大语言模型在参数竞赛之后，开始转向价格竞争。此次率先降价的，是两家最不缺乏客户的企业。

美国时间9月22日，Anthropic推出了Claude Opus 5.5。大约一个半小时后，OpenAI发布了GPT-6 Sol和GPT-6 Luna。

两家公司都将低价作为卖点。GPT-6 Sol每百万输入和输出Token的价格分别降至2美元和10美元，仅为上一代GPT-5.6 Sol的一半。OpenAI表示，新价格是长期定价，并非促销或首发优惠。Luna的输入价格从0.2美元降至0.1美元，输出从1.2美元降至0.5美元，最高降幅达58%。Opus 5.5的输入和输出价格分别降至4美元和20美元，比Opus 5低了20%。

仅仅降价还不够，便宜的模型开始接手高价模型的工作。根据两家公司公布的基准测试，Sol在某些任务中以更低成本达到了高价模型的性能；Opus 5.5则在多项测试中超越了Fable 5.1。

节省的不仅仅是单价。OpenAI改进了缓存技术，减少了模型的重复劳动。Opus 5.5完成任务所需的Token更少，加上降价，典型任务的整体成本比Opus 5低了约40%。对用户而言，同样的预算可以完成更多任务。

一家是估值万亿美元、拥有最多用户的AI公司，另一家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，为何会在同一天主动降价？降价能换来使用量，但这能让它们保持领先吗？

01. 昂贵的模型，不再是首选

从新模型的表现来看，两家公司都在让用户以更低的成本，获得过去更昂贵的能力。

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表现也有改善。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，但其标价仅为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，则是将旗舰能力下放到更便宜的型号。这两款模型沿用了与GPT-6 Astra相似的训练方法，将Astra在专业工作、编程、计算机使用等方面的能力带到更便宜的系列中。Sol的事实错误数量约为上代的一半，编程和计算机使用测试接近或追平更高价模型。

新模型为何没有卖得更贵？

先看这两家公司的产品线本身。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，仅占企业从Anthropic购买Token的6%。

这等于承认，大多数工作不需要为最高档次付费。对用户来说，如果一项工作用Opus就能做好，就没必要为Fable多付钱。Fable要想继续高价销售，就必须证明它在最困难的任务上值这个差价。

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保持最高能力定位，Sol和Luna则承接更广泛的日常工作。例如，在同一个编程任务中，复杂方案可以交给Astra，而要求明确的代码修改和批量检查，则可以尝试其他型号。

这样一来，最高档模型只需在少数环节出场。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，但对价格非常敏感。费用降低后，企业才愿意将它们接入日常流程，长期使用。

再看市场，企业为AI花钱越来越精打细算。

Ramp9月的报告显示，在其追踪的数据中，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，半年内下降了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%的高点回落至45%。

Ramp还提到，一些企业已将标准模型设为公司内部的默认选项。这类模型的表现已足够好，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，才更容易转化为实际采购和使用。

更大的压力在财务方面。

两家公司的收入都在飞速增长。据公开报道，OpenAI的年化收入在8月超过400亿美元，约为去年底的两倍。Anthropic的年化收入在7月底达到650亿美元，有媒体称其今年有望突破1000亿美元。两家公司的估值也已突破万亿美元，并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，但要支撑万亿美元的估值，同样离不开持续的高增长。

两家公司此次降价，赌的就是用量的增长能快于价格的下降。

OpenAI已在上一代产品上尝到甜头。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更换模型。

Anthropic的处境稍好，它需要做的是在已有的企业客户中寻找增量。 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，将其推广到更多部门和业务中。Opus 5.5同时提升能力、降低成本，目标正是提高留存、扩大部署。

02. 领先优势，还能维持多久

降价能吸引用户，但用户能否留下，取决于模型在实际工作中的表现，以及能否持续节省时间和费用。

OpenAI和Anthropic面临的压力是，能够接手这些工作的模型越来越多。

开源阵营中，月之暗面的Kimi K3已展现出竞争力。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，这也是开源模型首次登上该榜榜首。

不过，开源与闭源比拼的不仅仅是跑分。

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开源模型的优势在于可控性。 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销售，企业不会被单一供应商锁定，价格也更透明。

闭源阵营中，Grok和Muse Spark也在吸引用户尝试。

SpaceX收购Cursor后，Grok系列模型保持高频更新。Cursor拥有大量开发者与代码、工具交互的数据，可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已具备争夺编程业务的底气。

Meta则通过连续更新缩小了差距。9月发布的Muse Spark 1.3，是其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，可供比较的对象更多了。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手中仍有两项筹码：已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仅占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，因此真实的开源采用率还要更低。至少到目前为止，开源的追赶并未明显动摇两家的客户基础。

降价能帮助两家守住这部分客户，服务用得顺手，费用又降低了，企业更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，企业最终去留，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，就仍有收费空间。

两家公司要守住生意，必须同时做好两件事：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。前者可通过降价解决，后者只能靠持续提升能力。

接下来，两类玩家更有机会分走市场。

第一类是掌握企业入口的大厂，例如Google。它手握办公和云服务客户，Gemini Enterprise又能连接Google Workspace、Microsoft 365、Jira等工具和数据。企业可以将AI接入已有的文档、邮件和项目流程。

这类厂商的优势在于，客户原本就在其服务中工作，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，在可控环境中运行，看重数据安全和部署方式。

过去，开源厂商要拿下这些客户，还需面对部署和信任两道关卡。现在，云厂商正替它们补上这块短板。月之暗面近期与亚马逊云服务的合作，就是一条现成的路径。9月18日，亚马逊云科技在其大模型服务平台Bedrock接入了Kimi K3，企业无需自行部署，可直接通过AWS调用模型，沿用平台的访问控制、加密和审计机制。

这件事的意义在于，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，将竞争摆到了Claude面前。

一边是掌握企业入口的大厂，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，两家公司还需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，这道题的答案，最终将体现在公开市场给它们的估值上。

本文来自微信公众号“AIX财经”，作者：雷晶，编辑：魏佳，36氪经授权发布。

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