文｜光锥智能，作者 | 魏琳华 ，编辑｜刘俊宏
9 月 23 日凌晨，OpenAI 和 Anthropic 像约好了一样，前后脚各自放出新模型：
OpenAI 端出了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna 两款模型，把旗舰 GPT-6 Astra 的能力蒸进更快更便宜的型号里；Anthropic 则亮出 Claude Opus 5.5，性能追平 Fable 5.1 的同时，成本只有上代 Opus 5 的六成。
三个新模型，指向同一个判断：当前大模型竞争的主战场已经从 " 谁最聪明 " 转到了 " 谁又强又便宜 "。
熟悉 OpenAI 的老朋友都知道，无论是赶当天发布还是靠价格挤兑对手，都是它的老本行了。今年下半年，OpenAI 释放的降价信号愈发强烈：
7 月，OpenAI 先是把 GPT-5.6 Luna 断崖式降价 80%，到 8 月再把旗舰模型 GPT-5.6 Sol 促销再砍 20%，再到这次 GPT-6 Sol 和 Luna，OpenAI 直接宣布 API 价格永久下降 50% —— OpenAI 正在用一种 " 刀刀见骨 " 的节奏，把模型调用成本打到行业新低。
OpenAI 正在用低价抢用户，延续它 " 大力出奇迹 " 的营销策略，挤兑自己的老对手 Anthropic，靠用户讲一个更漂亮的收入增长叙事。
同一天的两种不同 " 刀法 "
同日发布的三个模型，各有各的精彩：OpenAI 靠价格刀法让人直呼真香，Anthropic 则做到了又强又便宜，让 Opus 5.5 重回大众 " 白月光 " 的地位。
先看 OpenAI 这边，它这次推出的 GPT-6 Sol 和 Luna 两款模型，是在 GPT-6 Astra 的基座上得来的性价比模型——通过调整推理效率和缓存机制，OpenAI 把单位调用成本压了下去。
具体分工上，Sol 定位面向编程等复杂工作负载，Luna 则面向更轻量、高频的推理场景。两款模型都支持 105 万 token 的上下文窗口、12.8 万 token 的最大输出，提供多档推理强度。
" 智能已经足够好 "，性价比当道的今天，单次任务的成本花费比 Benchmark 的跑分更重要。在本次大模型发布的介绍中，厂商开始秀起了自家模型完成任务的成本表现。
在 AutomationBench（跨应用业务流程测试）中，GPT-6 Sol 在 xhigh 强度下取得 33.2% 的任务完成率，每项任务平均花费 0.27 美元，同样的任务，放到 Claude Opus 5 上是 11 倍的价格。
新一代模型的计价单位，也因此从 " 一次回答 " 变成了 " 一个任务的价格 "。
从定价来说，OpenAI 这次给到的诚意太大了，甚至试图动摇 DeepSeek 的性价比地位。
GPT-6 Sol 的 API 输入、输出价格分别为每百万 token2 美元和 10 美元，较 GPT-5.6 Sol 的促销价格均下降一半。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。折算成人民币，相当于 DeepSeek V4.1 Flash 的闲时价格（每百万输入 1 元，输出 4 元）。
所以 OpenAI 新模型发布后，不少用户自发对比两者跑任务的价格，发现还是 DeepSeek 划算。此番网友口中的 " 梁圣 " 梁文锋，依然笑傲春风。
在能力上，GPT-6 Luna 也被用户质疑 " 开倒车 "，似乎无法赶上上一代 GPT-5.6 Luna。但看在价格的份上，好像又不是不能原谅。新模型的价格是上一代的一半，人送外号 " 更便宜的 GPT-5.6 Luna"。
这就不得不让人吐槽，Anthropic 不地道。嘴上一边喊着 " 放缓研究 "，一边端出来了 Opus 5.5。到底哪里跑得慢了？
作为 Claude 5.5 系列的首款模型，Anthropic 称，Opus 5.5 在大多数工作中达到 Fable 5.1 的水平，同时比 Opus 5 更快、更便宜。其上下文窗口为 100 万 token，最大输出为 12.8 万 token；输入和输出价格分别为每百万 token4 美元和 20 美元，比 Opus 5 低 20%。
便宜还不止于单价。Opus 5.5 完成任务时使用的 token 和工具调用也有所减少，缓存读取价格从每百万 token0.5 美元降至 0.2 美元——降幅高达 60%。Anthropic 自己算了一笔账，它把典型工作负载成本下降 40%，输出速度还提升超过 30%。
