AI產業價格戰持續升溫。OpenAI、Anthropic近期陸續調降部分模型價格，背後除了企業AI使用量增加、帳單成本攀升，也與中國AI業者推出價格較低、效能差距縮小的模型有關。當企業開始尋找更具成本效益的替代方案，美國AI業者也從過去偏重模型效能的競爭，進一步面臨價格與商業模式的考驗。
企業AI服務的計費方式變化，是這波價格壓力的重要原因之一。OpenAI與Anthropic部分企業客戶從固定訂閱轉向依使用量計費，企業需按照消耗的運算資源支付費用。隨著AI使用量增加，部分企業開始限制使用量或尋找價格較低的替代方案，DoorDash、Airbnb等企業也表示已開始使用中國開發的模型，以控制相關支出。
與此同時，月之暗面、DeepSeek等中國AI業者陸續推出新模型，產品效能與美國領先模型的差距逐漸縮小，讓價格成為企業選擇模型時的重要考量。相較於高階模型，中階產品更容易面臨成本效益比較，因此美國AI業者近期的降價措施也主要集中在這個市場。OpenAI將GPT-5.6 Luna每百萬輸入Token價格從1美元降至0.20美元，輸出Token則從6美元降至1.20美元；Anthropic推出Opus 5，價格約為其Fable 5的一半，並取消原訂9月調高Sonnet 5價格的計畫。
中國模型的競爭力，也不只是反映在Token單價。Artificial Analysis的模型評測顯示，Anthropic Opus 5在中等運算強度下，表現與單次任務成本可與月之暗面的Kimi K3最高運算強度相近；OpenAI GPT-5.6 Luna在最高運算強度下的表現與DeepSeek V4 Flash相近，但單次任務成本接近後者兩倍。相關數據顯示，企業比較模型時，除了牌價，也開始關注完成一項任務實際需要多少成本。
￭ AI模型競爭從技術效能延伸至價格，中國業者以較低成本切入企業市場，OpenAI與Anthropic近期陸續調整部分模型價格。（圖／unsplash）
不過，Token價格並不能直接代表模型的實際使用成本。相關報導指出，能力較強的模型有時能用較少Token或較少次嘗試完成任務，因此即使單價較高，完成特定工作所需的總成本仍可能低於價格較低的模型。Hostinger AI技術主管Mantas Lukauskas則認為，目前最頂尖模型的價格仍可能持平甚至上升，這波價格調整將成為OpenAI、Anthropic能否守住高階模型定價的考驗；他指出，美國AI業者目前是在降低中階產品價格，同時維持高階產品的價格。
對AI產業而言，這場競爭因此不只是單純的降價。當中國模型以較低成本切入企業日常使用場景，美國業者一方面需要降低中階產品價格以留住客戶，另一方面仍須維持高階模型的技術優勢與定價能力。未來企業如何在模型效能、使用成本與實際任務需求之間取得平衡，也將成為AI服務市場持續競爭的關鍵。