大模型定价
两极分化

大模型API的价格战打到了一个荒诞的地步。

DeepSeek V4-Pro的缓存命中输入价格降到了0.025元/百万tokens——作为对比，GPT-5.5的同等输入价格约为0.88元。也就是说，DeepSeek的价格已经杀到了GPT的1/35。另一边，Anthropic的Claude Fable 5不降价反涨价，输入$10/输出$50，价格直接翻倍，走的是"最贵但最好"的高端路线。

一个往地板上砸，一个往天花板上冲。中间地带的模型厂商，正在被两边挤压。

两种活法

Altimeter Capital的合伙人给出了一个直白的判断：大模型市场最终只剩两种活法——"要么足够出色，要么非常便宜"。

足够出色的，比如Claude和GPT的旗舰版本，它们靠最顶尖的推理能力、最强的代码生成、最可靠的长文本理解，赚取头部用户的高溢价。数据很说明问题：Claude Code头部10%的超级用户贡献了80-90%的营收。这些用户不在乎单价是$5还是$50，他们在乎的是"能不能把活干对"。

非常便宜的，比如DeepSeek和各种开源微调模型，它们靠极致的成本控制承载海量token消耗。80%的日常任务——文本分类、简单摘要、常规客服——不需要旗舰模型的智商，一个够快够便宜的模型就足够了。

智能路由成为核心形态

这种分化催生了一个新的关键层：智能路由（Model Router）。

法律AI独角兽Harvey已经给出了一个范本：他们通过混合路由方案——简单任务分配给开源微调模型，复杂任务路由到Opus 4.7/4.8——在部分场景上超越了纯Opus的效果，成本却大幅降低。这不是"一个模型打天下"的思路，而是"让合适的模型做合适的事"。

未来的AI应用架构中，模型选择本身将成为一个核心能力。你不需要绑定某一家模型厂商，你需要一个聪明的"调度员"——它知道什么任务该用什么模型，知道什么时候该省钱、什么时候该砸钱。

对开发者意味着什么

对于普通开发者和创业者来说，定价分化带来了两个明确的启示：

第一，不要在"做一个比GPT便宜一点但差不多好"的模型上浪费时间。这个位置已经不存在了。要么你能做到DeepSeek那样的极致成本，要么你能做到Claude那样的极致能力，否则就是死路一条。

第二，智能路由层是一个被低估的机会。当模型成为像水电一样的公用事业，"帮你选对模型"这件事本身就有了商业价值。就像云计算时代诞生了CloudHealth这样的成本优化公司，AI时代也会诞生模型路由和成本优化的新玩家。

价格战还会继续打下去。但结局已经隐约可见：大模型不再是一个"赢家通吃"的市场，而是一个分层的市场——顶层卖智商，底层卖算力，中间层卖路由和服务。

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明天见。