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OpenAI新模型降价,中国大模型的“便宜”要失灵了?

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Anthropic刚提交招股书,OpenAI紧接着推出新模型,行业巨头们接连行动,各自争夺关注度。

北京时间10月27日,OpenAI发布了GPT-6.1 Terra。OpenAI表示,Terra的Agent能力可与旗舰型号Astra相媲美,但价格仅为后者的十分之一。

这一数字本身并不稀奇,毕竟过去一年,大模型降价的消息已让人司空见惯。但此次不同之处在于,与上一代GPT-5.6 Terra相比,新模型的标准API价格直接下降了50%,而在复杂任务执行、事实准确率和编程能力方面均有显著提升。

OpenAI的新动向尤其受到国内关注,因为它瞄准的正是中国大模型最舒适的区域。

01 OpenAI也开始算“经济账”了

如果仅看榜单上的最高分,Terra算不上重磅炸弹。但将定价页与跑分图并列观察,信号比分数更值得解读:OpenAI这次推销的不是能力上限,而是单位成本。

据OpenAI官方数据,GPT-6.1 Terra的API定价为每百万输入token 1美元、每百万输出token 5美元,比上一代Terra和同代Sol低50%。在中等推理强度下,它在Agents’Last Exam上的得分比GPT-5.6 Terra高出15个百分点,单任务成本约为后者的三分之一。

评论区不少用户的第一反应是:“就这?”“感觉没比上一代惊艳多少”。官方给它的定位很直接:以更低成本完成复杂的电脑操作任务。在这个定位下,“是否最强”退居次位,“够用且便宜”才是卖点。

只看OpenAI自己的产品线,这似乎只是一次正常的代际升级。但将视线拉回当前的大模型市场,另一条参照线无法回避:Kimi K3.1 Pro、DeepSeek等国产模型,已将高性能模型的价格锚点拉低。

Kimi K3.1 Pro的API定价为每百万输入token 2美元、每百万输出token 10美元。这是一款总参数2.8万亿的模型(权重计划于11月初开放),综合智能水平高于同类中位数,月之暗面称其价格“仅为GPT-6 Astra的五分之一”。

单看绝对数字,Terra输出单价5美元/百万token,确实低于K3.1 Pro的10美元。但两者不在同一层级:Terra是OpenAI矩阵中的“高级打工仔”,上面还有Sol和Astra承担最复杂的任务;K3.1 Pro则是开源阵营中正面硬刚前沿闭源旗舰的产品。前者对标“干日常杂活,够用且便宜”,后者对标“接近前沿,且便宜”。

更关键的是,中国模型压低性价比,并非依靠烧钱补贴。瑞银证券分析师认为,中国大模型的训练成本仅为海外头部厂商的十分之一,API定价为海外对标模型的10%至20%;这种低价并非来自亏损,厂商在API业务上仍能保持20%至40%的毛利。

成本优势的来源,是混合专家架构让每次推理激活的参数比极低,领先厂商的GPU利用率达到70%以上。月之暗面在K3系列上使用的MoonClip优化器,官方称实现了“20T训练数据用出40T的效果”;线性注意力机制则抑制了长上下文带来的成本膨胀。他们依靠架构和工程效率,将成本结构本身压了下来。

OpenAI的逻辑很清楚:旗舰模型负责展示肌肉,Terra负责走量。走量的价格,直接对标全球所有“便宜够用”的模型。

02 算力硬边界与“额度”何解?

最关键的一点是,Terra并非单纯的防御性降价,硬实力也在同步提升。

据OpenAI公布的数据,在Terminal-Bench 4.0命令行编程测试中,Terra在最高推理强度下的成功率达50.3%,上一代仅为21.5%;在内部事实性测试中,低推理强度的错误率从53.6%降至16.7%,最高推理强度降至4.3%。任务完成得更好,价格还更便宜。

但中国大模型面临一个痛点:额度。Kimi K3.1 Pro发布不到48小时,月之暗面就发出致歉公告,承认新模型上线后遭遇限流、额度异常消耗等问题,直言“问题出在我们,我们也本应更早修复”,并向订阅会员紧急补偿月度总额25%的用量。

这不是个例。DeepSeek平台也曾因用户激增与算力扩容失衡多次大规模宕机,其官方服务状态页显示,2026年初至今已出现数十次服务异常。算法和架构可以将单位成本压到极低,但在算力供给的总量约束下,规模本身就是一道硬边界。瑞银分析师也指出,部分模型厂商商业扩展的核心瓶颈“主要在于算力供给不足,而非市场需求”。

当然,Terra不是最强模型,它只是将“够用加便宜”这一档位做得更狠。而这一档,恰恰是国产模型的主战场。因此,国产模型需要面对的挑战不是技术,而是在“便宜”不再是独家武器的情况下,当对手也开始卷性价比,手里还剩什么?

B端场景、数据合规、本地化部署、政企渠道,这些是OpenAI短期内无法提供的。

未来,开发者和企业要问的恐怕不再是“哪个模型最聪明”,而是“完成这个任务,哪个模型最划算”。厂商的分工也在逐渐清晰:旗舰攻坚能力上限,中坚层负责将AI融入打工人的日常流程。

真正的比拼不再是“模型比模型”,而在模型之外的一笔账:谁能让便宜变成可持续的成本结构,谁将模型嵌入了别人进不来的场景,谁才能成为笑到最后的那个。

本文来自微信公众号“第四波”,作者:卢杨,36氪经授权发布。

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(02)条评论:

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