价格战

美国当地时间 10 月 7 日，Anthropic 上线最小号产品线的新模型 Claude Haiku 5.5，距离上一代 Haiku 4.5 发布已近一年。最炸裂的是价格：在 10 万 token 以内的请求档，输入每百万 token 仅 0.1 美元、输出 0.5 美元，缓存读取更是低到 0.01 美元——对照上代 Haiku 4.5 的 1 美元、5 美元、0.1 美元，基础价一口气降到十分之一。Anthropic 自己测算，综合不同任务新模型平均运行成本下降约 75%。 这刀砍得很有讲究 注意那个「10 万 token 以内」的前提。Anthropic 很清楚，Haiku 的用量里约九成是短提示任务——分类、抽取、路由、摘要，以及塞进多智能体系统里当子智能体。这类活调用量巨大、对延迟和成本极度敏感，却一直是利润最薄的部分。 把短上下文价格砍到一折，等于告诉开发者：那些以前因为太贵不敢铺开的高频调用，现在可以随便用了。同场 Sonnet 5.5 的缓存读取价格也减半。 为什么和 GPT-6 Luna 贴脸 有意思的是，这个价格档正好与 OpenAI 上个月发布的 GPT-6 Luna 持平。两家在「小而便宜」这一层直接撞上，说明竞争焦点正在从「谁的旗舰更聪明」，下移到「谁能把大规模后台调用做得足够便宜」。 对做 Agent 的团队，这是实打实的利好：子智能体、路由、摘要这类环节，单位成本砍到一折，意味着同样的预算能跑十倍的任务量。 还要注意那个长度门槛：超过 10 万 token 的请求会跳到更高一档收费。所以这波降价最友好的是短平快任务，长上下文应用仍需另算。Anthropic 同时把 Agent 相关能力从几乎为零抬到了约三成，意图很明显——用便宜的小模型把开发者往多智能体架构上引。 判断 小模型降价不是赔本赚吆喝，而是为更大的生态布局——把高频调用的入口占住，企业自然会在长任务上升级到 Sonnet、Opus。对开发者，现在是重新算账的时候：那些因为成本被搁置的自动化流程，值得用 Haiku 5.5 重新跑一遍 ROI。价格战打到这一步，受益的永远是真在用量上跑的人。 ...

引言 2026年，大模型API市场经历了前所未有的价格战。从DeepSeek V4的极致低价到OpenAI的被动降价，从国产模型的成本优势到国际巨头的价值重定义，API定价已经成为大模型竞争的核心战场之一。本文将全面梳理2026年主流大模型的API定价，计算真实性价比，并给出不同场景下的最优选择。 2026年API定价全景 旗舰模型定价 模型 输入($/1M) 输出($/1M) 缓存输入($/1M) 批量(50%折扣) GPT-5.5 $3.00 $12.00 $1.50 ✅ GPT-5.5 Deep Reasoning $5.00 $18.00 $2.50 ✅ Claude Opus 4.1 $15.00 $75.00 $7.50 ✅ Claude Sonnet 4.1 $3.00 $15.00 $1.50 ✅ Gemini 3.5 Pro $3.50 $10.50 $0.88 ✅ Gemini 3.5 Flash $0.20 $0.60 $0.05 ✅ DeepSeek V4 $0.30 $1.10 $0.08 ✅ DeepSeek V4 R2 $0.60 $2.20 $0.15 ✅ Qwen3.5 Max $0.80 $2.40 $0.20 ✅ Qwen3.5 Plus $0.40 $1.20 $0.10 ✅ Qwen3.5 Turbo $0.15 $0.40 $0.04 ✅ GLM-5-Plus $0.60 $2.00 $0.15 ✅ GLM-5 $0.40 $1.20 $0.10 ✅ Llama 4 405B (Together) $0.80 $0.80 - ✅ Mistral Large 3 $2.00 $6.00 $1.00 ✅ 关键价格变化（vs 2025年） 模型 2025年价格 2026年价格 降幅 GPT-5 Standard $5/$15 $3/$12 (GPT-5.5) -40%/-20% Claude Opus $15/$75 $15/$75 (Opus 4.1) 持平 Gemini Pro $3.50/$10.50 $3.50/$10.50 持平 DeepSeek $0.27/$1.10 $0.30/$1.10 (V4) 持平/持平 Qwen Max $2.40/$9.60 $0.80/$2.40 (Qwen3.5) -67%/-75% Qwen3.5 Max的降幅最为惊人，相比2025年的Qwen Max降价幅度达67-75%，这直接引发了2026年Q1的API价格战。 ...

2026 年的大模型 API 市场正在经历一场前所未有的价格战。DeepSeek 以 $0.07/百万token 的价格击穿行业底线，Google Gemini 4.0 紧随其后降至 $3.5，OpenAI 和 Anthropic 被迫推出分级定价。但价格低就等于性价比高吗？本文将构建一个科学的"能力密度"模型，给出真正的性价比排行。 一、2026 主流 API 定价总览 闭源模型 模型 输入($/M token) 输出($/M token) 缓存输入($/M) 批量折扣 免费额度 GPT-5.5 $5.0 $15.0 $2.5(50%) 50% 100万/月 GPT-5.5 mini $0.8 $2.4 $0.4 50% 500万/月 Claude Opus 4.1 $4.0 $12.0 $2.0 25% 100万/月 Claude Sonnet 4.2 $1.5 $6.0 $0.75 25% 500万/月 Gemini 4.0 $3.5 $10.5 $0.7(80%) 50% 300万/天 Gemini 4.0 Flash $0.5 $1.5 $0.1 50% 1500万/天 开源模型（API 托管） 提供商 模型 输入($/M) 输出($/M) 备注 DeepSeek V4 (671B) $0.27 $1.10 官方API DeepSeek V4-Lite $0.07 $0.28 极致低价 硅基流动 Qwen3.5-72B $0.15 $0.60 第三方托管 硅基流动 DeepSeek V4 $0.20 $0.80 第三方托管 Together Llama 4 Maverick $0.30 $0.90 第三方托管 Fireworks Qwen3.5-72B $0.20 $0.70 第三方托管 Groq Llama 4 Scout $0.10 $0.40 超快推理 二、能力密度模型 单纯比价格没有意义，我们需要衡量"每块钱买到多少能力"。定义能力密度： ...