大模型定价“分裂”：谁在塑造规则？

近日，当下国外炙手可热的两款大模型——Claude Fable 5和GPT-5.6模型各自官宣了最新的定价策略。Anthropic宣布Claude Fable 5订阅用户限时免费时间延长至7月12日，免费时间结束后，Claude Fable 5将退出订阅计划，用户需以输出50美元每百万Token、输入10美元每百万Token的价格按使用量购买。

同为世界顶尖大模型，相比前代的5.5模型，GPT-5.6模型则整体呈现旗舰版价格持平、均衡版价格减半、轻量版价格大降的格局，即使是最贵的旗舰版（Sol）模型价格也仅为Claude Fable 5的一半。

同一个市场，同一个赛道，有人在涨价，有人在降价。过去的两个月里，类似的剧情也在中国大模型市场里频繁上演。

首次涨价潮，释放了什么信号

国内大模型行业似乎一直遵循着这条发展轨迹：模型越来越强，价格越来越低，低价甚至免费一度成为各家厂商抢占用户的重要依凭。不少业内人士认为，随着模型的不断迭代，大模型最终将像云计算一样进入“成熟智能通缩”阶段——即能力逐渐趋同，价格持续下降。

年初，这一规律首次失效了，国内大模型企业迎来了两年来的第一次系统性涨价潮。智谱AI年内三次上调核心模型API价格，编程套餐涨幅超30%；腾讯云混元系列模型价格大幅上调，部分版本涨幅超460%；MiniMax同步上调付费套餐和 API 价格；豆包专业版延续此前公布的三级订阅方案，选择收费，引发了诸多讨论。

更深层的信号来自另一则消息：7月4日，豆包和通义千问相继发布通知，宣布旗下智能体功能将于7月15日正式下线。两款国内头部AI产品几乎同时关闭智能体功能，其一原因不难理解——C端智能体功能运营成本高、变现模式受限，正适合做“减法”。

近年来，大模型企业持续投入模型训练、推理服务和产品研发，算力、存储、芯片等基础设施成本居高不下。随着智能体、多模态等需求的不断增加，单次任务消耗的计算资源也明显增加。如何在扩大用户规模的同时实现商业闭环，已成为行业需要面对的首要问题。

赛迪研究院信息化与软件产业研究所人工智能产业研究室副主任刘丽超对《中国电子报》记者表示，模型产品在推理、代码、复杂任务等方面能力的持续增强，正在驱动企业从烧钱获客转向寻求可持续商业盈利，通过价值付费模式接受市场检验。

除此之外，大模型供给井喷以来，用户对于AI付费的认知也在不断提升。相较讨论该不该收费，许多用户更关心的是定价是否合理、模型能力是否切实提升。

在遥远的未来，大模型行业或许真如科技板块知名投资者加文·贝克（Gavin Baker）所描述的那样：“前沿模型攫取 90% 的经济价值，而开源与廉价模型承载80% 的Token消耗。”

降价的底气，源自何方

然而，这波价格战比表面看起来还要复杂得多。系统涨价潮结束不久，新一轮“跌破”地板价的大模型接踵而来。今年5月，DeepSeek宣布将V4-Pro模型API价格永久调整为原来的四分之一，每百万Token输入（缓存命中）最低降至0.02元；小米也宣布MiMo系列模型API永久降价，最高降幅达到99%。

短时间内，多家企业密集调价，容易让人联想到新一轮价格战。但与此前单纯依靠烧钱争夺市场不同，这一轮降价主要得益于模型推理效率和工程能力的提升。

摩根大通在全球中国峰会上表示，中国国产芯片和LLM持续改善，上行空间扩大。无问芯穹CTO李伯勋透露，过去一年，公司推理成本已下降约10倍，希望未来3至6个月每段时间都能持续下降50%。他认为，未来一定是单位Token成本持续下降，而Token成本规模总收益上升的。

此外，刘丽超向记者表示，降价背后还有更深的目的：大模型之争说到底是入口之争，“低价或免费API能快速吸引中小开发者，壮大开发者应用生态，在行业格局未定前卡位市场份额”。

值得关注的是，行业探索的已不仅是降价，还是更加精细的定价方式。6月底，DeepSeek推出峰谷定价机制，根据不同时间段动态调整API价格，高峰时段（每日9:00-12:00及14:00-18:00）价格将翻倍。这意味着，Token计费开始进入“电价化”时代，价格成为重新配置AI资源的重要工具。

商业模式变化，从卖Token到卖能力

涨降价并存的表象之下，一个更深层的变化正在发生：大模型的定价单位，正在从Token转向任务和能力。

刘丽超指出，当前“涨降价并存的状态并非行业混乱，而是‘统一按Token计价’模式失效，行业开启差异化竞争的大模型定价体系重构”。她认为，一段时间后可能形成分层相对稳定的更精细的价格体系，即高价值场景基于任务执行效果，接受模型能力与可靠性溢价；通用任务强调专业化服务支撑，更为注重性价比。

这一判断正在被产业实践验证。除了买Token，市场上已经出现了买Agent能力、买任务结果等交易模式。刘丽超分析，在买Agent或买任务结果的模式下，“用户更关心成功率、可靠性、响应延迟等实际执行效果”，这意味着竞争核心正从“参数竞赛”转向“实用能力”，在Agent框架、工具调用、自我纠错、长期记忆、推理成本控制等方面积累深厚的厂商，有望获得更高用户粘性和溢价空间。

回到定价本身，分化定价终将促成崭新的多层次竞争格局，并对中小模型厂商带来诸多挑战。对他们而言，追寻极致的智能或极致的低价都是艰难的，更可行的方法是寻找自己的“帕累托前沿”，即在模型能力和性价比之间找到那个最优的平衡点；同时，努力开拓具备特色化、专业化的解决方案能力，深耕巨头难以兼顾的垂直场景、私有部署、行业定制或轻量化服务。

事实上，收费探索与持续降价并不矛盾，而是在回答同一个问题：如何让大模型商业化走得更远。免费的时代没有结束，但所有能力都免费的时代结束了。换言之，只有足够出色或者便宜的模型才能在激烈竞争中站稳脚跟。

作者丨陈存编辑丨张心怡美编丨马利亚监制丨连晓东