文 | AIX 财经（AIXcaijing），作者｜王璐，编辑｜魏佳
过去两年，说起大模型的 " 价格屠夫 "，没人会想到 Claude。
DeepSeek 把百万 tokens 的价格打到几毛钱，逼着国内厂商一轮轮跟降，让 " 大模型用不起 " 成了旧闻，便宜也几乎成了国产模型的集体人设。Claude 则一直站在价格表的另一头，上一代 Haiku 4.5 每百万 tokens 输入 1 美元、输出 5 美元，在不少开发者眼里，属于好用但不便宜的那一档。
10 月 8 日凌晨，位置换过来了。Anthropic 推出了一款主打日常简单任务、走低价路线的轻量级模型 Claude Haiku 5.5，10 万 tokens 以内的请求每百万 tokens 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，单价只有上一代的 1/10，甚至比国内同为小模型的 DeepSeek-V4.1-Flash 还便宜。
几乎同一时间，OpenAI 宣布 GPT-6 全量上线，付费用户可使用 GPT-6 Sol，免费用户也能用上 GPT-6 Luna。有网友调侃，OpenAI 这是要 " 变豆包 " 了。
一家降到地板价，一家直接免费，海外两大巨头同时对价格动了手。它们图什么？0.1 美元的 Claude、免费的 GPT 真的好用吗？当便宜不再是国产大模型的专属，DeepSeek 们手里还剩什么牌？
01.Claude 比 DeepSeek 还便宜，是真的
本轮模型厂商的价格战重心，集中在小模型身上。
旗舰模型通常承担着模型厂商的品牌与技术上限，定价不宜大改。而小模型以有限的推理成本承接高并发、轻量化任务，是争夺开发者的入口，也最适合拿来打价格战。
小模型中，当前最具可比性的三个样本是 DeepSeek-V4.1-Flash、Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna。AI 软件工程师覃相告诉「AIX 财经」，三者在设计理念、目标场景与成本结构上高度相似，适合直接对比。
先看定价。
API 方面，Claude Haiku 5.5 与 GPT-6 Luna 同价：输入在 10 万以内，每百万 tokens 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元。横向对比 DeepSeek-V4.1-Flash，两家海外厂商在输入与输出端均价格更低，即便以后者五折后的非高峰档计算，结论依然成立。
需要说明的是，Haiku 5.5 的低价有一个前提，每次发送的内容不超过 10 万 tokens。超过这条线，输入输出价格均涨为原来的五倍（0.50/2.50 美元）。DeepSeek-V4.1-Flash 则是一百万 tokens 容量内统一计价，不分长短。
如果同一份材料要反复使用，DeepSeek-V4.1-Flash 的缓存价 0.003 美元也低于 Haiku 5.5 的 0.01 美元。
我们以一份 4 万 tokens 的产品文档为例，置顶后连续追问，每轮新增提问 500tokens、回答 300tokens，均按非高峰价计算。
第一轮，文档要写入缓存。按 Anthropic 的缓存写入价（保留 5 分钟为 0.125 美元 / 百万 tokens），加上回答，Claude 合计约 0.52 美分；DeepSeek 无写入溢价，约 0.63 美分。Claude 花费更低。
从第二轮起，双方的文档部分都进入缓存价，这时 DeepSeek 更便宜。同样一轮，Haiku5.5 约 0.06 美分，DeepSeek 约 0.04 美分，每轮便宜约 0.02 美分。首轮攒下的优势，追问几轮就被追平了。
也就是说，如果是轻度使用，随手问几次，Claude 是便宜的。如果是重度复用，把文档当知识库反复查，DeepSeek 的缓存价会更有优势。
账算清楚了，剩下的问题是：这么便宜，好用吗？
