面对转投中国竞争对手廉价替代方案、对成本高度敏感的客户，OpenAI和Anthropic等美国顶尖人工智能实验室正在发布更便宜的模型，以力争留住客户。
此轮价格战爆发之际，飙升的AI账单正迫使企业限制使用量并寻找更经济的模型。这为月之暗面(Moonshot)和深度求索(DeepSeek)等中国开发商提供了契机，助力其吸引从硅谷到欧洲的用户。
OpenAI近期表示，已将其“速度最快、价格最实惠的模型”—— GPT-5.6 Luna降价80%。Anthropic推出了Claude Opus 5，并宣称该系统在拥有“前沿智能”的同时，价格仅为其最强模型Fable 5的一半。
根据Silicon Data的Token价格指数，自7月中旬以来，这些举措已使客户购买美国顶尖实验室模型的费用降低了近四分之一。Token是语言模型处理的数据单位，用于计算很多客户的费用账单。
美国AI企业一直开发专有的“闭源”模型，并在性能上展开激烈竞争，而降价举措标志着这些企业的一次转变。能力日益强大、且可供开发者免费下载和微调的中国“开源”模型，加剧了价格压力。
这些举措也正值OpenAI和Anthropic筹划以万亿美元估值进行首次公开募股之际，而投资者希望有证据证明该行业在AI领域的巨额投入能够产生回报。
由于Anthropic和OpenAI正将部分企业客户从固定费率的订阅制，转变为按使用量计费制（即企业根据其消耗的计算资源进行付费），企业级AI用户正面临着巨大的成本压力。
针对账单的增加，部分企业已通过对AI使用量设定上限，或测试更便宜的替代方案来应对此问题。DoorDash和爱彼迎(Airbnb)等公司均表示，他们已经开始采用中国制造的模型，以求控制账单。
在发生这种转变的同时，一批中国AI实验室陆续发布了新产品，拉近了与美国领先模型之间的性能差距，从而引发了美国科技业的担忧：即使美国AI实验室投入大量资金以维持技术领先优势，它们也可能面临客户流失。
AI实验室会推出一系列能力和价格各不相同的模型，其成本还会因模型的版本及设置所使用的“运算强度”而有所不同。对客户的收费通常按照输入token和输出token计算，前者用于衡量输入模型的数据，后者衡量模型生成的答复。
美国AI实验室最新的降价针对中端产品，使之相对于中国模型更具有竞争力。例如，OpenAI的GPT-5.6 Luna模型每百万输入token的价格从1美元降至0.20美元，每百万输出token的价格从6美元降至1.20美元。
Anthropic新推出的Opus 5模型每百万输入token为5美元，每百万输出token为25美元，价格是其Fable 5模型的一半。本周该公司取消了Sonnet 5模型原定从9月起实施的涨价计划。
不过，不能简单地从token价格来比较不同的AI模型。性能更强大的模型在运行一项任务时，有时使用的token会更少，或者尝试次数更少，也就是说，从token价格来看显得更昂贵的模型，最终耗费的成本却可能更低。
此外，多数模型可以设置不同的“运算强度”，即回答一个问题所使用的算力存在差异，这会影响模型的表现以及运行一项任务的最终成本。
Artificial Analysis对数学、科学、编程和推理等众多领域的模型进行基准测评，该机构发现，Anthropic的Opus 5模型在“中档”运算强度下的表现，与月之暗面的Kimi K3模型在“最大”运算强度下的表现相当，两者每运行一项任务的成本也差不多。OpenAI的GPT-5.6 Luna模型“最大”运算强度的表现，与DeepSeek的V4 Flash模型“最大”运算强度的表现相仿，但每项任务的成本略低于后者的两倍。
Anthropic和OpenAI均拒绝置评。
一位接近Anthropic的人士表示，Opus 5的定价低于旗舰模型Fable 5，反映该初创公司是如何打造“模型家族的，与竞争对手毫无关系”。
网站托管服务提供商Hostinger从2020年就在使用大语言模型，该公司负责AI技术事务的曼塔斯•卢卡斯卡斯(Mantas Lukauskas)指出，最优秀模型的价格“保持平稳或上涨”。
他补充说，近期的定价调整堪称“头一场真实测试，看Anthropic、OpenAI等集团是否能够保卫自己最先进模型的成本。“美国AI实验室给中端产品降了价，同时守护顶尖产品。”
译者/何黎