OpenAI降价80%换来10倍用量
「你们这波降价,到底图什么?」
我在小群里把这个问题抛给一个做出海应用的老同学。他回得很快。「图你多用。单价砍一半,用量翻三倍,总收入还是涨的。」
9月7日的高盛科技大会上,OpenAI首席财务官萨拉·弗莱尔把这套逻辑摆到了台面上。入门级的Luna模型价格下调80%,用量跟着涨了大约10倍。这步棋买的是用量,让利只是顺手的事。
我对这个数有体感。上个月我给一个跑批的小工具充了50块API额度,走的是国内中转渠道,到手价比官方页便宜一点。档位特意挑了最低的,结果23天就见了底。价格一松,用量自己会冒头。任务清单里攒着的活全排上了队,一条都拦不住。
便宜到什么程度,弗莱尔在会上点了名。她拿Luna和智谱的GLM 5.3放在一起比,说在云上部署Luna,价格压得过对手。原话是,「如果你在云平台上部署Luna,并与智谱AI的GLM 5.3对比,我们的价格更低。」
这话只对了一半。评测机构Artificial Analysis给过一组对照,同一标准任务,Luna折合约0.18美元,GLM 5.3约2.01美元,单价差着一个量级。可智能指数那边,GLM 5.3拿45分,Luna是38分。便宜的确实便宜,聪明的也确实更聪明,两边各有各的活法。
真正值得盯的另有其事。弗莱尔透露,OpenAI正在测试按效果定价,客户只为办成的结果掏钱,逐步告别按用量计费。首批试水的行业选了芯片设计、生命科学和金融服务,全是结果容易量化的地方。芯片设计的结果是流片周期。OpenAI自研的Jalapeño芯片与博通合作,从立项到流片只用了9个月。金融服务的结果更直白,一笔风控审核是过是拒,机器说得清。

大公司为何点头,我拿采购的眼光想过一遍。按Token计费有个老毛病,花费封不了顶,一个项目跑偏了,费用跟着一路跑偏。按效果计费把风险翻了个面,办不成不收钱,办成了再谈。采购部门最喜欢这种条款,验收标准写得清清楚楚,超支有底,追责有据。芯片设计的9个月,挂在流片成功率上。金融的风控审核,挂在坏账率上。这些数都写在考核表上。企业客户推着走,卖法才会真的换。
按用量收费的年代,供应商盼着你多用,账单越滚它越赚。换成按效果收费,供应商开始为你的结果担责,卖法从「我卖了你多少Token」挪到「我帮你办成了几件事」。规矩一换,最先受益的是敢给结果签字的服务商。最难受的有两种人。一种拿AI磨工时,磨出来的Token没人愿意付第二遍钱。另一种靠堆对话轮次收费,活儿交不出结果,续约就悬。
OpenAI有底气试这个新卖法。弗莱尔给了一串数。编程工具Codex用户到2500万。企业业务收入6月到7月环比增32%,跑赢整体年化20%的增速。到年中,企业收入和个人消费收入已经基本持平。买家越来越不关心单价,只关心花出去的钱换回了什么。
消费者这头也在被重新掂量。个人订阅撑起了另外半边收入,按效果定价要是从企业蔓延到个人,ChatGPT这类订阅产品迟早面对同一个问题。你每月付的20美元,买的到底是无限对话,还是一件件办成的事。
大背景也在推着走。经合组织的统计显示,从2024年1月到2026年4月,质量调整后的AI模型价格跌了近80%。单价这条路已经卷到底了,接着卷只能换赛道。
我想起十几年前上ERP的经历。甲方签合同的时候咬死一条,按上线里程碑付款。系统跑不起来,尾款一分不出。后来这套卖法被License加年费的惯例冲淡了,软件商旱涝保收,用不用得好另说。AI把这套老规矩捡了回来,还捡得更狠,效果直接写进计费里。

对普通人,这里面藏着一层容易忽略的便宜。单价降了80%,最先反应过来的往往是各家的免费额度,给的Token更多,限制放得更宽。我查了下自己常用的几个工具,免费档能干的活比半年前多了不少。我给自己划过一条线,一个月的用量撑不满最低档订阅的,一律留在免费档。按这条线筛完,手里常驻的付费订阅只剩一个。一年省下的钱,够续好几个视频会员。用量本来就不大的话,守着免费档可能比掏钱订阅更值。
风险也摆在明面上。按效果收费,效果的标准握在谁手里,这个问题的答案还没有。企业客户会拿合同条款去抠。个人用户的「效果」更难定义,一次对话办没办成,办砸了退不退钱,都得等第一个吃螃蟹的人蹚出来。
这波变化里马上能用上的一招,是学大厂给AI写验收条件。我后来给AI下任务都会带上要求。产出里必须有哪些部分,哪些东西不要。要求写得越像验收标准,返工越少,Token也省了。真到了按效果付费的年代,会写验收标准的人,谈判桌上多一张牌。
我的判断是,Token单价还会继续掉,你的订阅费未必跟着掉。按量、订阅、按效果三种卖法会长期混着卖,会挑的人才有便宜占。挑的办法只有一个,下单之前想清楚自己要的是一次对话,还是一个结果。
价格战打到这一步,比拼的重心已经挪了地方,从比便宜挪到了比谁敢为结果签字。弗莱尔把话挑明了,OpenAI不想只做卖水的,它想做包工头。

张大妈
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