一是 OpenAI 宣布将在几周内把 Codex 核心能力整合进 ChatGPT，推动 Codex 从开发者工具向泛办公场景延展，Codex 企业端计费模式也加速向 Token 计费转向；二是豆包宣布即将推出专业版，主要面向 C 端用户，计费模式为订阅制打包路线。
这一年来，关于商业模式的探索、模型背后的算力焦虑已经被讨论了很多，大厂也在付费模式上把口子探得越来越开。
两个超级入口，商业化路径的分化或者是不同阶段的分野，指向同一个底层问题：Token 是大模型处理信息的最小信息单元，消费者认可程度如何？当海外大步走向按量计费，豆包等国内厂商为何还走订阅路？
国外是怎么收费的？C 端订阅打底，B 端加速转向 Token 计费
以 ChatGPT 为例，面向个人用户仍然月付为主，但对高级模型的使用频次进行了限制。比如免费版中，账户每 5 小时最多可发送 10 条 GPT-5.5 消息，超出后将聊天将自动改用该模型的 mini 版本。Plus 和 Pro 用户拥有更高的使用额度，每 3 小时最多可发送 160 条 GPT-5.5 消息，超出额度后也将临时切换至 mini 版本，直到 Business 和 Pro 套餐才取消对 GPT-5 模型的访问限制。
这与国内的大模型的订阅模式有所不同。即将推出专业版的豆包采用订阅制，设定基础版免费，以及另外三档付费档位外，并未针对消息条数有特别的限制。付费档位如下：标准版连续包月 68 元（年 688 元）、加强版 200 元（年 2048 元）、专业版 500 元（年 5088 元）。
在 Kimi（月之暗面）的官方定价页面中，也未搜寻到对消息条数的限制。
而素有 " 价格屠夫 " 之称的 DeepSeek（深度求索），至今未推出任何 C 端付费会员套餐，仅面向开发者和小微企业的 API 接口。
虽然在消息使用限制上，国内外大模型在订阅制上的路径探索不尽相同。但向 " 更专业 " 方向转型、筛选付费意愿更高的重度用户，是两者的共同点。其中，个人重度用户的价值正在被重新评估。
一个数据可以说明这一点。OpenAI 在 6 月 2 日的更新中披露，Codex 周活跃用户数已超过 500 万人，其中分析师、市场人员、运营等非开发者在过去一个月的新增用户中占比达到 40%。 这一数据表明，编程助手类工具正在突破开发者圈层，向泛办公场景渗透，而重度使用这些功能的个人用户，恰恰是订阅模式下最具付费意愿和留存价值的群体。
一位独立开发者 Simon Willison 曾于 5 月 27 日在社交媒体上发帖：" 订阅了 Anthropic 的 $100/ 月 Max 和 OpenAI 的 $100/ 月 Pro 套餐，相当于用 $200 换来了价值 $2,180.16 的 API token 消耗。"
这说明，个人重度用户通过订阅享受了极大的价格杠杆。
如果个人用户月度实际 Token 消耗成本远低于订阅费用，模式可以平稳运转；一旦包月费用无法覆盖高额 Token 消耗，商业模式的可持续性就会承压。模型调用背后的算力焦虑给大厂带来的成本压力，一直都是房间里的大象。
为缓解成本压力，国外大厂开始加速探索按 token 用量计费的商业模式。
例如，今年 4 月 2 日，OpenAI 将 Codex 的定价与 API token 用量对齐，不再按 " 消息条数 " 估算。此前，一条消息无论背后 Agent 读多长上下文、调用多少次工具，都只扣固定点数；新方式则按输入 token、缓存 token、输出 token 分别精准计费。这一变更适用于 Plus、Pro、Business 及 Enterprise 方案，4 月 23 日又扩展到 Enterprise 计划（含教育版、医疗版、政府版等）。
企业客户被更快地拉入按量计费轨道
除了将 Codex 整合进 ChatGPT，OpenAI 也在加速推动企业端计费向 Token 模式转向。在 2026 年 4 月 OpenAI 将 Codex 企业定价与 API 对齐，企业客户不再享受之前的巨额折扣。
业内人士认为，随着企业端向 Token 按量计费迁移的节奏持续加快，企业侧海量 Token 调用产生的增量收入，将成为未来利润增长的核心动力。这从海外两家大模型公司的收入结构也可以一斑。
据 FutureSearch 推算，目前 OpenAI 约 84% 的收入来自 ChatGPT 付费订阅体系，其中个人 Plus 订阅占比 55%，针对大型企业客户的 ChatGPT Enterprise 为 OpenAI 贡献了 21% 的收入，面向中小企业和团队用户的 ChatGPT Team 为 OpenAI 贡献了 8% 的收入，API 接口收入占比约 15%。
而一直瞄准企业和开发者市场的 Anthropic，收入主要来自 Claude 的企业合同与付费订阅。在 5 月底披露，其年度经常性收入已达 470 亿美元，去年年底这一数字为 90 亿美元。