这次，Opus 5.5 性能提升集中在长时间运行的编码智能体和知识工作上。
在更硬核的基准测试上，Opus 5.5 在 Terminal-Bench 4.0 上得分 66.4%，高于 Fable 5.1（55.8%）和 GPT-6 Astra（57.9%）。在衡量代码修改能否真正合并进项目的 FrontierCode 1.1 上，Opus 5.5 得分 54.4%，高于 GPT-6 Astra 的 53.3%。
知识工作是 Opus 5.5 此次领先最明显的方向。在覆盖 44 种职业任务的 GDPval-AA v2.1 上，Opus 5.5 得到 1846 分，高于 Fable 5.1 和 Opus 5。
Anthropic 甚至还没把 Fable 系列的模型端出来，已经能用 Opus 5.5 和 GPT-6 Astra 掰腕子了。下一代旗舰模型能打成什么样，简直想都不敢想。
OpenAI 和 Anthropic 虽然撞档同一天，但这场模型比赛没有 " 赢家通吃 " 的场景出现。实际上，它开启的是一场错位竞争——
OpenAI 用轻量模型走量、抢调用规模，Anthropic 用 Opus 5.5 守住高价值的编码和知识工作。两者一个要规模，一个要客单价。
为了撑起增长预期 OpenAI 和 Anthropic 都急了
把镜头拉远，GPT-6 Sol 和 Luna 的 " 永久半价 "，是 OpenAI 第 N 次向价格挥刀。
在模型层，OpenAI 的打法越来越清晰，它靠旗舰模型保住地位和利润、轻量模型则变成了抢市场的主力。
7 月 30 日，OpenAI 宣布 GPT-5.6 Luna 输入和输出成本同时降低 80%，中档 Terra 降价 20%；8 月，GPT-5.6 Sol 的 API 和额度价格又被下调 20%。
订阅端，OpenAI 则靠套餐的调整实现变相降价。
1 月，价格更低的 Go 套餐开始推向全球市场，美国定价为 8 美元；4 月 9 日，OpenAI 推出每月 100 美元的 Pro 档；8 月，面向企业用户的 Business（Premium seat）方案上线，年付 100 美元 / 月，额度是标准席位的 5 倍。
从使用量来看，OpenAI 降价的效果立竿见影。
全球大模型聚合平台 OpenRouter 观察了 7-8 月 OpenAI 的流量变化：其中，Luna 的日均 token 调用量涨到降价前的 13.8 倍，Terra 涨了 5.6 倍，此前一直按原价销售的 Sol 只涨了 1.1 倍。同期被点名的竞争对手里，只有 Anthropic 的调用量不升反降。
OpenRouter 还研究了一下模型后续的表现，证明虽然价格恢复，但一定程度上，OpenAI 的用户黏性变好了：在促销期试用过 Luna 或 Terra 的十多万客户中，约 32% 在促销结束后保留了部分用量。
收入上，Anthropic 二季度营收超过 115 亿美元，较去年同期增长约 14 倍，同时首次录得 5.59 亿美元调整后营业利润；OpenAI 同期营收达到 67 亿美元，环比增长 18%，二季度经营亏损却从一季度的 93 亿美元扩大到 123 亿美元。
与此同时，OpenAI 本身的收入却并不理想。The Information 报道称，OpenAI 今年前几个月多次未能完成月度销售目标，在编程和企业市场上把份额输给了 Anthropic。
OpenAI CFO Sarah Friar 曾向其他高管坦言，担心收入增长不够快、无力支付未来的算力合约承诺。
因为 OpenAI" 欠的账 " 实在是太多了。对甲骨文，是约 3000 亿美元、为期五年的云算力采购；对微软，是重组后仍要消化的约 2500 亿美元 Azure 承诺；对亚马逊，是约 380 亿美元、为期七年的集群；对 CoreWeave，还有约 220 亿美元的 GPU 云合约。
当 OpenAI 的市场份额被竞争对手抢走，它的每一次降价，都是为了维持住自己曾经讲过的增长叙事。
镜头转到另一边，Anthropic 也不轻松。
GPT-6 Astra 两周抢走企业 AI 支出的 13% 份额，证明 OpenAI 能靠模型的性价比，切走更多市场份额。旗舰一旦够用、价格又压得住，企业预算会很快改道。
这就预示着，一旦增长缓慢，Anthropic 也会被账单架在火上烤。对亚马逊 AWS 的承诺、对谷歌和博通的 TPU 采购，还得算上租 SpaceX 的机房，" 哪哪也都是钱 "。
这一天两家其实都在降价，每一次降价都是一次预付的赌注。
但价格战没有终点，未来只有下一把刀。
