價格戰並非慈善,而是生存本能
2026 年 6 月 26 日至 9 月 29 日期間,OpenAI 與 Anthropic 的旗艦與輕量模型經歷了劇烈價格波動。OpenAI 將 GPT-5.6 Luna 的輸入/輸出價格從每百萬 token $1/$6 大幅砍至 $0.20/$1.20,降幅達 80%;Anthropic 則在 9 月 22 日推出 Claude Opus 5.5,透過降低計算需求,使總成本較前代 Opus 5 減少 40% 至 60%。這並非單邊降價,而是一場連續數月的「你砍我砍」式對壘,最終導致主流 LLM 的實際使用成本在短短三個月內崩跌。
開源模型是真正的價格錨點
這場價格戰的驅動力並非單純的市場競爭,而是來自開源權重模型的強力壓制。DeepSeek V4 Flash 系列在 2026 年 4 月發布時,其緩存讀取成本僅為輸入成本的 2%,遠低於 OpenAI 和 Anthropic 的 5%-10%。這種極低的邊際成本迫使閉源廠商必須跟進,否則用戶會立即流向 OpenRouter 等聚合平台。目前,DeepSeek V4 Flash 在 OpenRouter 上的供應商數量已從 5 月的 13 家激增至 29 家,這種「多供應商、低轉換成本」的生態系統,使得任何試圖維持高溢價的閉源模型都面臨被邊緣化的風險。
換模型成本趨近於零,護城河失效
傳統軟體的轉換成本在於資料遷移與學習曲線,但在 LLM 時代,切換模型往往只需修改 API 端點或切換一個開關。行為經濟學顯示,當產品成為商品化商品(commodity)且替代品充足時,價格敏感度會極大化。用戶不再忠於品牌,而是忠於「單位效能成本」。OpenAI 和 Anthropic 發現,除非模型在效能上顯著超越開源對手(如 Kimi K3.1 Pro 已達到與 Opus 5.5 相當的效能),否則任何價格溢價都無法維持。這解釋了為什麼即便效能提升,價格反而下降——因為「不降價」的代價是失去所有用戶。
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降價是防禦性出擊,而非市場擴張
我認為這輪價格戰的本質不是「讓 AI 普及」,而是「防止被開源模型取代」。OpenAI 和 Anthropic 正在用利潤換取時間,試圖在用戶習慣形成前建立更高的遷移壁壘。如果價格持續低於成本,這將是一場消耗戰,最終勝出的不一定是技術最強的,而是現金流最長、且能成功將用戶鎖定在生態系統(如訂閱制代理程式)中的玩家。
開源模型的「免費午餐」是錯覺
持平地說,反方觀點認為開源模型會導致價格長期低迷,但忽略了開源模型的「維護成本」與「整合複雜度」。雖然 API 調用便宜,但企業若需自託管開源模型以追求極致成本效益,將面臨巨大的運維負擔。因此,閉源廠商的降價其實是在「補貼」那些無法自託管的開發者,這是一種精準的市場切割:用低價留住長尾開發者,用高價訂閱鎖定高價值企業客戶。
盯住「緩存命中率」與「訂閱綁定」
接下來該盯的具體訊號有兩個:一是 OpenAI 和 Anthropic 是否會進一步降低緩存讀取成本,因為這直接決定了代理程式(Agent)的實際運行成本;二是它們是否會推出更具排他性的訂閱服務(如 OpenAI Dots 或 Claude Duet),將 API 用戶強制轉化為訂閱用戶。如果緩存成本繼續下降而訂閱綁定增強,代表它們正在從「賣 token」轉向「賣工作流」。
當切換成本歸零,品牌忠誠度就只剩價格這一張底牌。
以上為魔法報紙編輯部觀點,不代表原報導立場。