- 9 月 22 日，OpenAI 将 GPT‑6 Sol 和 Luna 的 API 价格至少下调了 50%，低于其前代产品 GPT‑5.6，主打更低的单次任务完成成本而非基准测试优势。
- Anthropic 在同一天下调了 Opus 5.5 的价格，而中国开源模型持续压低美国实验室的定价。
- 核心问题在于：更便宜的 token 是否会降低 AI 支出，还是像 Gartner 和牛津大学研究人员所认为的那样，仅仅推动更多使用量并导致总成本上升？
周二，OpenAI推出了GPT-6 Sol和GPT-6 Luna，两者的定价均比它们取代的GPT-5.6模型低至少50%。OpenAI的降价旨在吸引那些开始根据完成任务的成本而非仅仅是基准分数来选择模型的开发者和企业。
有趣的是，这一消息与Anthropic宣布其旗舰模型降价 coincided。
GPT-5.6模型价格的一半
GPT-6 Sol的成本为每百万输入令牌2美元，每百万输出令牌10美元。相比之下，GPT-5.6 Sol的价格分别为4美元和20美元。GPT-6 Luna的输入成本为0.10美元，输出成本为0.50美元，而GPT-5.6 Luna的输入成本为0.20美元，输出成本为1.20美元。总体而言，这意味着Sol的成本在两种情况下都减半，而Luna的输入成本减半，输出成本降低了58.3%。
OpenAI 将推理和缓存的改进归功于促成此次降价的因素。根据其发布帖，使用 GPT-5.6 的价格属于促销价，而 OpenAI 的一位代表告诉VentureBeat，新的 GPT-6 费率将长期保持不变。GPT-6 Astra 层级仍然是最昂贵的版本，输入价格为 10 美元，输出价格为 50 美元。
OpenAI 的战略已从技术导向转向经济导向。该初创公司在AutomationBench（一个衡量 47 种不同工具业务流程的网站）上的表现显示，GPT-6 Sol 在最大努力下的得分为 32.0%，而每项任务的成本为 0.34 美元。Claude Opus 5.5 在最大努力下的得分为 40.0%，而每项任务的成本为 1.28 美元。Opus 5.5 的完成率得分高出八个百分点，但每项任务的成本约为 GPT-6 Sol 的 3.8 倍。
按完成任务的成本销售，而非基准胜利
在最近的 Agents 考试中，根据OpenAI，Sol 在最大努力下的表现超过了 Opus 5 的最大性能，且每项任务的成本低 60%。
由Artificial Analysis提供的独立数据将 GPT-6 Sol 在最大努力下的智能指数评分为 48，将小米 MiMo-V2.6-Pro 评分为 46，但后者比前者便宜得多。
Claude Opus 5.5由 Anthropic 于 9 月 22 日发布，输入价格为每百万代币 4 美元，输出价格为 20 美元，每代币成本比 Opus 5 降低了 20%。Anthropic 声称，使用新模型，用户将因使用更少的代币而节省约 40% 的费用。
Anthropic同日以Opus 5.5回应
OpenRouter 表示，DeepSeek 在其平台上的代币份额从 1 月的 9% 翻倍至 6 月的 18%，而中国模型在 6 月初在代币份额上超过了美国模型。小米还以 MIT 许可证发布了其 MiMo 模型，使公司可以选择自行托管，而不是按代币付费。
结果是，GPT-6 Sol的费率为2美元，仅为Opus 5.5费率4美元的一半，并与Claude Sonnet 5持平。另一方面，根据VentureBeat的分析，GPT-6 Astra和Claude Fable 5.1处于同一水平，输入服务收费10美元，输出服务收费50美元。
更便宜的竞争对手不断缩小差距
根据Ramp AI Index（基于超过 70,000 家公司的支出统计数据），Anthropic 的采用率为 43.8%，而 OpenAI 为 39.8%。这些统计数据并不表明任何全球市场份额，而是显示了企业支出从一个提供商转移到另一个提供商的容易程度。
根据Ramp AI 指数（基于超过 70,000 家公司的支出统计数据），Anthropic 的采用率为 43.8%，而 OpenAI 为 39.8%。这些统计数据并不代表任何全球市场份额，而是显示了企业支出从一个提供商转移到另一个提供商的难易程度。
此外，微软发布的全球人工智能扩散报告提供了更广泛的视角：人工智能在全球范围内日益普及，尽管面临基础设施、连接性和技能方面的障碍，但开源权重模型可能会降低获取成本，特别是在全球南方地区。
为什么更便宜的令牌并不意味着更便宜的人工智能
Gartner预测，到2028年，每个智能体工作流的推理成本将上涨五倍以上。Gartner将此称为“推理悖论”：随着人工智能工作流变得越来越复杂，即使单位经济成本更低，总支出仍可能增加。
“每一代新的人工智能能力都需要更多、往往也更昂贵的令牌。” — Will Sommer，Gartner高级总监分析师
牛津大学的一篇预印本《智能的代价》发现，质量调整后的推理价格每年下降约0.73个对数点——比传统衡量标准捕捉到的速度快七倍以上。但是，按完成的任务计算，买方的成本停止下降，因为推理模型消耗了更多的令牌。
换句话说，更便宜的令牌可能不会减少人工智能的账单。它们可能使得使用更多人工智能变得经济可行。
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常见问题
GPT-6 Sol 和 Luna 的价格是多少？
根据 OpenAI 公布的信息，GPT‑6 Sol 的输入 token 价格为每百万个 2 美元，输出 token 为每百万个 10 美元；GPT‑6 Luna 的输入 token 价格为每百万个 0.10 美元，输出 token 为每百万个 0.50 美元，两者均比其 GPT‑5.6 版本至少低 50%。
新的 GPT-6 价格是促销价还是永久价格？
一位 OpenAI 发言人向 VentureBeat 表示，Sol 和 Luna 的费率是永久价格，没有促销期限，这与 OpenAI 此前使用的入门定价不同。
更便宜的 AI 定价真的能降低总支出吗？
并非如此。Gartner 预测，到 2028 年，每个智能体工作流的推理成本将增长五倍以上；而牛津大学论文《智能的代价》发现，按已完成任务计算，随着推理模型消耗更多 token，买家的价格已不再下降。
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Ibiam Wayas
Ibiam Wayas自2019年起一直负责加密货币新闻报道。他在尼日利亚国家开放大学攻读计算机科学专业。他的作品曾刊登于多个加密货币新闻平台，包括Coinfomania、Crypto News Australia和AltcoinBuzz。凭借其在计算机科学领域的背景，他目前专注于加密货币、机器人技术和长寿领域的新闻。
