OpenAI、Anthropic 再强，也要开始打折了。
AIX 财经（AIXcaijing）原创作者 | 雷晶编辑 | 魏佳大模型卷完参数，开始卷价格。这一次带头降价的，是两家最不缺客户的公司。
美国时间 9 月 22 日，Anthropic 发布 Claude Opus 5.5。约一个半小时后，OpenAI 推出 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna。
两家都把便宜当作卖点。GPT-6 Sol 每百万输入、输出 Token 分别降至 2 美元和 10 美元，是上一代 GPT-5.6 Sol 的一半。OpenAI 表示，新价格是长期定价，不是促销价或首发优惠价。Luna 的输入价格从 0.2 美元降到 0.1 美元，输出从 1.2 美元降到 0.5 美元，最高降幅 58%。Opus 5.5 的输入、输出价格分别降至 4 美元和 20 美元，比 Opus 5 低了 20%。
光降价还不够，便宜模型开始抢高价模型的活。按照两家公布的基准测试，Sol 在部分任务中能以更低成本达到高价模型的表现；Opus 5.5 则在多项测试中超过了 Fable 5.1。
省下的还不只是单价。OpenAI 改进了缓存，让模型少做重复劳动。Opus 5.5 完成任务用的 Token 更少，算上降价，典型任务的整体成本比 Opus 5 低约 40%。对用户来说，同样一笔预算，能做更多事。
一个是估值万亿美元、拥有最多用户的 AI 公司，一个是在美国企业中付费采用率最高的模型厂商。两家本不缺愿意支付高价的客户，为什么会在同一天主动降价？降价能换来用量，但能让它们持续领先吗？
01. 贵的模型，不再是默认选项
从这次新模型的表现看，两家公司都在让用户花更少的钱，买到过去更贵的能力。
Anthropic 的 Opus 5.5，主要在编程、智能体、计算机使用、数学与科学推理等方面有所提升，更擅长需要持续执行的开发任务，在整理资料、分析信息并完成报告等工作中的表现也得到改善。在 Anthropic 公布的 9 项基准测试中，Opus 5.5 超过了三周前发布的 Fable 5.1，标价却只有 Fable 5.1 的四成。Anthropic 也提醒，实际使用中两者的差距比跑分显示的要小。
OpenAI 的 GPT-6 Sol 和 Luna，是把旗舰的本事下放到便宜型号。两款模型沿用了与 GPT-6 Astra 相似的训练方法，把 Astra 在专业工作、编程、计算机使用等能力带到更便宜的系列中。Sol 的事实错误数量约为上代一半，编程、计算机使用测试接近或追平更高价模型。
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新模型为什么没有卖得更贵？
先看这两家的产品线本身。Fable 是 Anthropic 最贵的系列，面向复杂、需要长时间运行的任务，但企业并不太买账。企业支出管理平台 Ramp 的数据显示，Fable 5 上线一个月后，只占企业从 Anthropic 购买 Token 的 6%。
这等于承认，大多数工作用不着为最高档付费。对用户来说，一项工作如果用 Opus 就能做好，就没有必要再为 Fable 多付钱。Fable 要想继续卖高价，就得证明它在最难的那部分任务上值这个差价。
OpenAI走的是分档路线，用不同档位的模型，承接不同难度的任务。Astra 保留最高能力定位，Sol 和 Luna 则承接更广泛的日常工作。比如，同一个编程任务中，复杂方案可以交给 Astra，要求明确的代码修改和批量检查，就可以试试其他型号。
这样一来，最高档模型只需要在少数环节出场。Sol 和 Luna 要争取的，是那些数量更多、反复发生的日常调用。这类任务单次价值不高，对价格却很敏感。费用降下来，企业才愿意把它们接进日常流程，长期用下去。
再看市场，企业给 AI 花钱越来越精打细算。
Ramp9 月的报告显示，在它追踪的数据中，每百万 Token 的有效价格从今年 3 月的 1.15 美元降至 0.68 美元，半年下降 41%。拉动用量增长的主要是 GPT-5.6 Terra、Claude Sonnet 这类标准模型。Opus、Fable、Sol 等前沿模型的 Token 调用量占比，从 8 月约 53% 的高点回落到 45%。
Ramp 还提到，一些企业已经把标准模型设为公司内部的默认选项。这类模型的表现已经足够好，成本也更低。
这意味着，企业不会仅仅因为新模型能力更强，就增加预算。模型厂商需要让客户看到，同样的钱可以完成更多工作，或者同样的工作可以花更少的钱。新模型的升级，才更容易变成实际采购和使用。
更大的压力在财务上。
两家的收入都在飞速增长。据公开报道，OpenAI 的年化收入 8 月超过 400 亿美元，约为去年底的两倍。Anthropic 的年化收入 7 月底达到 650 亿美元，有媒体称其今年有望突破 1000 亿美元。两家的估值也已突破万亿美元，并都已向美国证监会秘密递交上市申请。
与此同时，OpenAI 仍在大额亏损，2026 年第二季度，其经营亏损从 93 亿美元增加到 123 亿美元。Anthropic 虽然首次实现调整后营业利润转正，但要撑起万亿美元的估值，同样离不开持续的高增长。
两家这次降价，赌的就是用量涨得能比价格降得快。
