A社O社，坐不住了

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• 2026-09-24
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美国时间9月22日，Anthropic发布了Claude Opus 5.5。大约一个半小时后，OpenAI推出了GPT-6 Sol和GPT-6 Luna。

两家公司都将低价作为主要卖点。GPT-6 Sol每百万输入和输出Token的价格分别降至2美元和10美元，**是上一代GPT-5.6 Sol的一半。**OpenAI表示，这一新价格是长期定价，而非促销价或首发优惠价。Luna的输入价格从0.2美元降至0.1美元，输出价格从1.2美元降至0.5美元，最高降幅达58%。Opus 5.5的输入和输出价格分别降至4美元和20美元，比Opus 5低了20%。

降价并非全部，更便宜的模型开始取代高价模型的功能。根据两家公司公布的基准测试，Sol在某些任务中能以更低成本达到高价模型的表现；Opus 5.5则在多项测试中超越了Fable 5.1。

节省的不仅仅是单价。OpenAI改进了缓存机制，让模型减少重复劳动。Opus 5.5完成任务所需的Token更少，加上降价因素，典型任务的整体成本比Opus 5低了约40%。对用户而言，同样的预算可以完成更多工作。

一个是估值万亿美元、拥有最多用户的AI公司，另一个是在美国企业中付费采用率最高的模型厂商。这两家本不缺愿意支付高价的客户，为何会在同一天主动降价？降价能带来更多用量，但能否让它们保持领先地位？

01.昂贵的模型不再是默认选择

从这次新模型的表现来看，两家公司都在让用户以更低的成本获得过去更昂贵的能力。

Anthropic的Opus 5.5主要在编程、智能体、计算机使用、数学与科学推理方面有所提升，更擅长需要持续执行的开发任务，在整理资料、分析信息并完成报告等工作中的表现也有所改善。**在Anthropic公布的9项基准测试中，Opus 5.5超越了三周前发布的Fable 5.1，但标价仅为Fable 5.1的四成。**Anthropic也提醒，实际使用中两者的差距比跑分显示的要小。

OpenAI的GPT-6 Sol和Luna，是将旗舰功能下放到更便宜的型号中。这两款模型采用了与GPT-6 Astra相似的训练方法，将Astra在专业工作、编程、计算机使用等能力带入更便宜的系列。Sol的事实错误数量约为上一代的一半，编程和计算机使用测试接近或追平更昂贵的模型。

新模型为何没有定价更高？

首先看这两家的产品线本身。Fable是Anthropic最贵的系列，面向复杂、需要长时间运行的任务，但企业并不太买账。企业支出管理平台Ramp的数据显示，Fable 5上线一个月后，仅占企业从Anthropic购买Token的6%。

这等于承认，大多数工作不需要为最高档付费。对用户来说，如果一项工作用Opus就能完成，就没有必要为Fable多付钱。Fable若想继续维持高价，就必须证明它在最难的任务上值得这个差价。

**OpenAI采用的是分档路线，用不同档位的模型承接不同难度的任务。**Astra保持最高能力定位，Sol和Luna则承接更广泛的日常工作。例如，在同一编程任务中，复杂方案可交给Astra，而明确的代码修改和批量检查则可尝试其他型号。

这样一来，最高档模型仅在少数环节出场。Sol和Luna要争取的是那些数量更多、反复发生的日常调用。这类任务单次价值不高，但对价格敏感。费用降低后，企业才愿意将它们接入日常流程并长期使用。

再看市场，企业对AI的花费越来越精打细算。

Ramp9月的报告显示，在其追踪的数据中，每百万Token的有效价格从今年3月的1.15美元降至0.68美元，半年内下降了41%。拉动用量增长的主要是GPT-5.6 Terra、Claude Sonnet这类标准模型。Opus、Fable、Sol等前沿模型的Token调用量占比，从8月约53%的高点回落至45%。

Ramp还指出，一些企业已将标准模型设为公司内部的默认选项。这类模型的表现已足够好，且成本更低。

这意味着，企业不会仅仅因为新模型能力更强就增加预算。模型厂商需要让客户看到，同样的钱可以完成更多工作，或者同样的工作可以花更少的钱。新模型的升级才更容易转化为实际采购和使用。

更大的压力在财务方面。

两家公司的收入都在飞速增长。据公开报道，OpenAI的年化收入在8月超过400亿美元，约为去年底的两倍。Anthropic的年化收入在7月底达到650亿美元，有媒体称其今年有望突破1000亿美元。两家公司的估值也已突破万亿美元，并已向美国证监会秘密递交上市申请。

与此同时，OpenAI仍在大额亏损，2026年第二季度，其经营亏损从93亿美元增至123亿美元。Anthropic虽然首次实现调整后营业利润转正，但要支撑万亿美元的估值，同样离不开持续的高增长。

