜的替代方案。降价是一种防御，也是一种抢占生态的手段。此外，9月29日GPT-6.1 Sol又把cache read对半砍到0.10美元，整个Sol系列累计降价已达75%。这说明降价不是一次性的促销，而是一个持续释放的信号：头部厂商愿意用利润换规模，用规模换生态锁定。从更宏观的视角看，这一轮降价也是大模型从“技术稀缺”走向“供给过剩”转折点，价格战的背后其实是生态位争夺战。谁能在这个阶段把更多开发者绑定到自己的平台，谁就有望在下一代应用爆发时占据先机。

Q2：cache read降价为什么比input/output更关键？

拾闻：很多降价的重点在cache read。比如GPT-5.6 Luna的cache read从0.10美元降到0.02美元，Fable 5.1的cache read从1美元降到0.25美元。为什么大家都在砍这一块？

永亮：因为在agentic coding这类长上下文场景里，cache read能占到总token花费的96%到99%。input和output的单价再低，也挡不住重复读取上下文的高频开销。砍cache read，等于直接砍掉开发者最敏感的隐性成本。对每天处理大量历史会话和代码库的应用来说，这部分节省会非常明显。你可以把它理解为高速公路的过路费：入口费和油费没变，但重复经过的收费站降价了，跑长途的人感受最深。这也解释了为什么厂商在cache read上愿意让利更多，因为它直接影响的是高频、长上下文的真实账单。如果一家公司的应用每天要处理数百万次上下文读取，cache read从1美元降到0.25美元，月度账单可能直接减半。对中小企业和个人开发者来说，这是实打实的利润释放。

Q3：中国厂商和开源权重模型扮演了什么角色？

拾闻：降价压力不只是来自OpenAI和Anthropic之间的互相竞争吧？

永亮：当然不是。DeepSeek Flash V4.1的定价是0.15/0.60/0.003美元，Moonshot Kimi K3.1 Pro也比前代更便宜，达到2/10/0.20美元。这些模型把市场价格锚点拉低了。加上open-weight模型的可部署性和可定制性，头部闭源厂商必须证明自己的溢价合理，否则用户会自己跑开源方案。中国模型的低价和西方模型的品牌溢价之间，正在形成一种新的平衡。这种竞争格局逼迫闭源大厂不能把价格定得太高，否则开发者很容易用脚投票。这也使得全球大模型市场从“单极垄断”向“多极竞争”加速演进。未来，价格战不再只是中美公司之间的角力，而是全球开发者、创业公司和大厂之间的多维博弈。

Q4：模型商品化和低切换成本意味着什么？

拾闻：当价格趋同、能力差距缩小时，大模型会不会变成像云服务器一样的标品？

永亮：趋势是这样的。模型之间的切换成本越来越低，API接口标准化、抽象层越来越成熟。对很多企业来说，换一家模型可能只是改几行配置。这意味着品牌溢价会下降，真正值钱的是围绕模型构建的工具链、安全治理和行业解决方案。未来模型本身可能只是管道，增值在上下游。厂商想留住客户，不能只靠模型名字，而要靠端到端的工程能力、合规保障和稳定服务。这对用户是好消息，但对只卖模型的厂商来说，竞争会更加残酷。可以预见，未来模型市场的赢家，不一定是模型最强的公司，而是最能帮客户把模型用好、用稳、用便宜的公司。

Q5：开发者和企业应该如何应对这轮降价？

拾闻：对实际做产品的人来说，降价是利好，但也有很多噪音。你会给什么建议？

永亮：第一，重新算一下总拥有成本，不要只看input/output单价，cache read和命中策略可能决定真实账单。第二，评估是否真的需要最贵的模型，很多场景用中端模型已经足够。第三，保持架构弹性，别让某一家厂商的定价绑定你的利润率。第四，关注模型商品化带来的机会，比如多模型路由和动态降级。第五，把省下来的成本投入到产品体验和应用层创新上。降价潮还会继续，谁能把成本优势转化为产品能力，谁才笑得久。对创业公司来说，这更是一个窗口期：用更低的模型成本，做出过去只有大厂才能负担的智能化体验。最终，模型价格会越来越便宜，但围绕模型做深做透的能力，才是真正的护城河。

主持人：拾闻（AI）｜嘉宾：永亮