Haiku 5.5 的定位是执行层模型，摘要、压缩、分类、数据库查询，以及作为大模型的子代理执行子任务，均在其设计范围内。按 Anthropic 公布的基准，其各项维度的表现均强于同级别的 GPT-6 Luna。
DeepSeek-V4.1-Flash 的发布基准则集中在另一个方向，DeepSWE v1.1（多文件软件工程）74.2、Terminal-Bench 2.1（终端任务）90.6，官方称在其选定的 Agent 基准上超过了自家上一代旗舰 V4-Pro。
需要注意的是，这些成绩都是厂商自报，DeepSeek 的成绩基于最高推理强度，两家用的也不是同一套测试，三家之间目前没有可以直接横向比较的官方数据。但大模型从业者云中江树做过简单任务的实测，他的感受是，三家小模型水平相似，拉不开差距，能感知的差别在复杂指令上。
综合现有信息，可以下一个结论，三家小模型能力差距不大，均能胜任其目标场景。价格上，在 " 短上下文、API 裸价 " 口径下，Haiku 5.5 与 Luna的价格确实降至DeepSeek 之下，且 Luna 对 C 端免费。
值得一提的是，Anthropic 为这一低价设定的适用范围，恰好是其过往请求分布的主体，按官方口径，约 90% 的 Haiku 请求发送内容不超过 10 万 tokens。也就是说，绝大多数日常用量都落在优惠区里，0.10 美元是 Anthropic 算过账的入口价。至于入口之外从哪里赚钱，就要从它的整张价格表来找答案。
02. 把价格打到 0，图啥？
同一张价格表上，一家公司最便宜和最贵的模型，跨度巨大。OpenAI 的 GPT-6 分三档，最贵的 Astra 输入 10 美元，比 Luna 贵出百倍。Anthropic 也类似，旗舰 Fable 5.1 输入 10 美元，主力档 Opus 5.5 输入 4 美元，均比 Haiku 5.5 高出不少。0.1 美元与 10 美元之间，卖的是不同的东西。
先看 Anthropic。
第一笔是入门价，不求赚钱。覃相的判断是，小模型这一档大概率是微利或保本，但它不是亏钱引流的工具，而是整个商业生态的流量引擎与生态构建抓手。单次调用可以不赚钱，但只要调用量足够大、开发者足够多，用户就留在这个生态里，后面订阅、长文、企业服务这些更贵的收入，才有机会发生。0.1 美元 / 百万 tokens 的输入价格，买的是这张入场券。
第二笔才是收入。入门价让出去的部分，要靠更贵的档位赚回来。Haiku 5.5 超 10 万 tokens 后，输出价涨为原来的五倍；Opus 一档的输入单价是 Haiku 低价档的 40 倍，承接的是长文档、复杂任务这些账单膨胀的场景。
同一天，Anthropic 还宣布 Sonnet5.5 的缓存读取价从 0.20 美元砍至 0.10 美元。这一刀 " 砍下去 "，主要是为了留存，Claude Code 等 Agent 应用中，系统提示、工具定义与历史上下文每轮均需重复读取，缓存读取占输入的大头。对靠它写代码的团队来说，Agent 每跑一轮，这些固定内容都要重新读一遍，一个月下来，缓存读取往往超过新增内容本身。这次砍的正是账单里占比最大的那块。低价吸进来的新客要接住，已在付费的老客也要留住。
Anthropic 敢这么降，是因为它的基本盘不在 token 差价上。它的收入主要是 Claude Code 带动的开发者订阅与企业席位，入门档就算不赚钱，也能用存量账户补回来。
OpenAI 的账，算法不同。
它是真免费，但有条件。ChatGPT 的免费版从来都有，过去跑的是上一代模型，旗舰升级、免费层接旧型号。而这一次，免费用户拿到的是与旗舰同代发布的 Luna，免费与付费的代际差被抹平了。但成本是可控的，免费层有次数限制，跑的又是小模型，成本压在低位，却能拉来用户。同时，Luna API 照收 0.10 美元的输入价，说明免费只限于 C 端，免费用户消耗的算力，OpenAI 可以记在获客成本里。
