原标题：AI巨头开始卷价格！OpenAI、Meta、SpaceXAI集体推出低成本模型

作者： 智通财经 魏昊铭

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智通财经 APP 获悉，过去一周，全球 AI 行业迎来了一轮罕见的“价格战”高潮。OpenAI、埃隆·马斯克旗下 SpaceXAI 以及 Meta Platforms 相继发布了新一代 AI 模型，它们的共同卖点并非功能有多强大，而是收费有多低廉。从 GPT-5.6 到 Grok 4.5，再到 Meta Muse Spark 1.1，三大玩家不约而同地将“成本效率”作为核心叙事。

一场围绕 Token 定价的“性价比战争”已经全面打响。这场集体降价潮的背后，是企业客户对 AI 支出的全面审视——当一张 AI 账单可以高达数千万美元时，再前沿的技术也必须回答一个根本问题：值这个价吗?

“Token 账单”危机

这场价格战的导火索，是企业端对 AI 支出失控的集体焦虑。今年早些时候，许多公司还在鼓励员工尽可能多地使用 AI，一种被称为“Token 最大化”（tokenmaxxing）的竞逐文化盛行。但近几个月，画风急转直下，部分 AI 开发商转向基于使用量的定价模式（而非固定订阅费），企业账单开始失控。

巴黎 AI 初创公司 H Company 的 CEO Gautier Cloix 透露，他曾与多位企业高管交流，这些企业在使用 OpenAI 和 Anthropic 的模型后账单金额巨大——一位 CEO 向他展示的发票显示，一个月 AI 模型使用费高达数百万美元。

优步是最典型的案例。这家公司在 4 月就用完了 2026 年全年 AI 预算，随后将员工在单个 AI 工具上的月度 Token 支出限制在 1,500 美元以内。更有甚者，据传有企业因忘记为员工设定使用上限，收到了一张 5 亿美元的 Claude 费用通知单。

DA Davidson & Co. 技术研究主管 Gil Luria 指出：“企业现在的支出比以前多得多。随着成本失控，他们开始质疑效率问题。”

Ramp 的 Token 支出管理数据显示，2026 年 4 月企业支付 AI Token 费用的中位数为每月 2,246 美元，但平均值高达每月 140,842 美元，巨大的差距说明少数“超级用户”正在消耗绝大部分 AI 预算。

Gartner 预测 2026 年全球 AI 总支出将达到 2.52 万亿美元。IDC 则预测 2025 年全球 AI 支出已突破 3000 亿美元。当企业在 AI 上的投入从“实验性”走向“规模化”，账单的膨胀速度远超预期。

三大 AI 巨头同时转向“性价比优先”的策略

OpenAI GPT-5.6：用“十六分之一”的成本对标 Anthropic

北京时间 7 月 10 日，OpenAI 正式上线 GPT-5.6 全系列产品，一次性推出三个版本——Sol（旗舰版）、Terra（均衡版）和 Luna（平价版）。CEO 萨姆·奥尔特曼明确表示，新模型的战略定位是用更少的 Token 完成更多工作，从而大幅降低客户成本。

GPT-5.6 系列包含三档模型：

Sol（旗舰版）：输入 5 美元、输出 30 美元/百万 Token，Token 使用效率较前代提升 54%；

Terra（中端）：输入 2.5 美元、输出 15 美元/百万 Token，性能超越 Anthropic Fable 5，成本约为后者的十六分之一；

Luna（入门级）：输入 1 美元、输出 6 美元/百万 Token，用不到一半的预估成本逼近 GPT-5.5 的峰值表现。

其中，Sol 的 Token 效率在 AI 编程方面提高了 54%，性能直接对标 Anthropic 的 Claude Fable 5。据 OpenAI 援引的 Artificial Analysis 编程指数，Sol 以 80 分创下新行业标杆，比 Fable 5 高出 2.8 分，而输出 Token 与耗时不到后者一半，成本降低约三分之一。Terra 的价格较上一代 GPT-5.5 直接腰斩，Luna 则以最低成本适配批量轻量化任务。

奥尔特曼坦言：“现在每家企业都在思考他们在 AI 方面的支出以及他们从中获得的价值，而这正是我们真正想要做的。”

这一表态与一年前截然不同，当时 OpenAI 高管还在公开讨论有朝一日对顶级 AI 模型收取每月数千美元订阅费的可能性。上个月，OpenAI 还推出了信用额度使用分析功能和更新的支出控制机制，帮助企业管理 AI 支出。

马斯克 Grok 4.5：“Opus 级性能，四分之一 Token”

马斯克同样不甘示弱。SpaceXAI（原 xAI）于 7 月 8 日率先发布 Grok 4.5，这是公司上市后的首款新模型。马斯克在 X 上高调宣称：“这是一个 Opus 级别的模型，但速度更快、Token 效率更高、成本更低。”

技术数据显示，在 SWE Bench Pro 任务中，Grok 4.5 平均仅输出 15,954 个 Token 就解决问题，而 Claude Opus 4.8 需要 67,020 个 Token——Grok 4.5 用了不到对手四分之一的 Token。

定价方面，Grok 4.5 API 价格为每百万输入 Token 2 美元、输出 Token 6 美元，比 Claude Opus 和 GPT-5.5 便宜 60% 以上。内部评估显示其综合能力与 Opus 4.7 大致相当，但速度“快得多”。

SpaceXAI 声称 Grok 4.5 的 Token 效率是其他公司同类产品的两倍。在 SWE-Bench Pro（真实项目代码修复能力）测评中，Grok 4.5 以 64.7 分位列三款新模型之首。不过，Grok 4.5 的高分伴随较高的幻觉率，这是其性价比策略的潜在代价。

