过去一周，三家重要人工智能开发商相继推出新模型 。这些模型都号称有性能上的提升 ，但短期内最吸引客户的卖点或许不再是功能强大
，而是完成同样任务所需的成本更低
。

　　OpenAI表示，其最新旗舰模型GPT-5.6被设计为在消耗更少词元（Token）的情况下完成更多工作。这意味着客户使用该模型的成本将显著下降 。词元是AI模型处理数据的计量单位
。

　　埃隆·马斯克旗下SpaceXAI推出的Grok 4.5则宣称 ，其Token使用效率是竞争对手同类模型的两倍。Meta Platforms Inc．首席执行官马克·扎克伯格则向彭博表示
，公司将为Muse Spark 1.1制定“非常有吸引力”的费用  。

　　AI行业重新强调成本控制，恰逢企业客户开始严格审查人工智能开支。今年稍早 ，不少公司曾鼓励员工尽可能多地使用AI工具，这种现象被称为“Tokenmaxxing ”
。但近几个月来
，一些企业在收到惊人的AI账单后开始收紧使用限制。其中一个原因是Anthropic等开发商逐步从固定订阅收费模式转向按使用量计费 。

　　巴黎AI初创公司H Company首席执行官Gautier Cloix表示，他曾接触多位企业高管 ，其公司使用OpenAI和Anthropic模型后产生了巨额费用
。他表示
，一位首席执行官曾向他展示一张账单，仅一个月的AI模型使用费就达到数百万美元。

　　“企业支出远高于过去 ，
”DA Davidson Co．技术研究主管Gil Luria表示
，“随着这些成本开始失控，他们开始更加关注效率问题 。”

　　因此 ，顶级AI开发商如今面临新的挑战
。既要为客户创造最大价值
，又不能把费用 压得太低，以至于无法收回在芯片和数据中心建设上投入的数千亿美元资金。

　　Luria表示 ，随着企业越来越关注成本
，用户也开始寻找其他解决方案 。而市场上并不缺乏替代产品
。DeepSeek等中国科技公司已经推出大量费用 更低的开源AI模型。虽然这些产品仍落后于美国企业最先进的模型，但已足以满足许多日常应用需求 。

　　部分用户开始转向“模型路由 ”服务
。这类平台能够根据不同任务在数百种AI模型之间自动切换 ，从而获得更优的成本表现。其中一家服务商OpenRouter今年5月融资超过1亿美元，以满足不断增长的市场需求 。

　　强调成本效益还有助于向近来 被许多人视为行业领跑者的Anthropic施加压力。根据测评机构Artificial Analysis的数据
，Anthropic的Opus和Fable模型按单次任务计算属于市场上最昂贵的产品之一
。

　　马斯克本周在宣传Grok 4.5时便踩了Anthropic。他在社交媒体发文称：“这是一款Opus级别的模型，但速度更快、Token效率更高 ，而且成本更低 。
”