以最新發布的Claude Haiku 5.5爲例，Anthropic官方給出的API定價極其激進：當提示詞不超過10萬Token時，輸入每百萬Token僅需0.1美元，輸出每百萬Token僅需0.5美元。

跟上一代Haiku 4.5相比，降幅相當徹底：這一檔的輸入和輸出價格直接下調了90%。按Anthropic官方的說法，新模型的平均運行成本比上一代整體縮減了約75%。

更關鍵的是，Anthropic並沒有把這次降價限定在一個只能做簡單問答的殘血小模型上。Haiku 5.5具備1M Token的上下文窗口，最高支持128K輸出，官方還特別突出了它在代碼生成、工具調用、瀏覽器操作以及作爲子Agent時的實測表現。

Anthropic甚至明確指出了一個典型落地場景：讓Haiku 5.5充當主Agent身後的“子Agent”，去批量處理大量簡單繁瑣的雜活。對開發者而言，工作流裏的基礎環節顯然多了一個極具性價比的務實選項。

追溯到今年7月底，OpenAI同樣搞過一輪大幅調價。GPT-5.6 Luna的API輸入價格從每百萬Token 1美元直接砍至0.2美元，暴跌80%；Terra的輸入輸出價格也分別下調了20%。

OpenAI當時的口徑是：隨着模型推理效率提升，單位成本被有效攤薄，因而能夠進一步讓利降低API單價。

再往前看，DeepSeek此前幾輪價格調整已多次成爲行業焦點。2024年末到2025年初，DeepSeek憑借極低成本的模型和極具侵略性的API定價，把“AI模型到底應該賣多少錢”這個問題重新摔在了整個行業面前。

如今，美國頭部大廠也相繼入局。模型能力越來越強，調用單價卻越來越低，開發者自然樂意將更多業務交給AI去跑。

但對廠商來說，單次調用是便宜了，用戶砸過來的工作量卻成倍激增。尤其是Agent類應用，一項任務往往需要反復讀取資料、調取工具，再根據返回結果不斷推理。用戶表面上只發了一條指令，後臺的模型可能已經跑了幾十輪。

如果是通過API調用，這些消耗全都會一筆筆清晰地計入賬單。可訂閱用戶每個月交的只是固定包月費，用戶使喚AI幹的活越多，廠商背地裏承擔的運行成本就越高。

SemiAnalysis曾給出一組估算：訂閱業務只貢獻了Anthropic約10% 的收入，卻佔用了其超過40% 的推理算力。這筆賬雖然針對的是Anthropic，但也徹底挑明了AI會員模式面臨的真實成本壓力。

模型單價下降，絕不等於固定月費能長期兜住用戶無節制上漲的算力消耗。

這樣看來，OpenAI收緊原有額度、推出更貴套餐，背後控制成本、逼迫重度用戶加錢買單的意圖也就一目了然了。

但你真以爲，AI卷到白菜價，普通用戶就穩賺不賠了？

AI公司“偷工減料”，比你想象的狠

AI公司想少補貼一點，辦法可遠不止明面上漲價這一種。會員費可以紋絲不動，但裏面到底裝多少額度、不同模型怎麼扣算力，能暗箱操作的空間多得是。

美國AI行業研究機構SemiAnalysis最近就專門做了一次橫向對比，測了測OpenAI和Anthropic的訂閱服務究竟能讓用戶真正榨出多少算力。

它的測試邏輯很務實：研究人員先對不同訂閱套餐進行實測，統計用戶在特定周期內總共能消耗多少輸入、輸出和緩存Token，再統一按照各家模型對外的API官方單價折算成美元金額。這麼一來，即便訂閱方案沒有明碼標價每個Token多少錢，用戶實際喫到的算力價值，也有了直觀可比的客觀尺度。

測試結果相當懸殊。按SemiAnalysis的測算，在面向日常高頻使用的中檔模型上，Anthropic高級訂閱所能給出的API等價價值，最高達到了OpenAI的5倍以上。

當然，這個對比也有其局限性。不同模型的Token單價本就不同，API折算價值高，並不等同於實際體驗一定能好出5倍。但SemiAnalysis進一步拉出純粹的Token吞吐量對比後，兩家服務之間的額度差距依然十分刺眼。

