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本文拆解了token降價但用戶賬單漲價的矛盾,剖析當前全球大模型行業(yè)兩種差異化競爭路線,厘清AI定價的底層邏輯。 ## 1. 矛盾:token持續(xù)降價,賬單反而越來越貴 - 行業(yè)數(shù)據(jù)印證token整體大幅降價:武漢大學團隊統(tǒng)計發(fā)現(xiàn),過去六年token價格整體下降約600倍,經(jīng)濟檔模型價格半衰期僅1.10年,中檔模型為1.55倍,降價速度快過摩爾定律,大模型行業(yè)整體處在罕見通縮中。 - 一線案例印證用戶實際支出上漲:Django聯(lián)合創(chuàng)始人Simon Willison30天消耗價值2180.16美元的token,僅支付200美元的補貼時代正在結(jié)束;OpenAI把GPT-5.5輸入輸出價格從2.5/10美元提至5/30美元,Anthropic維持Opus 4.7掛牌價不變,但通過新tokenizer讓相同文本token量最多增加35%,有效成本達Opus 4.6的1.4倍,出現(xiàn)“明漲+暗漲”;Uber在2026年初就被Claude Code燒穿全年AI預算。 ## 2. 第一個核心原因:AI開始真正落地做復雜任務,消耗token量級暴漲 - 當前AI的使用場景從聊天、寫作等輕任務,轉(zhuǎn)向代碼開發(fā)、復雜運維、金融分析等重Agent任務,單次任務背后實際消耗的token可達最終輸出的幾十倍甚至上百倍,需求總量大幅上漲。 - 這類漲價買的是頂級大模型的稀缺能力,只要能完成任務就不算浪費,類似買法拉利不會抱怨油耗,符合價值匹配邏輯。 ## 3. 第二個核心原因:大模型分層定價,不同等級token遵循完全不同的定價規(guī)則 - 經(jīng)濟檔、中檔模型符合降價規(guī)律,能力不斷普及,價格快速向成本靠攏,正在迅速商品化。 - **旗艦頂級模型完全不遵循降價規(guī)律:武漢大學團隊對旗艦模型價格做指數(shù)擬合,R2僅0.031,降價規(guī)律幾乎完全失效,推理模型相對普通模型還有平均31.5倍溢價。頂級token正在快速“硬通貨化”,價格不由成本決定,由稀缺性和不可替代性決定。** ## 4. 塔尖提價的本質(zhì):是對“最先進能力”位置的爭奪 - 塔尖頂級模型的意義不止于賣高價,更在于定義行業(yè)方向:最新的架構(gòu)、上下文、推理能力、訓練方法都會先落地在塔尖模型,成熟后再通過蒸餾、壓縮下沉到平價產(chǎn)品,塔尖的提價收益會持續(xù)投入下一代算力研發(fā)。 - 當前掌握全球最先進閉源模型優(yōu)勢的美國玩家,核心捍衛(wèi)的不是具體模型版本,而是“最先進AI”這個位置,靠不可替代性獲取溢價,再用溢價投入研發(fā),賭自己的稀缺性長期不會崩塌。 ## 5. 兩種產(chǎn)業(yè)路線的對賭:AI稀缺性的城墻能維持多久 - 中國AI不是單純走低價路線,同樣在爭奪技術(shù)塔尖,只是更相信技術(shù)擴散的邏輯:參考新能源車、光伏、動力電池的產(chǎn)業(yè)路徑,先追趕先進技術(shù),再通過工程化、規(guī)模化把原本稀缺的頂級能力做成大眾可及的標準化商品。 - 中國玩家賭塔尖能力擴散的速度,快于塔尖收租的速度,典型案例包括:DeepSeek把V4-Pro價格降到原價四分之一,價格僅為GPT-5.5的七分之一;智譜開源GLM-5.1,編程能力達到Claude Opus 4.6的94.6%,MIT協(xié)議允許商用且全程基于華為昇騰訓練;火山引擎披露豆包大模型日均token突破120萬億,三個月實現(xiàn)翻倍。 - 當前全球AI行業(yè)正在對賭:美國賭“不可替代性”的城墻足夠厚,中國賭這道墻會越來越薄,最終必有一方的下注成為沉沒成本。
當Token 越來越便宜,賬單為什么越來越貴
2026-06-13 18:11

當Token 越來越便宜,賬單為什么越來越貴

本文來自微信公眾號: 胡說成理 ,作者:胡喆,原文標題:《當 Token 越來越便宜,賬單為什么越來越貴》


Django框架聯(lián)合創(chuàng)始人Simon Willison,大概是今天世界上最懂Claude Code和Codex的開發(fā)者之一。


過去30天,他消耗了價值2180.16美元的token,實際支付只有200美元。


很多人看到的是劃算。


Simon看到的卻是另一件事。


因為這筆便宜,正在消失。


OpenAI已經(jīng)把Codex從按消息估算改回按token計費;Anthropic沒有提高Opus 4.7的掛牌價格,卻通過新的tokenizer讓同樣文本最多多切35%token。過去被平臺補貼掉的那部分成本,正在一點點回到用戶賬單上。