"Token 计费的持续普及，正在推动 AI 行业估值体系迭代升级。" 光大证券首席资产配置研究员王开认为，传统互联网 " 用户数 × ARPU" 的估值模型无法体现大模型算力消耗和服务层级的差异化。而大模型的成本支出、价值产出、服务频次，最终都可通过 Token 消耗量化，因此行业估值正逐步向‘有效 Token 消耗量 × 单位价值’的效能型逻辑倾斜。
" 未来这类应用的核心商业价值，集中在用户活跃度、高价值场景渗透率、有效算力消耗规模以及商业化模式的迭代能力上。"
像豆包等国内应用为何坚持订阅制？
当前国内所有主流大模型面向个人用户，大部分以免费体验 + 包月订阅为核心模式，这与海外 B 端 Token 化、C 端订阅兜底的模式形成分化。
王开认为，国内主流 AI 应用采用 " 订阅制为主、Token 按量计费为辅 " 的混合商业化路径，是适配国内消费市场环境的选择。直接按 Token 收费，会让普通用户产生 " 用一次花一次钱 " 的心理负担，降低使用意愿。而且 3.45 亿月活的巨大用户基本盘，是豆包最大的战略资产，公司不愿意太过于激进地探索计费方式，而动摇庞大的用户基座。
此外，国内大模型端口的价格竞争依然激烈，不少 APP 面向个人仍然免费。面对竞争，王开认为，单一的技术壁垒已无法适配当前的行业竞争格局。随着第三方 Agent 入驻、平台智能体开放等生态模式普及，行业竞争从单一技术比拼，升级为技术、生态、场景、运营的综合竞争。生态构建能力已经成为 AI 企业的核心护城河之一。
" 整体来看，短期看入口与生态红利，中期看产品与场景落地，长期依旧看技术迭代能力，三者协同构筑企业核心竞争力。" 王开这样告诉记者。
以豆包为例，目前其拥有 3.45 亿月活，是字节 AI 的超级流量入口。背后的扣子（字节旗下 AI 编程工具）有 Agent 和工作流，代码助手 Trae 有编程工具，飞书有企业协作场景。单看每一块，字节都有东西可讲。但问题在于，字节内部不同的组织，能否真正协同起来把这件事干成。一旦建立用户粘性，迁移到其他平台的意愿则会下降。留住用户，筛选愿意付费的重度使用用户，这是字节正在下的棋。
定价分化：Token 价值因场景而异，国内外节奏分化
海外方面，大厂越来越关注模型能不能实际干活，涨价已是明牌，一代更比一代贵。比如最新模型 GPT-5.5 的输入定价为 5 美元 / 百万 Token，输出为 30 美元 / 百万 Token，比上一代 GPT-5.4 贵了一倍。在 OpenAI 官网中，当前的定价档位已经列出一个长长的表单，档位越来越细分。
国内市场则出现明显的价格分化，通用场景与生产力场景价格走向并不相同。
通用对话类大模型 API 价格持续探底。以 DeepSeek 为代表，5 月 22 日，DeepSeekV4-Pro API 价格在 5 月 31 日结束 2.5 折优惠后永久调整为原价的 1/4，创下全球大模型 API 价格新低。5 月 27 日，小米旗下 MiMo-V2.5 系列 API 跟进，最高降幅达到 99%，不再区分上下文窗口长度。
6 月 3 日，腾讯云宣布将 DeepSeek-V4 系列模型调用价格进行大幅下调，最高降幅达 97.5%，成为首个大规模跟进 DeepSeek 降价策略的主流云厂商。据中国信通院数据，国内大模型 API 平均价格较 2023 年已累计下降超 90%。
另一边，能够赋能编程、数据分析等高强度生产场景的 " 高端 Token" 价格不降反升。以编程能力见长的智谱 GLM-5，在 2026 年 2 月至 4 月间多次上调 API 价格，智谱 API 价格在 2026 年第一季度同比接近翻倍。
腾讯云的 AI 编程助手 CodeBuddy 也在 2026 年多次提价，主要针对企业级版本。比如企业旗舰版价格由 78 元 / 人 / 月上调至 198 元 / 人 / 月，涨幅约 154%；企业专享版由 158 元 / 人 / 月上调至 316 元 / 人 / 月，涨幅达 100%。这也是腾讯云今年以来第三次宣布涨价。
目前，海外企业端全面转向 Token 按量计费的趋势，尚未在国内形成普遍风潮，多数本土厂商仍以订阅制或混合模式为主。但智谱 GLM-5、腾讯 CodeBuddy 等生产力模型的涨价动作，也释放出信号：高价值场景下，Token 的定价权正在被重新定义。
王开分析，Token 经济的逐步落地，将推动 AI 产业链价值重估，也为 A 股相关赛道带来结构性机会。
" 其一是高频算力调用拉动智算中心需求，算力租赁、调度、运维等业务景气度上行；二是通信运营商板块，高频的 Token 流转将持续激活算力网络、数据通信等基础业务。三是 AI 应用板块，Token 计费叠加订阅制的混合商业模式，彻底改变了应用层单一的变现模式，助力企业优化营收结构与盈利模型。"
从 " 按人头 " 到 " 按 Token"，AI 行业商业化的博弈一直在进行。海外依托开发者与企业生态正在加速向 Token 模式转向，国内立足海量 C 端用户深耕订阅体系。最终哪种计价 " 度量衡 " 成为主流，又或者分属商业模式的不同阶段，不仅取决于技术和定价策略，更取决于用户对 "AI 服务值多少钱 " 这一问题的回答。