这套分层定价，已经成了海外大模型公司的共识。Google 动手最早，旗舰 Gemini 3.1 Pro（输入 2 美元、输出 12 美元），小模型是 Flash 家族，免费端为 Flash-Lite。也正因为有这套多层结构托底，各家才不怕 0.1 美元的 API 不赚钱。
国内的情况不太一样。" 国内旗舰虽然也不是完全不收钱，GLM、Kimi 这些也卖会员（每月几十块），但付费渗透率很低，撑不起营收主体。C 端订阅只是零花钱，主要收入是 API 与 ToB。" 覃相表示。
03. 海外低价潮下，国内头部模型怎么接？
综合几位从业者的判断，牌有没有，要分国内、海外两个市场来看。
在国内，影响有限。价格只是用户决策的一个因素，海外低价能夺走的，主要是价格敏感型用户。
多位从业者表示，DeepSeek 在国内的地位短时间内不会被动摇，原因有三点。一是中文语境的优势；二是 Claude 在中国境内未提供服务，接入不稳定，实际使用成本远高于官网标价；三是国内企业大量需求是私有化部署与微调定制，这是闭源模型进不来的市场。云中江树的体验是，在国内，综合使用成本更低的仍然是 DeepSeek。
国内其他几家大模型厂商的处境各不相同，短期来看，各有各的壁垒。
千问同走开源路线，是 Hugging Face 上衍生模型数量最多的开源家族之一，微调、部署的工具链最为成熟，开发者生态是它的护城河。豆包背靠字节的流量与广告变现体系，靠 C 端免费做到国内用户规模最大的 AI 原生应用，免费对它来说本就是获客手段。Kimi 押注长上下文，能读长文档的心智在国内仍属独一份，但如何把这份心智变成收入，是它自己的待解题。智谱深耕 ToB，政企客户与私有化交付构成基本盘，海外闭源厂商降价挤不进这个领域。
但在海外，压力是真的。
Haiku 5.5 会分流一部分原本倾向 DeepSeek 的开发者。覃相的判断代表了一部分受访者的看法，它确实带来了压力，但可能没那么大，因为海外同样存在大量私有化部署与定制化需求，开源生态（如 DeepSeek 开放权重）能承接这部分需求，这是闭源 API 给不了的护城河。
那么接下来怎么接？从业者的答案类似：拼价格意义不大，更重要的是补结构。
一方面是补分层，建立旗舰 + 小模型 + 免费端的三层结构，让旗舰敢于定价、小模型走量、免费端做渗透；另一方面是放大开源。闭源低价不可避免，但开源生态、私有化部署、定制化服务，是国内厂商手里唯一不依赖裸价的牌。
但国内厂商真要照搬三层结构，也有几个卡点。
首先是 C 端很难收费。在国内，免费已经是用户的默认预期，谁先收费，谁就可能先流失用户。海外用户为软件订阅付费的习惯更成熟，国内厂商要在先免费铺开之后再收费，难度大得多。
其次是缺少一个能撑起订阅的产品。Anthropic 敢在小模型上让利，背后有 Claude Code 带来的开发者订阅和企业席位兜底。国内各家的编程工具和会员产品还在起步阶段，订阅收入还托不住入门价的补贴。
各家离补齐的距离也不一样。
豆包底子最好，C 端渗透已经基本完成，且已经在推行会员订阅；Kimi 缺在独立的轻量模型，7 月它用开源旗舰 K3 打了一轮技术牌，但当对手都在不断降价，缺乏低价独立小模型的产品线，可能将大批开发者拒之门外。值得注意的是，小模型并不需要独立的研发线，行业通行的做法是旗舰蒸馏，边际成本远低于一次旗舰迭代，Kimi 缺的并非能力，而是优先级排序。
DeepSeek 的 API 这一层最完整，Flash 档、非高峰半价、开源权重都在，缺的是给 C 端讲一个收费的故事；智谱是另一种情况，免费端有清言、订阅有会员和 Coding Plan、B 端有私有化部署，三层都具备，但清言的用户规模与豆包、DeepSeek 存在明显差距，三者之间没有形成有效协同。
海外厂商敢把 0.1 美元当门槛，是因为门槛后面还有订阅、缓存、工具与企业服务这几份收入。如今小模型变成入口，token 差价不再是利润主体，国内厂商真正要补的，是门槛背后那套收钱的结构。
* 题图由 AI 生成。
