TL;DR
OpenAI 突然把 GPT-5.6 Luna 的价格直接砍了 80%（脚踝斩！），输入价比以性价比著称的 DeepSeek V4 Pro 还便宜。另一边，自家旗舰 Sol 居然学会了给自己写代码来降本。开发者狂喜乱舞，但国产模型厂商的“便宜护城河”怕是要漏水了，这波“智能平权”到底谁在裸泳？
7月31日，AI行业在同一天迎来了两记重拳。 1
一边是 OpenAI 宣布大降价，最便宜的一款模型输入价格直接“打骨折”。另一边，DeepSeek 也没闲着，当天急吼吼上线了新版本。这不是巧合，这是 AI 圈真正意义上的正面交火——关于“AI到底应该卖多贵”的终极PK。1
一、价格屠夫挥刀：Luna 把性价比的桌子掀了
这次降价的绝对主角是 Luna。
输入从 1 美元降到 0.2 美元，输出从 6 美元降到 1.2 美元，一口气砍掉八成。这个价格有多狠？它甚至比国内卷王 DeepSeek V4 Pro 的输入价（0.435 美元）还要低。1
第三方机构 Artificial Analysis 的数据显示，综合智能水平来看，Luna 的性价比已经反超 DeepSeek。在 Agents Last Exam 评测中，Luna 甚至压过了 Anthropic 的旗舰 Fable 5，单任务成本只有对方的 1% 左右。1
“OpenAI 正在把支撑 Agent 干活的模型，卖到过去小模型的价位。”这句话才是重点。1
Terra 和 Sol 也没闲着。 Terra 降了 20%，旗舰 Sol 价格没动，但搞了个“加钱提速”的 Fast 模式。说白了就是把“速度”单独拎出来卖，嫌慢就加钱——丰俭由人。1
三款模型的分工现在很清晰：大规模高频任务走 Luna，日常工作用 Terra，硬骨头留给 Sol。1
二、大模型自己养自己：Sol 的打工日记
一口气降价 80%，底气从哪来？
OpenAI 前一天的披露揭开了谜底——Sol 通过 Codex 接进了生产推理栈，自己动手优化自己。 1
好家伙，大模型都开始自己给自己打工了。在人类工程师的“监工”下，Sol 干了几件大事：
- 重写 GPU 内核： 用 Triton 和 Gluon 语言自主重写了部分生产内核，端到端服务成本压低了 20%。
- 改进推测解码： 设计并跑了数百次架构实验，让主模型能更快“验证”小模型“猜测”的结果，Token 生成效率提升了超过 15%。
- 优化负载均衡： 分析了生产流量数据，发现了工程师之前都没注意到的不均衡问题。
- 调优 KV 缓存配置： 自动生成并评估了候选配置，把过去靠经验硬调的东西推到了极致。1
当然，Sol 写的代码不能直接上线，还得人类工程师审一遍。但这个过程本身就够震撼了：AI 在帮人类省掉养 AI 的成本。
不过，这些优化加在一起（大概 20%+15%），也解释不了那 80% 的降幅。剩下的缺口，得看市场上谁在逼 OpenAI 出牌。
三、国产模型的“便宜”护城河，怎么就漏水了？
OpenAI 选择这个时间点降价，压力来自哪里？中国大模型厂商是绕不开的答案。 1
数据不会骗人。OpenRouter 统计显示，2026 年 4 月下旬以来，中国模型的 Token 调用量已经连续十三周超过美国模型。7 月 20 日至 26 日这一周，中国模型处理了约 38.6 万亿 Token，占全平台的 66.5%。1
量在涨，价更狠。DeepSeek V4 Pro、Kimi K3、GLM-5.2 一个比一个便宜。企业客户现在精得很，算不清投入产出比的模型根本不买账。四面楚歌之下，OpenAI 必须拿出硬招。1
Sam Altman 随后发推说要在“每一个模型层级都提供最好的价格与智能比”。1 翻译成大白话就是：都别跟我比性价比，我才是卷王本王。
四、智能平权，谁在裸泳？
这场降价真正的分水岭，在于它改变了“任务-成本”的对应关系。
过去，Agent 干点复杂活，算力成本高得吓人。现在 Luna 把 Agent 干活的价格打到过去小模型的水平线，大批量调用的成本几乎可以忽略不计。过去因为算力太贵不敢频繁执行的审查、验证、监控任务，现在可以变成工作流里的常规步骤。1
对于开发者来说，这是最好的时候。 API 成本压到几乎可以忽略，AI Agent 可以 7×24 小时跑，过去因为算力太贵不敢想的场景，现在都能放手去试。1
对于国产大模型来说，这是最头疼的时候。 价格护城河正在被填平，性能差距还要追赶，商业化路径得重新想。OpenAI 已经把价格拍到了地板上，DeepSeek 则把“够用且便宜”的标签贴得死死的。1
免费的狂欢渐行渐远，但廉价的智能才刚刚开始。 这场竞赛，远未到终局。