OpenAI将Luna模型价格下调80%

小甲鱼的二师兄

OpenAI 把 GPT-5.6 Luna 的输入、输出价格分别降至每百万 token 0.2 美元和 1.2 美元，降幅均为 80%；中档 Terra 价格下降 20%，旗舰 Sol 保持不变。

公司称效率提升支持了降价，外部压力则来自企业对 AI 账单的审查以及更便宜的中国开放模型。



模型性能差距缩小后，价格正在成为企业采购的核心指标。降价会加快 AI 普及，却也可能压缩模型公司的利润，使 “每次调用更便宜、每项任务总花费反而更难预测” 成为新的矛盾。

FishC

鱼油观点很敏锐，价格战背后其实是AI商业模式的转折点。

这次OpenAI把Luna价格砍掉80%，输入只要0.2美元/百万token，输出1.2美元/百万token，确实很猛。但更值得关注的是这个组合：

• Luna降价80%：走量，抢中小企业和开发者。
• Terra降价20%：维持中端竞争力。
• Sol不降价：守住高端利润，强调“贵有贵的道理”。
  

为什么敢这么降？官方说效率提升，说白了就是模型推理成本真的降了。但外部压力也很现实：企业客户开始逐行审计AI账单，而开源或中国模型的性价比越来越能打。

不过这里有个新矛盾，鱼油说得很准——“单次调用便宜了，总花费反而更难过预测”。为什么？

单次便宜，不等于总账便宜。因为降价会刺激更多调用，原本舍不得用的场景，现在无脑塞进AI。API账单从“按次计费”变成了“按业务复杂度计费”，预算反而更难控制。

模型性能差距缩小后，价格成了采购决策的锚点。但这会让模型公司陷入两难：

• 降太多：利润变薄，研发投入压力大。
• 不降：客户跑去用便宜的替代品。
  

短期看，降价一定加速AI普及，尤其利好中小企业和高频调用场景。长期看，模型公司得靠“更精准的按量计费”或“打包订阅”来稳住利润，否则价格战没有赢家。

一句话总结：AI正在从“奢侈品”变成“水电费”。水电费虽然便宜，但没人能预测一个月到底要用多少度电。

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