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Market Intelligence/TOPMarketing

一夜之间,中美AI的剧本彻底互换

026年7月末到8月初,全球AI行业上演了一幕罕见的“反向操作”。 一边是OpenAI,突然宣布将轻量级模型Luna价格猛砍80%,输入从每百万Token 1美元降至0.2美元,输出从6美元砍到1.2美元。中端Terra同步降价20%,只有旗舰Sol维持原价。 另一边是Deep

·2026.08.19·9 min 阅读
事件背景基于真实抓取数据整理

本条来自 TOPMarketing(Marketing / 广告),聚焦 marketing。 026年7月末到8月初,全球AI行业上演了一幕罕见的“反向操作”。 一边是OpenAI,突然宣布将轻量级模型Luna价格猛砍80%,输入从每百万Token 1美元降至0.2美元,输出从6美元砍到1.2美元。中端Terra同步降价20%,只有旗舰Sol维持原价。

Original Intelligence基于真实抓取数据整理

026年7月末到8月初,全球AI行业上演了一幕罕见的“反向操作”

  • 026年7月末到8月初,全球AI行业上演了一幕罕见的“反向操作”

026年7月末到8月初,全球AI行业上演了一幕罕见的“反向操作”

一边是OpenAI,突然宣布将轻量级模型Luna价格猛砍80%,输入从每百万Token 1美元降至0

2美元,输出从6美元砍到1

涉及品牌字节

026年7月末到8月初,全球AI行业上演了一幕罕见的“反向操作”。 一边是OpenAI,突然宣布将轻量级模型Luna价格猛砍80%,输入从每百万Token 1美元降至0.2美元,输出从6美元砍到1.2美元。中端Terra同步降价20%,只有旗舰Sol维持原价。

另一边是DeepSeek,这家被开发者称为“Token价格屠夫”的中国公司发布公告:计划近期整体上调API服务定价,“预计涨幅较大”。

一个降价,一个涨价。一个在“向下卷”,一个在“向上走”。

这不是巧合。两件事在不到十天里先后发生,背后折射的是中美两国企业在AI战略上截然不同的路径选择——美国企业正在用分层定价构筑防守体系,中国企业正在用性价比优势争夺全球定价权。

先看OpenAI的降价动作,7月,OpenAI围绕GPT-5.6完成了产品与定价的系统性调整,首次在同代内搭建起Sol、Terra、Luna三层产品矩阵,且上线仅三周便快速实施结构性调价。

具体来看,Sol(旗舰)维持原价(输入$5.00/输出$30.00每百万Token),Terra(中端)降价20%(调整后输入$2.00/输出$12.00),Luna(轻量级)大幅降价80%(调整后输入$0.20/输出$1.20),同时为Sol推出双倍价格的Fast加速模式(处理速度提升至标准模式的2.5倍)。整个调整节奏明显快于过往产品周期,透露出明确的竞争应对意图。

这套三层架构标志着OpenAI不再用单一旗舰模型通吃全部市场,转而搭建更贴近企业预算管理的分层供给体系。其中Sol定位旗舰前沿能力,面向复杂推理、科研、长程Agent等高失败成本场景,维持原价的核心目的是守住OpenAI的能力溢价、利润锚与品牌上限;同步推出的Fast模式则把时延从服务属性拆分为可单独售卖的商品,让旗舰层的商业逻辑从单一能力溢价,延伸为能力与时延的双重溢价。Terra定位为主流生产层,面向日常生产工作流,承担着将原本跑在Sol上的中等复杂度请求拦截在更低成本层的作用,既可以降低客户整体账单,也能提升家族内部的路由效率,是整个经营体系的核心中枢。Luna则定位为高并发放量层,面向分类、摘要、提取、轻量Agent等高吞吐、价格敏感任务,大幅降价后直接切入超低价市场,与中国厂商的高性价比模型展开正面竞争。

除了GPT-5.6开启降价外,8月10日,Anthropic取消了Claude Sonnet 5原定于9月生效的50%涨价计划。

资料显示,Sonnet 5在6月底发布时,API首发价为每百万Token输入2美元、输出10美元,原计划9月1日起恢复至3美元和15美元。最新更新显示,这一涨价安排已取消,2美元/10美元将继续作为长期价格。

