一夜之間,便宜 Token 變成奢侈品
2026 年 10 月 20 日,Alibaba 將 DeepSeek V4 Flash 0731 模型的輸出價格從每百萬 Token 0.40 美元調升至 1.32 美元,漲幅高達 230%;輸入價格也從 0.20 美元漲至 0.44 美元。這並非孤立事件,Stork AI 的追蹤數據顯示,過去一夜間共有 17 個模型發生價格變動,其中 Mistral 的最新模型 Ministral 3B 和 8B 分別漲價 150% 和 50%,Alibaba 自家的 Qwen3.6 35B-A3B 輸出價格也上漲了 52%。
實驗室不再補貼,成本結構重寫
過去兩年,開發者習慣了模型實驗室為了搶佔市場而提供的低價甚至免費推理服務,這種「補貼型智能」讓許多應用得以用海量 Token 處理簡單任務。現在,實驗室意識到推理計算需要真金白銀的投入,並開始將這筆成本轉嫁給下游用戶。對於依賴 Agent 迴圈、大量消耗 Token 卻未能產生即時可衡量營收的應用來說,這意味著利潤率直接消失。原本盈利的功能,在輸出成本暴漲 230% 後,瞬間變成虧損項。
唯一的例外:激進降價與算力緊繃
在一片漲價潮中,Zhipu AI 選擇了相反的路線,將 GLM-5V-Turbo 的價格砍掉了 85%。這種極端分化顯示市場正在重新定價:部分實驗室選擇收割現有用戶的利潤,另一部分則試圖通過極低價格搶佔份額。與此同時,SF Compute 完成了一筆 2.45 億美元的算力銷售交易,這筆九位數的訂單表明,底層算力資源依然緊繃,硬體成本並未如預期那樣大幅下降,反而成為支撐 API 高價的堅實基礎。
主筆觀點
我認為這波漲價不是市場失靈,而是 AI 產業從「燒錢換增長」轉向「商業化生存」的明確訊號。過去開發者習慣把 API 當作免費的公用事業,現在實驗室開始行使定價權,這迫使所有依賴 LLM 的應用必須重新審視其單位經濟模型。
反過來看,有人認為這是實驗室貪婪,忽略了基礎設施的真實成本。持平地說,推理計算確實消耗大量電力與硬體折舊,實驗室不可能永遠補貼。但問題在於,這種漲價缺乏透明度與預警,直接打擊了那些已經基於低價假設構建商業模式的中小團隊。得利者是擁有龐大緩存機制、能精確控制 Token 消耗的基礎設施工程團隊;吃虧的是那些把「低價 API」當作核心競爭力的應用層開發者。
接下來該看的具體訊號是:各大實驗室是否會推出更具彈性的定價方案(如按結果付費),以及開發者社群是否會加速轉向開源模型自行部署。如果 API 價格持續高企且缺乏優化空間,「本地化部署」將從技術選型變成生存必需。
以上為魔法報紙編輯部觀點,不代表原報導立場。