鈦媒體刊發的一篇評論文章認為，大模型行業的價格戰正在從國產廠商主導，轉向矽谷廠商主動加碼補貼，國產模型的價效比優勢面臨重新評估。

文章描述，海外大模型市場近期出現一輪明顯的補貼潮。OpenAI向用戶發放額度重置卡，Anthropic先面向創業公司提供免費使用一年Claude Team的機會並附贈1000美元額度，隨後又按月免費發放API額度，其中Max 5x為100美元、Max 20x為200美元、Team團隊版最高500美元。免費模型的獎池也在擴大，馬斯克在X平台上表示Grok Bot將免費開放使用Opus 5.5模型並賦予其訪問X平台全部功能的許可權；OpenAI全量上線GPT-6後，免費使用者也能用上Luna版。

文章認為，曾被視作國產模型重要競爭優勢的低價，如今正成為全球廠商共同爭奪的市場。海外廠商不再只給旗艦模型打折，而是從基礎定價、模型分層和計費機制多個維度降低門檻。OpenAI從GPT-5.6起把模型按能力層級分成不同價格檔位，GPT-6系列提供Astra、Sol、Luna三個檔位；其API價格在7月下調，Terra降價20%，Luna降完後直接兩折，8月GPT-5.6 Sol的API與額度價格又下調超過20%，並計劃至少維持優惠至11月21日。10月12日的更新中，OpenAI把Codex和ChatGPT Work的預設視窗從272k擴到500k，漲幅約80%，且用訂閱額度跑GPT-6.1 Sol不再收長上下文附加費。

Anthropic則把價格競爭拆解到模型能力和具體工作負載中。文章提到，其API價格頁面列出多款主力模型：Claude Fable 5.1面向高難度推理和長週期Agent任務，Opus 5.5側重長時間編碼與知識工作，Sonnet 5.5兼顧速度與能力，Haiku 5.5面向高頻低延遲任務。其中Haiku 5.5相比上一代最高直接降價90%，在10萬Token以內輸入為每百萬Token 0.10美元、輸出0.50美元；超過10萬Token時價格只比上代低50%。Anthropic的Batch API輸入和輸出Token均可享50%折扣，以Sonnet 5.5為例，標準價格為輸入2美元、輸出10美元，走Batch API可分別降至1美元和5美元。Google則同時提供免費層、標準付費層以及Batch、Flex、Priority等服務模式，Gemini 3.8 Flash在2026年12月31日前標準API輸入為每百萬Token 0.75美元、輸出3.75美元，2027年1月1日起分別調整為1.50美元和7.50美元。

文章指出，討論大模型價格不能只看某家公司貴不貴，而要先問提供的是哪一檔能力、使用者實際需要什麼能力，同一廠商內部模型之間的價格差距可能達到數十倍乃至上百倍。國產模型在API價格上仍有明顯低價優勢，但回到實際使用場景，這一優勢未必牢固，問題出在計費方式以及同樣一筆錢能換來的實際生產力。

文章援引SemiAnalysis的測試稱，該機構把OpenAI、Anthropic、Meta、SpaceXAI、MiniMax、月之暗面、智譜、Cursor和Cognition的訂閱套餐逐個測了一遍，先測出輸入、快取寫入、快取讀取和輸出各消耗多少訂閱額度，再按其9月的Agent使用結構計算，其中約96.6%是快取讀取，最後套用各家API標價折算同樣一批Token走API需要多少錢。結果顯示，Claude的訂閱補貼力度遠超國產模型：每月200美元的Max 20x套餐，使用Sonnet 5.5最多可跑出約12529美元的API用量，相當於月費的62.6倍；Opus 5.5約為11726美元，相當於58.6倍。國產Coding Plan月費更低但補貼力度不高：132美元的MiniMax Token Ultra可折算約3088美元的MiniMax-M3 API用量，相當於月費的23.4倍；168美元的智譜GLM Coding Max約為11.6倍；199美元的Kimi Code Ultra約為6.7倍。文章稱，即使其中最高的MiniMax，每美元折算價值也只有Claude Sonnet、Opus的四成左右。

文章還引用了開發者的實際體驗。一位開發者此前主要用Opus 5處理日常編碼，後來訂閱月費199元的Kimi Pro，嘗試把部分工作轉移到國產模型，結果跑了一個6小時左右的編碼任務就用掉30%月額度；其手中月費400多元的智譜GLM-5老套餐，即使單任務不併行，也往往不到2小時就耗盡額度。另一位充值Kimi K3的開發者稱，即便是相對簡單的任務，Token消耗都異常巨大。文章由此提出，低Token單價並不一定等於低任務成本。

不過文章也承認，國產模型並非在所有場景都失去成本優勢。對於低頻呼叫、批次推理、需要自主部署，或必須通過API接入自有業務系統的使用者，國產模型仍可能憑藉更低的呼叫價格和部署靈活性佔據優勢，真正需要重新計算的是不同使用場景下的綜合成本。

文章最後認為，大模型廠商正在同時爭奪個人訂閱、開發者API和企業專屬服務三類市場，三者付費邏輯不同，價格競爭手段也不同。模型的價效比並非脫離使用場景的固定數字，同一款模型在不同任務中的表現、消耗和評價可能截然不同。文章提到，有使用者明知Kimi貴仍願為效果買單，從49元一路跟隨到99元再到199元。文章認為，最佳化推理效率、改進工具呼叫和減少無效輸出，與直接降價同樣重要；價格戰下半場拼的或許不是誰價格最低，而是誰能讓使用者覺得這筆錢花得最值，未來競爭更可能是不同模型在各自擅長的任務中找到價格與效果的最佳平衡點。