价格降了99%，然后呢
2024年初，调用一次国产大模型API，每百万token大概几十块到上百块。到2025年中，DeepSeek V2发布，直接把价格打到一块钱。一块钱。行业炸了。
然后就是连锁反应。字节的豆包跟进，阿里通义千问降价，百度文心一言也撑不住了。2026年更离谱——豆包Lite直接免费，智谱GLM-4-Flash免费，通义千问Qwen-Long输入0.5元/百万token、输出2元。
我把几家主流模型的最新定价整理了一下。声明在先：不一定完全准确，各家计价体系太乱了，有的按token、有的按字符、有的按调用次数，还有些藏着"并发限制"和"优先级降级"，只能做个大概参考。
- DeepSeek V3：输入0.5元/百万token，输出2元/百万token
- 豆包Lite：免费（有额度限制，但普通开发者根本用不完）
- 通义千问Qwen-Long：输入0.5元，输出2元
- 智谱GLM-4-Flash：免费
- 文心一言ERNIE-Speed：免费（百度智能云上）
价格降了99%不止。一年半以前大家还在讨论"大模型太贵了，小公司用不起"——现在的问题是"这么便宜，做模型的公司怎么活？"
能问出这个问题的人，大概都是认真想过商业模式的人。大部分人只会觉得"挺好的，便宜了谁不喜欢"——但你稍微算一下推理成本就知道，现在这个定价下面，没有一家模型公司能靠卖API回本。
三条战线，三种算账方式
表面看大家都在打价格战，但仔细想想，打的不是同一个战争。
云厂商：模型是钩子，云才是生意
阿里和华为是典型。通义千问降价甚至免费，因为模型本身不指望赚钱——它是卖云服务的钩子。你用了通义千问的API，数据存在阿里云上，推理跑在阿里云的GPU集群上。模型可以免费，算力和存储要收钱。阿里2025年财报提到AI相关云收入连续六个季度三位数增长——模型亏一点，云赚翻了。这笔账算得过来。
流量平台：生态闭环，API只是入口
字节是典型。豆包几乎免费，但它不需要靠API赚钱——豆包是字节AI生态的入口。用户习惯用豆包了，自然就用飞书的AI功能、抖音的AI创作、剪映的AI剪辑。API那点收入对字节连零头。字节大模型业务ARR已经做到40亿美元（2026年7月数据），主要靠企业服务和生态绑定，不是卖token。
纯模型公司：只有一条路，就是规模换生存
DeepSeek、智谱、月之暗面——没有云底座，没有流量生态，只能卖模型本身。这才是最尴尬的。
DeepSeek一直被说"成本定价"。V3训练成本约560万美元，远低于GPT-4，所以能定低价。但训练成本低不等于推理成本低。DeepSeek用MoE架构，推理时激活的参数少了，访存压力却很大。有行业人士估算，按现在的API定价，单次推理可能是微亏的。它还在烧——2026年初融了新的一轮，弹药充足，短期内不会停。
智谱比较有意思。2025年API定价涨了83%，调用量反而涨了400%。说明之前定得太低了，也说明用户对价格的敏感度没想的那么高——质量够好、服务够稳，有人愿意付溢价。智谱2025年收入7.24亿，在独立公司里算不错。
月之暗面最复杂。Kimi C端用户量大，API收入占比超过七成。2026年中ARR突破3亿美元，估值却已经500亿。资本市场对它的盈利预期很高——但以现在的定价水平，盈利遥遥无期。
真正赚钱的不是模型公司
说实话，这场价格战里，没有一个模型公司在靠API赚钱。
上游的GPU厂商才是真正赢家。英伟达2025财年数据中心收入475亿美元，同比涨了217%。国产GPU也在闷声发财——寒武纪2025年营收同比翻了快6倍。不管你怎么打价格战，只要推理量在涨，GPU的需求就在涨。模型公司烧钱抢规模，GPU厂商什么都不要抢，躺着赚钱。
其次是云厂商。阿里云、华为云、腾讯云的AI推理收入都在猛涨。模型API免费了，推理跑在云上、数据存在云上、网络走云的通道——这些都收费。
这个局面挺荒谬的：模型公司在前台打得头破血流，钱全被后台的GPU和云厂商赚走了。有点像当年网约车大战——滴滴和快的烧了几十亿补贴用户，最后谁赚了？卖车的和修车的。
还有个更麻烦的问题。免费模型的质量已经"够用"了。对大多数场景——客服问答、内容摘要、简单翻译——免费的豆包Lite或通义千问Qwen-Long完全够用。那谁还愿意付费？
如果够用就行的用户占了大头，那收费模型的用户池只会越来越小。这个逻辑走下去，对独立模型公司是致命的。
价格战会怎么收场
我的判断：打不了太久。大概三种走向。
第一种：分层。免费模型做简单任务，付费模型做复杂——代码生成、金融分析、医疗诊断这类。这个趋势已经在发生了。豆包Lite免费、Pro收费；通义千问Qwen-Long近乎免费、Qwen-Max按量计费。用户被价格引导到不同模型层。挺自然的。
第二种：淘汰。独立模型公司里，没有差异化能力的会被清出去。我特别不看好那些"跟DeepSeek差不多但更贵"的——性能差不多，价格是人家的5倍，凭什么用你？品牌？关系？都不持久。能活下来的独立公司，要么有明确技术壁垒——某个垂直领域远超同行，要么有明确商业壁垒——深度绑定大客户。
第三种：整合。2026年已经有信号了——字节把飞书并入豆包，腾讯把QClaw并入WorkBuddy。大厂在整合AI能力，小厂空间在收缩。我估摸着2027年会有一波AI模型公司的并购潮。不是主动选的，是活不下去了。
对开发者来说这是个危险信号。你现在用的免费API，可能半年后就没了。不是涨价——公司倒了，API直接关停。
开发者怎么办
如果你正在用大模型API做产品，三条建议。不复杂，但每条都能救命。
别绑定单一供应商。你的系统里，模型调用层做抽象，能快速切换。今天豆包，明天切通义千问，后天切DeepSeek。不是技术洁癖，是生存策略。做起来不麻烦——多加一个适配器的事。
关注"够用"不是"最强"。很多时候你不需要最贵模型。便宜模型解决80%的需求，剩下20%用贵的兜底。混合策略。我在实际项目里见过有人全部用最贵的模型跑——月底收到账单的时候脸都绿了。
考虑本地部署。数据敏感或调用量大的场景，本地跑小模型（7B-14B参数）成本可能比API低。而且不依赖外部服务，不会被突然涨价或停服影响。
说实话，我也不知道这场价格战会打到什么时候。但有一条：免费的东西最贵。你现在省下的API费用，是你未来的迁移成本。