OpenAI 已经在上一代产品上尝到了甜头。OpenRouter 公布的数据显示，7 月 27 日至 8 月 14 日的折扣期内，GPT-5.6 Luna 的日均 Token 用量达到促销前的 13.8 倍，Terra 达到 5.6 倍。两款模型新增的用量份额中，约四分之三来自其他厂商。这说明，降价确实吸引了一部分用户换模型。
Anthropic的处境稍好，它要做的，是在已有的企业客户里找增量。Ramp 统计的 8 月美国企业样本中，Anthropic 的付费采用率为 43.8%，高于 OpenAI 的 39.8%。它的增长还可以来自已有客户，让原本只有部分员工使用 Claude 的企业，把它铺到更多部门和业务中去。Opus 5.5 同时提高能力、降低成本，目标正是提高留存、扩大部署。
02. 领先优势，还能撑多久
降价能拉来用户，但用户能不能留下，要看模型在实际工作中好不好用，能不能持续省下时间和费用。
OpenAI 和 Anthropic 面前的压力是，能接手这些工作的模型，越来越多了。
开源阵营里，月之暗面的 Kimi K3 已经展现出竞争力。今年 7 月发布时，它在 Artificial Analysis 综合智能指数中拿到 57 分，排名第三，在开源模型中排名第一。在 Arena 的前端编程榜单上，它位列第一，超过 Fable 5 和 GPT-5.6 Sol，这也是开源模型第一次登上该榜榜首。
不过，开源和闭源比的不只是跑分。
图源 / pexels
开源模型的优势在于可控。权重公开，企业可以在自己的服务器上运行，数据不出企业；同一个模型有多家推理服务商在卖，企业不会被单一供应商锁定，价格也更透明。
闭源阵营里，Grok 和 Muse Spark 也在吸引用户尝试。
实盘股票配资SpaceX 收购 Cursor 后，Grok 系列模型保持高频更新。Cursor 手里握着大量开发者与代码、工具交互的数据，可以为训练模型提供帮助。最新的 Grok 4.7 在 Artificial Analysis 的编程智能体评测中比上一代提高 9 分，已超过 GPT-5.6 Sol。持续更新的模型，加上 Cursor 已有的开发者用户，让 Grok 已经有了争夺编程业务的底气。
Meta 则靠连续更新缩小了差距。9 月发布的 Muse Spark 1.3，是它五个月内第四次更新 Muse Spark 模型。其中公开可用的版本在 Artificial Analysis 综合智能得分上追平 GPT-5.6 Sol，平均任务的成本还更低。这一表现，被外界视为 Meta 正式进入前沿阵营。
对客户来说，可以比较的对象更多了。竞争对手只要能接手其中一部分工作，就有机会分走预算。
OpenAI 和 Anthropic 手里仍有两项筹码：已经积累的企业客户和复杂任务上的交付质量。
先看企业客户。Ramp 的 9 月报告显示，使用开源平台的企业只占 AI 付费企业的 6.4%，而 Anthropic 和 OpenAI 的付费采用率都在四成左右。这类平台也提供闭源模型，所以真实的开源采用率还要更低。至少到目前，开源的追赶还没有明显动摇两家的客户基础。
降价能帮两家守住这部分客户，服务用得顺手，费用又降了，企业换供应商的动力自然会减弱。但拥有客户基础只是提高了更换的门槛，企业最后去留，看的还是实际效果。
另一项筹码，是复杂任务的交付质量。处理大量文件、修改复杂代码，模型不仅要给出答案，还要完整执行要求，做出成果。高端模型如果能在这些工作中做得更稳、更快，就仍然有收费空间。
两家要守住生意，得同时做好两件事：用便宜型号留住日常调用，用高端模型的交付质量守住复杂任务。前者可以通过降价解决，后者只能靠持续提高能力。
接下来，两类玩家更有机会分走市场。
第一类是手握企业入口的大厂，例如 Google。它手里握着办公和云服务客户，Gemini Enterprise 又能连接 Google Workspace、Microsoft 365、Jira 等工具和数据。企业可以把 AI 接入已有的文档、邮件和项目流程。
这类厂商的优势是，客户本来就在它的服务里工作，模型只要能满足日常工作需求、接入方便就可能被企业采购。
第二类是包括深度求索、阿里、智谱、月之暗面在内的开源厂商。
它们能争取两种客户。一种是调用量大、对价格敏感的业务，看重长期费用；另一种希望模型在自己内部运行，在可控的环境里运行，看重数据安全和部署方式。
过去，开源厂商要拿下这些客户，还要面临部署和信任两道关。现在，云厂商正在替它们补上这块短板。月之暗面近期和亚马逊云服务的合作，就是一条现成的路径。9 月 18 日，亚马逊云科技在旗下大模型服务平台 Bedrock 接入了 Kimi K3，企业不用自己部署，可以直接通过 AWS 调用模型，沿用平台的访问控制、加密和审计机制。
这件事的分量在于，Bedrock 本身也是 Claude 面向企业的重要销售渠道。开源模型以同样的安全标准、同样的采购流程，把竞争摆到了 Claude 面前。
一边是拥有企业入口的大厂，一边是借助云平台进入企业的开源厂商。降价可以缩小价差，但要留住企业预算，两家还得在客户看重的工作上持续做得更好。
对即将上市的两家公司来说盈腾盈配，这道题的答案，最终会体现在公开市场给它们的估值上。
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