9月底，OpenAI重新開放每月200美元的Pro訂閱時，新購入的用戶拿到的實際使用額度，已經明顯縮水。與此同時，他們推出了每月500美元的Pro 500套餐，專門面向那些需要更高頻調用的重度羣體。

OpenAI官方幫助頁面也坐實了這次變動：符合條件的老用戶只能把原有額度維持到10月29日，之後同樣會轉入縮水後的新方案。

更耐人尋味的是，新推出的500美元套餐，根據SemiAnalysis當時的實測，能提供的Astra使用量相比舊版200美元套餐只提升了約21%。多掏了足足300美元，換來的額度卻完全不成正比。

這意味着OpenAI正在暗中重構訂閱服務的邊界：每個月肯掏200美元，不再代表可以像以前那樣不限量調用模型；如果想要更充裕的額度和響應速度，用戶只能被推着去買更昂貴的套餐。

搞這種小動作的，還不止OpenAI一家。

今年5月，Anthropic曾將Claude Code部分套餐的5小時使用上限翻倍，並取消了高峯時段對Pro、Max用戶的額度限制。

但到了新一輪模型上線與調價期間，它又轉而通過調配不同模型之間的可用額度比例，暗中把控用戶實際消耗的總算力。

SemiAnalysis在實測中還發現，個別賬號之間甚至出現過多達20% 左右的額度差異；相關廠商隨後向其確認，這屬於小規模推行的A/B測試——盡管報告並未指名道姓點出這家廠商的具體名字。

這在本質上與大家常說的“大數據殺熟”如出一轍：賬單上的數字看似沒變，廠商卻能通過收緊調用頻次上限、暗調模型額度分配，乃至小範圍推行不同的限額策略，悄悄縮水用戶實際能夠調用的服務權益。

對日常偶爾問兩句的普通人來說，這些改動或許毫無察覺；但對每天重度依賴模型寫代碼、跑Agent自動化流程的重度用戶而言，額度松緊直接決定了手頭的生產力會不會半路撂挑子。

賬單上一分沒少扣，能使喚的算力卻無聲無息地縮水了。

問題是，爲什麼各大AI巨頭都在同一時間，步調一致地盯上了這些重度用戶燒掉的算力？

AI訂閱生意，也許沒有賺錢之日

一個根本原因是，這門看似風光的生意，到現在依然很難賺到錢。

據《金融時報》披露的公司內部材料，OpenAI預計在2026年至2030年間，累計現金支出將比收入多出2780億美元。哪怕收入一直在漲，也追不上往外花的錢。

Anthropic同樣面臨盈利質疑。2025年，它的年收入增長到約46億美元，經營虧損卻擴大到約80億美元。投資研究機構New Constructs在10月發布報告，只給它約1500億美元的估值，與外界傳聞其可能尋求的2萬億美元IPO估值相差甚遠。

這家機構質疑的焦點不無道理。收入漲得再快，這家公司到底什麼時候能真正賺到錢？

矛盾就在這裏。模型要持續升級，算力基建要不斷擴張，產品價格卻被競爭對手一路往下壓。大廠既要燒錢把模型做得更強，又得降價搶用戶。靠投資人的錢補貼，能先把生意做大，但很難一直持續下去。

尤其是訂閱模式。用戶每月交的錢是固定的，讓AI幹的活卻越來越多。偶爾閒聊兩句，和每天讓AI寫代碼、查資料、連續工作幾個小時，廠商承擔的推理成本差得很遠。

用戶覺得，既然掏了會員費，物盡其用當然天經地義；廠商卻得盤算，這份包月費夠不夠覆蓋實際消耗的算力。

直接漲會員費，廠商也有顧慮。同行還在打價格戰，用戶隨時可以轉投別家。到時候漲價還賺不了幾個錢，但卻把自己的老客戶給趕走了。

於是，月費不動、額度縮水，再推出更貴的套餐，就成了讓用戶多付錢的另一種辦法。

這才是是“殺熟”最讓人惱火的地方。

老用戶已經按原來的額度安排好了工作，每個月也一分不少地續費。結果價格沒變，額度卻少了一半。想讓手頭的工作繼續跑下去，要麼等額度恢復，要麼再次加錢。