两家公司此次降价，赌的是用量增长能快于价格下降。

OpenAI已在上一代产品上尝到甜头。OpenRouter公布的数据显示，**7月27日至8月14日的折扣期内，GPT-5.6 Luna的日均Token用量达到促销前的13.8倍，Terra达到5.6倍。两款模型新增的用量份额中，约四分之三来自其他厂商。**这表明，降价确实吸引了部分用户更换模型。

**Anthropic的处境稍好，它需要在已有的企业客户中寻找增量。**Ramp统计的8月美国企业样本中，Anthropic的付费采用率为43.8%，高于OpenAI的39.8%。它的增长还可以来自现有客户，让原本只有部分员工使用Claude的企业，将其推广到更多部门和业务中。Opus 5.5同时提高能力、降低成本，目标正是提高留存率并扩大部署。

02.领先优势还能持续多久

降价能吸引用户，但用户能否留下，取决于模型在实际工作中的表现，以及能否持续节省时间和费用。

OpenAI和Anthropic面临的压力是，能够接手这些工作的模型越来越多。

在开源阵营中，月之暗面的Kimi K3已展现出竞争力。今年7月发布时，它在Artificial Analysis综合智能指数中获得57分，排名第三，在开源模型中排名第一。在Arena的前端编程榜单上，它位列第一，超过了Fable 5和GPT-5.6 Sol，这也是开源模型首次登上该榜榜首。

不过，开源与闭源之间的竞争不仅仅是跑分。

**开源模型的优势在于可控性。**权重公开，企业可以在自己的服务器上运行，数据不出企业；同一模型有多家推理服务商销售，企业不会被单一供应商锁定，价格也更透明。

在闭源阵营中，Grok和Muse Spark也在吸引用户尝试。

SpaceX收购Cursor后，Grok系列模型保持高频更新。**Cursor拥有大量开发者与代码、工具交互的数据，可为模型训练提供帮助。**最新的Grok 4.7在Artificial Analysis的编程智能体评测中比上一代提高9分，已超越GPT-5.6 Sol。持续更新的模型，加上Cursor现有的开发者用户，使Grok有了争夺编程业务的底气。

Meta则通过连续更新缩小了差距。9月发布的Muse Spark 1.3，是其五个月内第四次更新Muse Spark模型。**其中公开可用的版本在Artificial Analysis综合智能得分上追平了GPT-5.6 Sol，且平均任务成本更低。**这一表现被视为Meta正式进入前沿阵营。

对客户来说，可比较的对象更多了。竞争对手只要能接手其中一部分工作，就有机会分走预算。

OpenAI和Anthropic手中仍有两项筹码：已积累的企业客户和复杂任务的交付质量。

先看企业客户。Ramp的9月报告显示，使用开源平台的企业仅占AI付费企业的6.4%，而Anthropic和OpenAI的付费采用率都在四成左右。这类平台也提供闭源模型，所以真实的开源采用率更低。至少到目前为止，开源的追赶尚未明显动摇这两家的客户基础。

降价能帮助这两家守住现有客户，服务使用顺手且费用降低，企业更换供应商的动力自然会减弱。但拥有客户基础只是提高了更换门槛，企业最终的去留仍取决于实际效果。

另一项筹码是复杂任务的交付质量。处理大量文件、修改复杂代码时，模型不仅要给出答案，还要完整执行要求并做出成果。高端模型如果能在这些工作中表现更稳、更快，就仍有收费空间。

这两家要守住业务，必须同时做好两件事：用便宜的型号留住日常调用，用高端模型的交付质量守住复杂任务。前者可通过降价解决，后者只能靠持续提高能力。

接下来，两类玩家更有机会分走市场份额。

第一类是拥有企业入口的大厂，例如Google。它掌握着办公和云服务客户，Gemini Enterprise能连接Google Workspace、Microsoft 365、Jira等工具和数据。企业可以将AI接入已有的文档、邮件和项目流程。

这类厂商的优势在于，客户本身就在其服务中工作，模型只要能满足日常工作需求并便于接入，就可能被企业采购。

第二类是包括深度求索、阿里、智谱、月之暗面在内的开源厂商。

它们可以争取两种客户。一种是调用量大、对价格敏感的业务，看重长期费用；另一种希望模型在内部运行，在可控环境中使用，看重数据安全和部署方式。

过去，开源厂商要拿下这些客户，还需解决部署和信任问题。现在，云厂商正在帮助它们弥补这一短板。月之暗面近期与亚马逊云服务的合作，就是一条现成的路径。9月18日，亚马逊云科技在其大模型服务平台Bedrock中接入了Kimi K3，企业无需自行部署，可直接通过AWS调用模型，并沿用平台的访问控制、加密和审计机制。

这件事的重要性在于，Bedrock本身也是Claude面向企业的重要销售渠道。开源模型以相同的安全标准和采购流程，将竞争摆在了Claude面前。

一边是拥有企业入口的大厂，一边是借助云平台进入企业的开源厂商。降价可以缩小价差，但要留住企业预算，这两家必须在客户看重的任务上持续做得更好。

对即将上市的两家公司来说，这个问题的答案，最终会体现在公开市场给它们的估值上。