Opus 5.5、GPT-6 Sol、Luna 一夜齐发！价格腰斩

大家好，我是鹿远。

过去 48 小时，AI 圈出了件挺有意思的事。

Anthropic 和 OpenAI，前后脚发新模型，中间只隔了不到两小时。

换平时，主角应该是"谁更聪明"。

这次不是。

这次所有人都在谈同一个词：降价。

我的判断先放这儿，不绕弯子：

价格战打到这个份上，还在按旧价格做 AI 选型的人，是在替去年的自己付账单。

为什么敢这么说？

先看我核实过的三组数字。

第一组，OpenAI 发布 GPT-6 Sol 和 Luna，API 价格较上一代直接砍半：Sol 输入每百万 token 2 美元、输出 10 美元，Luna 低到 0.1 和 0.5 美元（OpenAI 官方，9 月 22 日）。

第二组，Anthropic 同日发布 Claude Opus 5.5，官方口径是典型任务的运行成本比 Opus 5 降 40%，输出速度还快了 30% 以上（Anthropic 官方，9 月 22 日）。

注意一个细节：它的 token 单价其实只降了 20%，剩下那 20%，是模型干活更省量省出来的。

第三组最狠。Epoch AI 发了一份报告，结论一句话：达到同样的 AI 能力，成本每季度下降约 47%（epoch.ai，9 月 22 日）。

注意，是每季度。

折成年，就是一年便宜十几倍。

报告里有个对比我印象很深：这个降价速度，约是锂电池的 18 倍。

锂电池跑了二十年的路，AI 一年就走完了。

报告自己也留了话：厂商可能针对跑分做优化，账面降幅会比真实工作快。

但就算打个折，方向不会变。

AI 与电力、锂电池、DNA 测序、算力的历史成本下降曲线（Source: Epoch AI，CC-BY）

光说价格，你可能无感：便宜是便宜了，东西还行吗？

这才是这次最值得说的地方。

一、不降反升

搁以前，降价通常意味着减配。

这次邪门就邪门在：价格往下走，跑分往上走。

先看 Opus 5.5。

第三方评测机构 Artificial Analysis 的智能指数，它拿了 58 分，直接登顶，把 GPT-6 Astra 和上代旗舰都甩在身后。

官方公布的 9 项测试，7 项领先，三项编程测试全是第一。

最能说明问题的是长任务。官方内测里，它用 9.5 小时把负载均衡软件 HAProxy 从 C 语言整体改写成 Rust，几乎全数通过回归测试，成本比上代旗舰低 51%。

还有个早期测试案例：有人用它不到一天，完成了 68 万行代码的迁移。

再看 GPT-6 Sol。

价格砍半的同时，Artificial Analysis 的 max 档评测里，幻觉率从上一代的 92% 压到了 60%（压力测试口径，不是日常聊天的出错率）。OpenAI 自己的内部事实性评估，错误数量也只有上一代的一半。

最夸张的是 Luna。

每百万 token 一毛钱的轻量模型，在软件工程测试 DeepSWE 上拿了 66.6 分。官方口径，这已经能跟上一代旗舰的中档水平掰手腕。

当然，冷水也得泼一盆。

Artificial Analysis 发现，Opus 5.5 在最高档位特别"能吃 token"，单任务用量比上代高出六成，算下来单任务成本反而没降。

所以官方那句"成本降 40%"，说的是默认档位的典型任务。

你看，连"降价"这件事本身，都得算账才能看明白。

但总体结论没变：

这轮降价不是减配清仓，是加量还降价。

二、一笔账

空说没意思，我来算一笔。

举个最常见的场景：一个用 AI 比较狠的小团队，客服问答、内容初稿、代码辅助全上，一个月大概跑 10 万个"任务"。

这笔账怎么估？

OpenAI 自己公布了一组对比：在一个覆盖销售、客服、运营等场景的智能体测试里，GPT-6 Sol 单任务成本约 0.27 美元，而上一代旗舰按同口径约是它的 11 倍。

咱就按官方口径粗算：

一个月 10 万个任务，用上一代旗舰，账单约 3 万美元。

换成 GPT-6 Sol，约 2700 美元。

一个月省两万七千美元，一年省出一辆保时捷。

得说明白：这是按厂商公布的单任务成本做的等比估算，不是我自己跑出来的实测，方向可信，数字别当真金白银。

再叠上 Epoch 那个 47%。

同样这笔预算，三个季度之后，能买到的能力大约是今天的四到五倍。

翻译成人话：

你今天花 100 块干的事，明年开春大概 20 块就能干。

想想你上个月刚签的那单，后背凉不凉？

同任务成本对比（按 OpenAI 官方 AutomationBench 口径，外推值为估算）

那大厂凭什么敢这么降？

有人会说，抢市场呗。

这话只说对了一半。

前面那些跑分已经说明问题了：现在的旗舰模型，互相之间的差距，已经小到用户开始用价格投票。

能力一旦同质化，定价权就没了，我不砍，隔壁明天也会砍。

还有个细节：OpenAI 这次把缓存命中的输入 token 折扣拉到了 90%，GitHub 用这个机制，让 Copilot 需要重新算的内容直接少了一半。

什么行业才会在这种成本细节上做文章？

电费、带宽、云服务器。

模型正在从高科技产品变成大宗商品，像电，像带宽，像云主机。

大宗商品时代什么玩法？

没人会为了用电便宜，提前囤一年的电。

但过去一年，囤 AI 额度、签 AI 长约的人，一抓一大把。

同性能成本指数（Epoch AI 数据，-47%/季度）与锂电池降价曲线对比

三、三条动作

那现在到底该干什么？

不说虚的，三条。

第一，别签长约，别囤额度。

每季度 47% 的降幅摆在那儿，任何超过三个月的价格承诺，都可能把你钉死在一个注定过时的价位上。

合同里没有降价同步条款的，一律谈月付。

不用 API、只买会员的，这条对你一样成立。

Anthropic 这次顺手把付费套餐的五小时额度提了，还送一次自主重置；Luna 干脆向免费用户开放。

红利正在往订阅端渗，所以会员也别急着续年付。

第二，按任务路由，别全家桶。

不是所有任务都配得上旗舰模型。

前面说了，Luna 这种一毛钱的轻量模型，已经能跟上一代旗舰掰手腕。

分类、打标签、格式转换、初稿生成，交给中低价位模型，成本能差出一个数量级。

旗舰模型留给真正烧脑的那 20% 任务，比如几十万行代码的迁移、几个小时的长任务，那才是 Opus 5.5 们的主场。

这一条做好了，账单砍半真不夸张。

直接给一份可照抄的配置单：

第三，每月重算一次账。

选型这事，以前一年想一次，现在一个月得想一次。

花一个下午，把上个月的 token 用量按任务拆开，看看多少贵模型在干便宜活。

尤其检查一件事：是不是开着最高档位跑日常任务。Opus 5.5 那个"最高档多吃六成 token"的坑，就是专门给不看档位的人准备的。

这个动作值多少钱？

月账单 1000 美元的团队，筛掉三成浪费，一年省下的钱，够给每个人换台新电脑。

写到这，想起一个老比喻。

早年间带宽贵，大家传张图压缩再压缩，抠抠搜搜。

后来带宽白菜价了，谁还抠那个？

AI 正在走带宽的老路：今天你觉得贵的，明年都是白菜价。

你们团队现在一个月烧多少 token？有没有被长约坑过？评论区聊聊。

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我是鹿远，谢谢你看我的文章。我们，下次再见。