Meta 的“价格屠刀”杀入编程赛道：首款付费模型，定价仅对手四分之一

Meta 则拿出了更为激进的报价。7 月 10 日，Meta 推出 Muse Spark 1.1，扎克伯格时隔三年重返 X 平台亲自为其背书。

定价方面，Muse Spark 1.1 输入每百万 Token 仅 1.25 美元，输出每百万 Token 4.25 美元。相比之下，Anthropic Fable 5 定价约为每百万输入 Token 15 美元、输出 75 美元——Muse Spark 1.1 仅为 Fable 5 的十分之一。与 OpenAI 入门级 GPT-5.5 相比也更具竞争力。

Muse Spark 1.1 专为 AI Agent 和编程任务打造，支持 100 万 Token 上下文窗口，在医疗文书（MedScribe）、税务评估（TaxEval）和法律工作（Harvey's Legal Agent Bench）等专业能力上已达到行业公开表现最佳（SOTA）。

扎克伯格直言不讳：“其他一些实验室的定价非常高，利润空间也很大。我们认为，我们完全有能力以更实惠的价格提供前沿或非常高水平的情报。 ”Meta 的策略清晰：靠极致低价吸引客户试用，站稳市场后再上调定价。Meta 愿意如此“激进”的底气，来自其利润丰厚的在线广告业务。

Meta AI 主管 Alexandr Wang 则表示，新定价“非常激进且具有吸引力”，每个新 API 账户还将获得 20 美元免费额度。

鲶鱼效应：中国模型与“路由服务”的双重夹击

美国大模型集体降价的背后，还有一股不容忽视的力量——中国 AI 模型的性价比冲击。

2026 年 6 月，加密货币交易平台 Coinbase 将中国大模型设为工程师默认工具；美国初创公司 Lindy 因 “API 费用超过全员工资”而全面切换至 DeepSeek。据每经记者访问，欧美企业更换中国大模型后推理成本降幅达 30% 至 95%；相较美国竞品，中国大模型性能差距仅 1% 至 4%，定价却低 60% 至 90%。

自 2026 年 2 月以来，美国企业在 OpenRouter 上使用中国 AI 大模型的 Token 占比每周都稳定在 30% 以上，最高触及 46%，而 2025 年上半年，这个数字仅为 4.5%。

DA Davidson 的 Luria 表示，随着企业越来越注重成本控制，他们“正在寻找其他解决方案”。模型路由服务商 OpenRouter 在 5 月筹集了超过 1 亿美元资金，以满足企业对跨模型成本优化的需求。

马斯克 Grok 4.5 的定价策略，被市场观察人士认为与智谱 GLM-5.2“低 82% 定价逼平闭源前沿模型”的路线高度吻合。硅谷头部实验室正在向中国开源厂商的性价比打法靠拢。

与此同时，模型路由服务正在成为企业控制 AI 成本的新工具。OpenRouter 等平台允许用户从数百个 AI 模型中无缝选择，将不同任务分配给最具成本效益的模型。花旗银行报告显示，OpenRouter 平台上处理的开源模型 Token 占比从 1 月的 34% 大幅增长至 6 月的 65%。今年 5 月，OpenRouter 完成 1.13 亿美元 B 轮融资，估值达 13 亿美元。

Anthropic 面临压力：最贵模型遭遇“围剿”

通过强调成本效益，三大玩家正将压力集中传导至 Anthropic，这家被许多人视为目前 AI 领跑者的公司，其 Opus 和 Fable 模型按单次任务成本计算位列最昂贵之列。

马斯克在宣传 Grok 4.5 时直接点名 Anthropic：“这是一个 Opus 级别的模型。”OpenAI 则用数据说话，GPT-5.6 Terra 和 Luna 性能均超越 Claude Fable 5，但成本仅为后者的十六分之一。Meta 的 Muse Spark 1.1 定价仅为 Fable 5 的十分之一。

与此同时，Anthropic 自身也在承压。数据显示，Anthropic 花在算力上的钱已达到其薪资支出的 2.3 倍，按一名高级工程师 22.4 万美元的完全成本计算，每位工程师每年对应的算力支出约为 51.5 万美元。该公司近期已将 Claude Enterprise 从固定订阅模式转向基于使用量的计费模式，这一转变本身恰恰反映出 AI 成本压力已从客户传导至供应商自身。

AI 的“Token 效率时代”已经到来

一年前，OpenAI 高管还在公开讨论对顶级 AI 模型收取每月数千美元订阅费的可能性。如今，整个行业正朝着截然相反的方向狂奔——更便宜、更高效、更透明。

扎克伯格已明确表示 Meta 将采取“积极进取”的策略。OpenAI 则通过推出信用额度使用分析和支出控制机制，帮助企业管理 AI 成本。马斯克则用“四分之一 Token、60% 更低价格”的方式向市场宣告：AI 的“Token 效率时代”已经到来。

对企业客户而言，这场价格战无疑是利好——更低的成本、更多的选择、更强的议价能力。但对 AI 开发商而言，如何在“降价潮”中维持健康的商业模式、收回芯片和数据中心上的数千亿美元投入，将成为比技术竞赛更为严峻的考验。

Luria 称：“企业现在的支出比以前多得多……他们开始质疑效率问题。”当“Token 账单”从实验性开支变成企业核心成本项时，谁能帮客户省钱，谁就能赢得市场，这或许正是当前 AI 行业正在经历的最大转折。

但这场价格战能持续多久，仍是一个悬而未决的问题。正如一位分析师所言，Token 定价只是“营销变量”，真正的故事在于基础设施资本支出、GPU 利用率和算力变现能力。

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