對Simon來說,這意味著一個非常具體的變化:過去200美元燒掉2000多美元token的日子,正在成為歷史,而不會再成為一種長期模式。未來某一天,他消耗的那2180美元,很可能真的需要支付2180美元。


對任何重度開發(fā)者來說,這都不是一個輕松的消息。


問題在于,這件事幾乎不可避免。


企業(yè)已經(jīng)率先感受到了這種變化。


據(jù)The Information報道,Uber進入2026年沒幾個月就燒穿了全年AI預算,主因是Claude Code。4月23日,OpenAI發(fā)布GPT-5.5,輸入和輸出價格從GPT-5.4的2.5/15美元提高到5/30美元;Anthropic雖然維持Opus 4.7的掛牌價格不變,但Willison估算其有效成本約為Opus 4.6的1.4倍。


一個明漲,一個暗漲。


如果只看這些新聞,很容易得出一個結(jié)論:AI越來越貴了。


問題是,這個結(jié)論恰恰與過去幾年最重要的研究結(jié)果相反。


a16z合伙人Guido Appenzeller給這條曲線起過一個名字:LLMflation。


2021年,每百萬token 60美元的GPT-3級能力,今天只需要0.06美元。


武漢大學Mingdeng Du團隊今年3月統(tǒng)計OpenRouter 318個模型和Epoch AI 3237條記錄后發(fā)現(xiàn),過去六年,token價格整體下降約600倍。經(jīng)濟檔模型價格半衰期只有1.10年,中檔模型1.55年,都快過摩爾定律。


如果只看成本,今天的大模型行業(yè)根本不像在漲價。


更像在經(jīng)歷一場歷史上罕見的通縮。


于是問題來了。


如果成本在塌,賬單為什么越來越貴?


因為企業(yè)今天付的錢,很多討論把這兩筆錢混在一起,于是永遠算不明白這筆賬。


先看第一筆。


Claude Code修一個Bug,不是在聊天框里回答問題。它要讀代碼倉庫、分析依賴關(guān)系、調(diào)用工具、運行測試、理解報錯,再把結(jié)果重新送回模型推理。用戶最后看到的可能只是幾百行代碼改動,背后滾過去的卻是幾十萬token。


推理模型也是如此。


行業(yè)測算顯示,一些復雜推理任務里,模型內(nèi)部消耗的token可以達到最終輸出的幾十倍甚至上百倍。


所以Uber的預算失控,未必意味著浪費。


也可能意味著另一件事:AI開始真正干活了。


過去幾年,人們習慣把大模型當搜索引擎、聊天機器人或者寫作助手。今天越來越多企業(yè)把它當工程師、分析師、運營人員和客服團隊使用。


任務變復雜了。


消耗自然會上升。


買法拉利的人不會抱怨油耗。


不是因為他不在乎錢。


而是買法拉利,本身就是為了那套性能。


今天很多Agent任務也是一樣。代碼審查、復雜運維、金融分析、合同審核,這些場景里,頂級Agent和頂級模型往往是綁定關(guān)系。你當然可以換一個便宜五倍的模型,但結(jié)果很可能一起打折。


這部分錢,買的是能力。


它沒有白花。


如果故事到這里結(jié)束,那么結(jié)論會很簡單:AI更能干了,所以AI更貴了。


可問題偏偏出在這里。


過去幾年最重要的研究結(jié)果,講的恰恰是另一件事。


AI并沒有變貴。


AI正在經(jīng)歷一場前所未有的降價。


很多人記住了武漢大學那篇論文里的六年降價600倍。


真正值得看的,卻不是這組數(shù)字。


而是那條沒有降下來的曲線。


論文把模型分層以后發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟檔和中檔模型都在沿著同一條軌跡下滑。能力越來越普及,價格越來越接近成本。


如果故事到這里結(jié)束,那么AI最終會變成一種標準化商品。


就像云服務器、電力或者帶寬。


問題在于,偏偏有一部分模型不遵守這個規(guī)律。


論文對旗艦模型價格做指數(shù)擬合,得到的R2只有0.031。


翻譯成人話就是:


降價規(guī)律到了這里,幾乎失效了。


與此同時,推理模型相對于普通模型還存在平均31.5倍溢價。


這不是統(tǒng)計誤差。


這是市場結(jié)構(gòu)。


普通能力越來越便宜。


不可替代的能力沒有。


OpenAI把GPT-5.5的價格提高一倍,Anthropic讓Opus 4.7通過tokenizer提高有效價格,都發(fā)生在這條曲線之外。


于是一個有意思的現(xiàn)象出現(xiàn)了。


同樣叫token。


有些token正在迅速商品化。


有些token正在迅速硬通貨化。


前者的價格越來越接近成本。


后者的價格越來越接近稀缺性。


這也是為什么GPT-5.5和DeepSeek可以同時存在,而且都合理。


前者賣的是當前最強能力。


后者賣的是已經(jīng)被驗證、正在擴散的能力。


兩者都在AI市場里。


但遵循的是兩套不同的定價原則。


看到這里,一個問題自然會冒出來。


既然頂級模型最終都會擴散,既然今天的GPT-5.5遲早會變成明天的普通能力,為什么還要有人拼命往塔尖沖?


