导语：2026 年 7 月 31 日凌晨，OpenAI 官宣 GPT-5.6 Luna 降价 80%，从每百万 Token 1 美元砍到 0.2 美元。仅隔一天，DeepSeek 在无预热、无宣发的情况下放出 V4-Flash 正式版 API 公测。结果令人尴尬：OpenAI 即便降了 80%，单任务成本仍比 DeepSeek 贵 60%。这不是巧合，这是一场全球 AI 定价权的正面交锋——中国模型用 " 成本结构代差 "，把硅谷巨头逼到了墙角。

一、4 个月，从 $2.5 到 $0.2：OpenAI 的 " 断崖式降价 "

2026 年 3 月，OpenAI 发布 GPT-5.4，拥有更强大的智能体能力，定价为每百万输入 Token 2.5 美元（约 16.9 元人民币）、输出 Token 15 美元（约 101.5 元人民币）。彼时，这是行业标杆，开发者趋之若鹜。

不到 4 个月，一切都变了。

GPT-5.4 发布，输入 $2.5/ 百万 Token，被视为行业标杆

DeepSeek V4-Pro 发布，输入 $0.435/ 百万 Token，震动硅谷

GPT-5.6 系列发布，Luna 定价 $1，Terra $2.5，Sol $5

OpenAI 官宣 Luna 降价 80% 至 $0.2，Terra 降价 20% 至 $2

2026 年 7 月 31 日（同日）

DeepSeek 放出 V4-Flash 公测，缓存命中输入仅 $0.02

降价后，GPT-5.6 Luna 输入 $0.2、输出 $1.2；Terra 输入 $2、输出 $12。Terra 的定价甚至低于 Kimi K3（输入 $3、输出 $15）。但 OpenAI 的旗舰 Sol 维持原价，Fast 模式反而涨价——输入 $10、输出 $60，对标 Claude Fable 5。

▲ OpenAI GPT-5.6 系列发布海报（图据新浪科技）

谷歌紧随其后，推出 Gemini 3.6 Flash 和 3.5 Flash-Lite；Anthropic 虽未直接降价，但将 Opus 4.8 替换为能力更强的 Claude 5.0，维持原价—— " 加量不加价 "。硅谷三巨头，罕见地同步防守。

二、DeepSeek：不打价格战的人，反而赢了价格战

DeepSeek 的掌舵者梁文锋，1985 年生于广东湛江，浙江大学信息与通信工程硕士。他另一个重量级身份是量化私募巨头幻方量化的创始人，个人间接持股超 76%。2023 年跨界创立 DeepSeek 时，他直接自掏腰包砸了约 200 亿元。

这家 2023 年成立于杭州的公司，过去三年在 AI 圈像 " 隐形人 "：不接采访、不混论坛、不办发布会。直到 2025 年初，它带着足以比肩全球第一梯队的大模型横空出世，大家才猛然惊觉。

DeepSeek 跳过低维度的价格战 " 内卷 "，直接发动了一场高维度的 " 降维打击 "。

$0.02DeepSeek V4-Flash 缓存命中输入价，仅为 OpenAI Luna 降价后的 1/10

支撑这一激进定价的，是隐藏在技术细节里的核心壁垒：极致的缓存优化。当行业平均缓存命中率还在 90% 徘徊时，DeepSeek 已将其提升至 98%。看似只有 8 个百分点的提升，实则打破了成本边界——企业的重复调用成本被无限压低。

这就不难解释，即便 OpenAI 紧急降价 80%，它单任务成本依然比 DeepSeek 高出 60%。胜负不在于降价的决心，而在于底层的 " 成本结构代差 "。

三、数据说话：中国模型正在 " 接管 " 全球开发者

2026 年上半年，海外开发者采购中国大模型 API 占比大幅攀升。大量中小开发团队、SaaS 厂商放弃高价海外闭源模型，优先选用国产平价方案，打破过去海外厂商垄断全球开发者市场的格局。

