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。

GPT-6 Luna在此基础上更进一步，OpenAI已将其下放至ChatGPT免费层，C端用户可零成本使用。 

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。 

对Anthropic和OpenAI来说，0.1美元是门槛，门槛后面还有别的收入。但到了国内厂商这里，能不能也成“门槛”，取决于除了裸价之外，它们手里还有没有别的牌。 

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。