AI token价格创新低，中国模型把价格打下来了

21世纪经济报道记者 石恩泽

大模型行业的价格底线，在本周被再次击穿。

近日，数据服务商Silicon Data推出的大语言模型token（词元）支出指数首次跌破每百万token 1美元关口，报0.97美元，创下该指数推出以来的最低纪录。该指数以彭博代码SDLLMTK发布，按使用量加权计算全球主流大模型的实际成交价格，被市场视为衡量AI推理价格的核心基准。

值得注意的是，这一价格已不到今年夏季早些时候高点的一半，仅过去7天就下跌了8.6%。

价格破位的时点颇为微妙。OpenAI与Anthropic均已于今年夏季向监管机构提交IPO申请，正站在资本市场的门口。而这轮价格通缩的最大推手，来自太平洋对岸。

这轮下跌并非一日之功。

Silicon Data数据显示，全球每百万token推理均价已从5月底的2.04美元跌至8月初的1.16美元，创年内新低。此后跌势未止，直至本周一举击穿1美元。

不少业内人士将此轮下跌的主因归于中国低成本开源模型的崛起。多位受访业内人士向记者表示，中国模型的低价并非简单的补贴烧钱，而是由技术、定价和战略三个层面的组合拳打出来的。

第一拳打在架构上。DeepSeek、月之暗面等公司普遍采用混合专家架构与注意力机制优化，让模型在推理时只激活部分参数，从源头压低每次调用的算力消耗。配合低精度训练和自研推理引擎，同等智能水平的推理成本被大幅压缩。

第二拳打在定价机制上。今年5月，DeepSeek将V4-Pro模型的API价格永久下调至原定价的四分之一，缓存命中输入价格低至每百万token 0.025元（人民币），创下全球大模型价格新低。通过缓存命中与未命中差异化定价，高频调用场景的实际成本被进一步摊薄。

第三拳打在开源战略上。中国头部模型几乎全部开放权重，开发者可以免费私有化部署，API定价由此失去溢价空间。一位接近大模型行业的人士向记者表示，当开源模型以接近零的边际成本供应市场时，闭源厂商的定价空间被系统性压缩。

压力很快传导至大洋彼岸。面对中国模型的性价比攻势，OpenAI在7月底下调了两款GPT-5.6模型的价格，其他先进模型公司也相继推出动态定价机制，让访问价格随需求浮动，进一步加剧了价格的下行压力。

价格通缩的冲击，在产业链上的分布并不均匀，美国头部模型公司恰好处在压力最大的一环。

“基础模型实验室受到的直接冲击最大。token价格通缩会压缩营收，但运算资源的承诺成本却维持固定。”Syz Group首席投资官Charles-Henry Monchau于9月2日公开发文表示。

这一判断道出了美国头部大模型公司OpenAI和Anthropic当前的核心困境。两家公司的收入高度依赖API调用与订阅费用，成本端却锁定了长期的算力采购和数据中心承诺。收入端通缩、成本端刚性，两者形成的剪刀差正在侵蚀利润空间。

更深远的影响在于消费者预期。有分析师指出，token价格持续走低会让市场逐渐形成“AI服务应该更便宜”的心理锚点，长期削弱AI服务商的定价权。对于正在冲刺IPO的公司而言，这恰恰是招股说明书里最难向投资者解释的部分。

美国厂商的对策是向上走。OpenAI和Anthropic正试图依靠订阅制、企业级服务与生态绑定来对冲API降价的影响，把用户锁定在高毛利的增值服务里。这条路线的风险在于，token通缩的速度可能跑赢订阅收入的增长。

中国厂商则选择向下扎根。与OpenAI和Anthropic不同，中国头部模型公司从一开始就没有把API调用费当作利润支柱，而是把低价建立在架构创新和成本控制的真实能力之上。低毛利对它们而言不是需要对冲的风险，而是主动选择的战略起点。

同样的价格通缩，对美国厂商是对利润空间的挤压，对中国厂商却是可以长期承受，甚至是乐见其成的竞争环境。

价格通缩压缩了token本身的利润，却把三笔更大的红利推到了中国厂商面前。

首先是份额红利。极致低价大幅降低了全球开发者的试用门槛，中国开源模型正在成为大量初创团队和企业私有化部署的默认选项。Silicon Data研究主管Steve Hou表示，token价格下跌可能意味着，当前前沿模型与低成本模型的供给已足以应付大多数任务的需求。在“够用就好”的市场里，性价比就是最强的获客武器。

其次是生态红利。开源加低价的组合让中国模型在全球开发者社区快速构建起二次开发和微调生态，这是闭源模式难以复制的网络效应。Charles-Henry Monchau指出，开放权重模型与闭源模型在性能上的差距已缩小到仅剩几个月，厂商的竞争重心正从单纯追求模型性能，转向分发能力、记忆与上下文处理等差异化优势。

再次是产业协同红利。低价token拉动的调用量，正在转化为对国产算力、云服务和行业应用的真实需求。阿里等云厂商以分层定价把模型调用变成云计算的引流品，靠基础设施和应用层回收利润。前端引流、后端变现，这恰恰是中国互联网公司最熟悉的打法。

一位国内AI应用创业者向记者算了一笔账：以每百万token 0.97美元计算，一次复杂的文档分析任务成本已降至几美分量级，这在一年前是不可想象的。“价格便宜不是终点，是新应用的起点。”他表示。

1美元的破位，不是这轮价格战的底部，而是全球大模型竞争格局重排的开始。