4 个月，80% 的降价：LLM 价格战的底层逻辑，不在技术，在 IPO 前那个窗口

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• 一条 4 个月的价格时间线
• 29 个提供商，把「替代品」变成了「底线」
• 为什么 IPO 前降价是反直觉的——又合理
• 我在 OpenRouter 上数了一遍
• 开源占 71.5% 的量，23% 的钱

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一条 4 个月的价格时间线

2026 年 6 月底，OpenAI 发布 GPT-5.6 Sol，定价 $5/$30 每百万 token（输入/输出）。10 月下旬，同一档次的 GPT-6.1 Sol 定价 $2/$10。

四个版本迭代，两次直接砍价，中间还穿插了一次 80% 的「清仓式」降价——7 月 30 日，GPT-5.6 Luna 从 $1/$6 直接砍到 $0.20/$1.20，降幅 80%。Anthropic 那边，Claude Opus 5.5 在 9 月 22 日同一天发布，官方措辞是「比 Opus 5 需要的算力更少，定价反映了这一点」，总成本比上一代低 40-60%。

这不是渐进降价。这是两条曲线同时往下掉，而且掉得比模型能力提升的速度还快。Vercel 的 AI 网关数据显示：9 月单 token 均价跌到了 4 月的 43.3%，而总支出是 12 月的 13 倍。量在涨，价在跌，总盘子在扩大——经典的 Jevons 效应，用在 LLM 上。

minimaxir.com 那篇 HN 首页帖（222 分，249 条评论）把这条时间线拉得最完整。帖子底下最高赞的评论之一说得很直接：「没有护城河。还有中国竞争。往底里跑。对消费者来说是好事。」另一条说得更悲观：「这是一场看谁先眨眼破产的竞赛，不可持续。」

两条都有道理。但都漏了一个关键变量：谁在底下接住了价格。

29 个提供商，把「替代品」变成了「底线」

OpenAI 和 Anthropic 定价时，面对的不再是彼此。

OpenRouter 上，DeepSeek V4.1 Flash 1017 有 29 个不同推理提供商在托管同一个模型。5 月份只有 13 个。4 个月翻倍。每个提供商都可以把价格压到 DeepSeek 官方牌价（$0.15/$0.60）附近甚至更低——Cloudflare 和 DeepInfra 的有效成本已经在 10% 误差范围内。

这意味着什么？意味着 OpenAI 把 GPT-6.1 Sol 定在 $2/$10 的时候，它面对的「地板」不是 Anthropic 的定价，而是 29 个提供商在 $0.15 附近形成的价格走廊。Luna 那条 80% 降价线（$1/$6 → $0.20/$1.20），minimaxir 原文说得很清楚：「我怀疑这次降价就是为了跟那些小模型正面竞争。」

国产开源模型在这里的角色不是「替代方案」，是「定价锚」。DeepSeek V4 Flash 4 月发布时 $0.14/$0.28 的价格直接打穿市场，Kimi K3.1 Pro 9 月底发布时定价 $2/$10（和 GPT-6.1 Sol 同价）但性能指标（Artificial Analysis 指数 55 vs Opus 5.5 的 58）已经咬住了 frontier 模型——而 11 月 4 日开源权重放出后，20+ 个推理提供商会在几天内把 Kimi K3.1 Pro 的牌价再压一轮。

Vercel 的数据把这条线量化了：9 月开源模型处理了 71.5% 的网关 token 量，但只贡献了 23% 的支出。DeepSeek 一家占了 58% 的 token 量、6.6% 的支出。Moonshot（Kimi）占 3.6% 的 token 量、13.2% 的支出。开源模型在「量」上已经赢了，在「钱」上还在追——但追赶速度比预期快。

为什么 IPO 前降价是反直觉的——又合理

反直觉的部分：OpenAI 和 Anthropic 都在亏损。S-1 招股书需要向投资人展示盈利路径，把核心收入来源砍 80%，表面上看是把故事讲反了。

但 minimaxir 文章里那个细节值得放大：Anthropic 本季度调整后经营利润——「利润」这个词出现在一家被报道每年烧掉数十亿美元的公司财报里。Bloomberg Law 的报道原文是「profit-per-token margins are as healthy as 80%」。