▲ 2026 年美国公司使用中国 AI 模型的 Token 占比持续攀升（数据来源：OpenRouter）

输入价格

（$/ 百万 Token）

输出价格

（$/ 百万 Token）

DeepSeek V4-Flash $0.02 $2.0 -99.2%

DeepSeek V4-Pro $0.435 $0.87 -82.6%

GPT-5.6 Luna（降价后） $0.20 $1.20 -92%

GPT-5.6 Terra $2.0 $12.0 -20%

GPT-5.6 Sol $5.0 $30.0 —

Claude Fable 5 $10.0 $50.0 —

杰富瑞数据显示，2026 年 3 月至 6 月，美国大模型 API 均价上涨 89%，而中国市场价格基本持平甚至继续下滑。DeepSeek-V4-Pro 每百万输出 Token 成本仅 0.87 美元，缓存命中输入低至 0.025 元人民币。中国开源模型正以十分之一甚至百分之一的边际成本，冲击 OpenAI 与 Anthropic 的市场。

四、OpenAI 的困境：烧钱换市场，能撑多久？

OpenAI 已经承诺到 2030 年前投入约 6000 亿美元用于计算资源，并与甲骨文达成 3000 亿美元的计算采购协议。公司目前在订阅业务上持续亏损，2025 年即使在营收增长下仍亏损数百亿美元。

谷歌在 AI 基础设施上的投入约为其云业务收入的 9 倍；Anthropic 的近期盈利也主要依赖与 xAI 的有限合作。整个行业都在烧钱，而价格战只会让伤口更深。

—— 微软 CEO 萨提亚 · 纳德拉，2026 年 4 月财报会 " 别只信 OpenAI 和 Anthropic，微软要成为最便宜的大模型提供商。"

AI 行业正押注 " 杰文斯悖论 " 来解释这一策略——更高效的煤炭发动机并未减少总消耗，反而因普及使需求大增。企业认为，Token 价格下降将激发更多应用场景，推动使用量大幅增加，从而通过规模效应弥补利润率下滑。

但问题是：当对手的成本结构比你低出一个数量级，价格战便毫无悬念——你在烧钱续命，而他在重新定义规则。

五、反观中国：我们站在浪潮之巅

中美两国 AI 发展路线的差异，在某种程度上体现了两国长期以来的产业优势。美国企业往往投入巨额资金推动最前沿技术发展，而中国开发者则依靠强大的制造业和工程能力，打造出成本更低、规模更精简、但在高端能力上几乎不逊色的 AI 模型。

OpenAI 承诺 2030 年前投入

旗舰模型维持高价

入门模型被迫降价防守

DeepSeek V3 训练成本

算法优化 + 工程极致

用 " 方法驱动 " 替代 " 规模驱动 "

2026 年 6 月，美国知名杠杆 ETF 发行商 ProShares 向 SEC 集中申报了 9 只 A 股单票 2 倍做多杠杆 ETF，覆盖中际旭创、新易盛、宁德时代、寒武纪等中国硬科技龙头。海外资本正在用脚投票，押注中国 AI 的崛起。

更值得骄傲的是，中国大模型周调用量已连续九周领跑全球。OpenRouter 数据显示，美国模型在全球 Token 调用中的份额一年内从 72% 跌至 33%，而中国模型持续攀升。

▲ 2026 年中美 AI 大模型周调用量走势：中国持续领跑（数据来源：OpenRouter）

OpenAI 降价 80% 却还是被 DeepSeek 贵 60%，这背后不是一个简单的商业故事，而是一场关于 " 效率 vs 规模 " 的哲学之争。

美国人相信：堆更多的钱、买更多的卡、训练更大的模型，就能赢。中国人相信：用更聪明的算法、更极致的工程、更精益的成本控制，同样能赢——而且赢得更漂亮。

DeepSeek 用 600 万美元的训练成本，做出了别人花数亿美元才能做到的事。这不是 " 便宜 "，这是 " 高效 "。当 AI 能力接近免费，真正的竞争不再是 " 谁更聪明 "，而是 " 谁能让聪明变得更便宜 "。

对于中国开发者而言，这是一个最好的时代。当硅谷巨头被迫跟着我们的节奏跳舞，全球 AI 的定价权，正在悄悄转移到东方。