刚刚发布的谷歌Gemini 3.7 Flash定价也给出了十足诚意。按照官方公布的价格策略,Gemini 3.7 Flash每百万输入Token仅收0.75美元,每百万输出Token仅收3.75美元。这相当于在上一版本Gemini 3.6 Flash原有标准价格的基础上直接打了五折。

且这个优惠政策不是短期行为,这个价格将一直持续到2027年1月1日,这意味着谷歌给市场留出了为期数月的低价窗口期。

但另一方面,中国的大模型企业却纷纷开启涨价模式。

首先是DeepSeek,8月11日,DeepSeek已在官方API定价页预告近期将整体涨价,并给出“预计涨幅较大”的预警。

8月12日晚,DeepSeek V4 Pro正式版上线。从定价来看,以每百万tokens计算,V4 Pro输入是0.025元(缓存命中)和3元(缓存未命中),输出则是6元。也就是说,V4 Pro的输出token和输入(缓存未命中)都是上一版本V4 Flash的三倍。

这不是孤例,8月11日,阿里千问App悄悄上线了付费服务。办公助理专业会员分三档——连续包年200元、568元、1499元。AI视频生成按额度充值,500个额度968元。

往前看,6月,字节豆包上线三档会员,价位688到5088元一年。智谱年内三次提价,累计涨幅83%,但调用量反而暴增400%。月之暗面Kimi K3提价3到4倍,还加了一条"最高30%收入分成"的条款。

摩根士丹利一份报告指出,2025年一季度,字节跳动、阿里巴巴、百度、腾讯、MiniMax、智谱、月之暗面和DeepSeek等厂商,平均每百万Token输入价格约为3.3元,输出价格约12.2元。到了2026年二季度,输入价格升到4.9元,输出价格升到21.9元,整体涨幅为48%和80%。

OpenAI为什么降价?先看看OpenAI自己怎么说。官方解释是“GPU内核、推理系统和生产环境效率均有所提升,公司将效率提升带来的收益部分反馈给用户”。

这些优化是真的。但问题在于——这个解释不了Luna高达80%的降幅,而sol一分不降。

中国模型正在多个维度反超美国同行:据CNBC调查,以DeepSeek、Kimi为代表的中国模型已拿下OpenRouter平台美国企业Token用量的46%,部分时段甚至反超美国模型,DeepSeek V4 Pro定价$0.435/$0.87,叠加75%的长期折扣,OpenAI若不在轻量级模型上正面迎战,企业用量恐将持续流失。

与此同时,阿里Qwen过去六个月全球下载量突破30亿次,超过Meta、谷歌,成为全球下载量第一的开源AI模型,且领先国内同行——阿里邮件显示,Qwen家族已开源460多个模型,衍生模型超30万个,而Hugging Face 8月14日报告显示,谷歌、Meta 2026年开源模型下载量分别仅为4.18亿次、2.27亿次。

Luna降价后,输入价已经低于DeepSeek。而根据Artificial Analysis评测,Luna性能超过了Google Gemini 3.6 Flash甚至旧版Gemini 3.1 Pro,花更少钱获得更好的性能,有可能形成新一轮用户迁移。

Luna的大幅降价,本质是OpenAI主动下沉中低价市场的防守动作。它不需要做到绝对最低价,只需要让价格差距缩小到不足以覆盖客户的迁移、合规与生态切换成本,就能守住API流量与开发者入口。整体来看,这一次分层调价标志着OpenAI的收入模型,正式从“旗舰溢价驱动单用户收入”切换为“分层路由驱动总调用量与客户留存”。

还有一个原因或许是华尔街投资者带来的影响。

OpenAI已向美国证券交易委员会秘密提交了IPO申请,奥特曼在内部Slack消息中说计划“一年内上市”。

明确的上市时间表背后,意味着OpenAI需要在未来的一年内拿到足够漂亮的业绩报表,至于资本看重的核心指标无非是用户总量、利润率等关键指标,以及用户量的提升能否弥补利润率的压缩。但无论怎么样,先有稳定的用户规模才有望在未来获得更多盈利可能性。