因為塔尖最大的價值,從來不是賣貴。


而是定義什么叫先進。


汽車行業(yè)就是這樣。


一輛5萬元的車和一輛500萬元的車,都能把人從A點送到B點。后者當然更貴。但豪車存在的意義,從來不只是讓富人消費。


ABS、ESP、主動安全、智能駕駛,很多后來成為行業(yè)標配的東西,最早都出現(xiàn)在最貴的那批車上。等技術(shù)成熟,再進入更大的市場。


豪車賺到的錢是一回事。


更重要的是,它定義了行業(yè)下一步往哪里走。


AI也是一樣。


最新的架構(gòu)、最長的上下文、最復雜的推理鏈、最激進的訓練方法,都會首先出現(xiàn)在塔尖模型里。它們中的絕大多數(shù)會失敗,少數(shù)成功的部分再被蒸餾、壓縮、工程化,最后進入更便宜的產(chǎn)品。


塔尖不是為了賣得更貴而提價。


而是稀缺性和不可替代性,本身就是最剛性的價格支撐。


只要一個模型代表當前最先進能力,它的價格就不再完全由成本決定。


決定價格的,是有多少人需要它,以及有多少人能夠替代它。


這也是美國前沿模型公司真正捍衛(wèi)的東西。


不是某一個版本。


而是“最先進模型”這個位置本身。


美國以全球AI創(chuàng)新第一策源地自居。無論是否喜歡這個說法,至少在今天,它仍然掌握著最強閉源模型、最強商業(yè)化產(chǎn)品和最強融資能力。


既然掌握這個位置,價格自然不會跟著成本一起跌。


因為它賣的已經(jīng)不是token。


而是不可替代性。


美國前沿收的那筆租,不是利潤,是賭注的本金。


SpaceX的S-1招股文件里寫著:Anthropic自2026年5月起向它采購COLOSSUS與COLOSSUS II的算力,合約到2029年5月,每月最高約12.5億美元,而這只是它供應商名單里的一家。


從價格與成本那道縫里擠出來的錢,轉(zhuǎn)手喂進機房。


這種承諾只在一個前提下成立:


它賭自己手里那點不可替代性,未來幾年塌不下來。


中國押的也是同一道題。


只是方向不同。


很多人把中國模型理解成低價路線。


這是一種誤讀。


如果只是低價,中國不會出現(xiàn)DeepSeek的百億美元融資,不會出現(xiàn)智譜持續(xù)沖擊更強編碼能力,也不會出現(xiàn)騰訊混元結(jié)束兩年單邊降價、重新提高API價格。


中國企業(yè)同樣在爭奪塔尖。


因為沒有人愿意永遠接受別人的價格錨點。


真正的區(qū)別在于,中國更相信技術(shù)擴散。


DeepSeek把V4-Pro永久降到原價四分之一,百萬token輸入輸出合計約5.27美元,是GPT-5.5的七分之一、Claude Opus 4.7的六分之一,同時推進約100億美元融資。小米MiMo-V2.5系列永久降價,最高降幅99%?;鹕揭媾?,豆包大模型日均token已突破120萬億,三個月翻倍。


這些動作背后不是簡單的價格戰(zhàn)。


而是一種產(chǎn)業(yè)判斷。


過去二十年,中國最成功的產(chǎn)業(yè)幾乎都遵循同一條路徑。


新能源車如此。


動力電池如此。


光伏如此。


先追趕最先進技術(shù),再把先進技術(shù)工程化、規(guī)模化、商品化,最后把原本屬于少數(shù)人的能力帶進大眾市場。


AI正在重復這條路徑。


塔尖當然重要。


但體積最大的市場,從來不在塔尖。


中國賭的是,塔尖能力擴散的速度,會快于塔尖收租的速度。


而這道墻現(xiàn)在有多厚,沒人知道。


智譜4月7日開源的GLM-5.1,編程能力做到Claude Opus 4.6的94.6%,MIT協(xié)議商用零限制,訓練全程跑華為昇騰、沒有一張英偉達卡。


今天這場看上去在爭token價格的爭論,爭的不是價格。


爭的是AI的不可替代性還能維持多久。


美國賭的是這道墻足夠厚。


中國賭的是這道墻會越來越薄。


等答案揭曉,兩邊的下注里,必有一筆成為再也收不回的沉沒成本。

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