推理这一层的毛利率高达 80%。砍 80% 的牌价，毛利率从 80% 掉到 16%，推理层仍然是正利润。真正的亏损在研发和算力扩张上，那部分不会因为 API 降价而变多或变少。所以降价砍的是「最健康的那块利润」，而把「最需要钱的那块支出」维持住了。

对 IPO 投资人来说，这个故事变成：「我们的模型能力在涨、价格在跌、量在涨、推理层仍然盈利——你投的是规模，不是毛利。」这比「我们毛利高但量小」的故事好讲。降价不是损，是信号。

另一条线：HN 评论里有人说「这就是为什么 Anthropic 和 OpenAI 在推监管——你没法靠推理成本下降向投资人展示 ROI，监管可以」。如果价格持续往底走，「技术红利」叙事就不成立了，需要换一个叙事框架。监管提供了一个不需要价格证明的护城河。

我在 OpenRouter 上数了一遍

写了半天理论，不如自己拉一遍数据。

我用 OpenRouter 的公开 API 把当前模型列表拉下来，按价格排了个序。结果和我预想的差不多：

模型	输入/MTok	输出/MTok	备注
DeepSeek V4.1 Flash 1017	$0.15	$0.60	开源，29 个提供商
GPT-6 Luna	$0.10	$0.50	比 DeepSeek 还便宜
Kimi K3.1 Pro	$2.00	$10.00	性能≈Opus 5.5，11/4 开源
GPT-6.1 Sol	$2.00	$10.00	和 Kimi K3.1 Pro 同价
Claude Opus 5.5	$4.00	$20.00	当前旗舰
GPT-6 Astra	$10.00	$50.00	旗舰级

几个观察：

GPT-6 Luna 比 DeepSeek V4.1 Flash 还便宜（$0.10 vs $0.15 输入）。这是 4 个月前不可想象的——闭源小模型的价格已经跌到开源模型以下。

Kimi K3.1 Pro 和 GPT-6.1 Sol 同价但性能咬住。Moonshot 在 9 月底定价时，K3.1 Pro（55）和 Opus 5.5（58）的 Artificial Analysis 指数差 3 个点，价格差 2 倍。11 月 4 日开源权重放出后，20+ 个提供商会立刻把这个价格再压。OpenAI 的 GPT-6.1 Sol 在 $2/$10 的价位，面对的不是「比它便宜的模型」，而是「同等性能、明天会更便宜的模型」。

batch 价格全线腰斩。每个模型都有 (batch) 变体，价格精确减半。这是推理提供商的标准做法，但 batch 价格的存在本身说明：这些公司把「慢但便宜」当成了正式产品线，而不是促销手段。

开源占 71.5% 的量，23% 的钱

把数字摆在一起看：

• 9 月网关总支出 = 12 月的 13 倍（+1180%）
• 9 月单 token 均价 = 4 月的 43.3%（-56.7%）
• 开源 token 份额 71.5%，支出份额 23%
• DeepSeek 一家：58% token，6.6% 支出

量在涨，价在跌，钱在流向开源。这三条线同时成立，说明 LLM 市场已经完成了从「卖能力」到「卖基础设施」的叙事转换——能力是前沿模型独有的（Astra、Opus 5.5），基础设施是所有人共享的（DeepSeek、Kimi、29 个提供商）。

Vercel 那篇博文里有一句话我觉得最值得记：「模型正在变成一笔更大的投资里一个可替换的零件。」公司可以持续改进模型而不需要锁定供应商，因为切换成本是改一行 API endpoint。

这就是为什么降价不是亏损，是竞争策略。在一个切换成本为零的市场里，价格就是唯一的信号。80% 的降价，翻译过来是：「我们的能力没有因为便宜而缩水，你的下一个模型可以下周就换。」

火星上的 AMEC 需要 10 万倍相对湿度才能凝华。LLM 的价格战不需要任何物理阈值——它只需要 29 个提供商同时在线，和一个 11 月 4 日会落下的开源权重。