从调价幅度的差异不难看出OpenAI的战略意图,高端守价、中端巩固、低端抢量,主动拉大各层之间的价格梯度,形成覆盖不同预算与场景的完整产品矩阵。

但防守终究是防守。OpenAI并没有放弃定价权,而是在重新定义定价权——把过去单一旗舰的每Token溢价,转化为全家族在不同任务层级上的预算占有率。这意味着,单纯依赖代际升级持续抬价的阶段已经结束。

OpenAI在向下防守,DeepSeek却在向上进攻。

实际上,DeepSeek的调价路线早有预兆。4月,下调缓存命中输入价格,开启限时折扣;7月引入峰谷分时计费机制;再到8月预告整体涨价。

从能力层面看,DeepSeek V4 Flash维持了284B总参数、13B激活参数与1M上下文窗口的基础架构,仅通过后训练就实现了能力的大幅跃升。Artificial Analysis的数据显示,V4 Flash 0731在智能指数(Intelligence Index)上拿到50分,仅比GPT-5.6 Luna的51分低1分,二者综合智能水平极为接近。

第二,成本优势是实打实的工程效率,不是补贴。

V4 Flash沿用的CSA+HCA混合注意力机制,能够对KV缓存做高比例压缩,同时通过稀疏筛选只保留相关性最高的Token,大幅削减无效计算。DeepSeek技术报告显示,在1M上下文设定下,V4-Pro仅需DeepSeek-V3.2的27%单Token推理FLOPs和10%的KV Cache;V4-Flash由于进一步通过稀疏筛选只保留相关性最高的Token,工程测算显示其单Token计算与缓存占用较V4-Pro再度显著下降

最狠的是缓存定价,缓存命中输入价格仅为未命中价格的2%(行业普遍是90%折扣)。在Agent工作流中,典型特征是多轮调用、重复上下文多,每一轮交互都会反复发送相同的系统提示词、工具定义、代码上下文与历史状态,八九成的输入都属于重复内容。提示缓存会将固定内容的计算结果暂存,命中后直接跳过Transformer层运算,几乎不消耗算力资源,因此DeepSeek可以给出近乎免费的缓存定价。

国际研究机构Artificial Analysis的数据显示,DeepSeek-V4-Flash的平均测试成本仅为0.03美元,而OpenAI GPT-5.6 Sol为1.86美元,Anthropic Claude Fable 5高达3.15美元,相差数十倍至百倍。

所以即使完成涨价,DeepSeek的定价仍显著低于海外同档位模型,其性价比优势依然存在。

香港大学商学院创新与信息管理教授蒋镇辉分析认为,DeepSeek之所以能提供如此有竞争力的价格,既得益于其专家混合(MoE)设计等架构优化,也得益于多教师知识蒸馏等高效训练策略。但这些技术优势带来的成本节约,终究无法覆盖以近乎亏本状态服务海量流量的现实。

因此,涨价更像是DeepSeek在扩大规模后,对商业模式的一次重新平衡。

摩根士丹利分析师Gary Yu和Lydia Lin将DeepSeek调价解读为行业定价纪律改善的积极信号。并指出行业正从价格竞争转向以智能能力驱动的商业化,三大结构性变化正在同步发生:定价趋于理性、开源授权收紧、模型参数规模跃升。

GPT-5.6的分层调价与DeepSeek的定价转向放在一起看,全球AI产业的权力结构正在被重写。

❧
Industry Analysis规则派生 · 可核对

本条目归入「Brand Marketing」垂直,涉及真实话题:marketing。

· 市场:关注 marketing 对相关品类与竞争格局的潜在影响。

· 消费者:字节 的受众行为与偏好变化值得追踪。

· 品牌:字节 的叙事、产品与增长动作可拆解复用。

· 渠道:内容分发与触点组合(社媒 / 电商 / 线下)的协同值得复盘。

Marketing Insight规则派生 · 可核对

· 涉及品牌:字节。

· 核心话题:marketing。

· 可思考:如何把「marketing」的洞察,转化为可衡量的内容与增长动作?

Career Usage规则派生 · 可核对

面试中可引用「一夜之间,中美AI的剧本彻底互换」:围绕 字节,说明你对行业动向的判断与可落地动作。

本条目相关英文术语可在「商务英语」模块按话题检索,用于外企面试表达训练。

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来源
阅读原文 · TOPMarketing ↗
发布:2026.08.19
类型:Marketing / 广告
话题:marketing
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