9月23日凌晨时分，OpenAI与Anthropic仿佛事先约定，相继推出了各自的新款模型：

OpenAI发布了GPT-6 Sol与GPT-6 Luna两款产品，将旗舰模型GPT-6 Astra的能力压缩至速度更快、价格更低的版本中；Anthropic则展示了Claude Opus 5.5，其性能与Fable 5.1持平，但成本仅为上一代Opus 5的六成。

这三款新模型共同指向一个结论：当前大模型竞争的重心已从“谁最聪明”转向“谁既强大又便宜”。

熟悉OpenAI的人都知道，无论是赶在当天发布还是通过价格打压对手，都是其惯用手段。今年下半年，OpenAI释放的降价信号愈发明显：

7月，OpenAI先将GPT-5.6 Luna价格骤降80%，8月又将旗舰模型GPT-5.6 Sol促销再降20%，再到此次GPT-6 Sol与Luna，OpenAI直接宣布API价格永久下调50%——OpenAI正以“步步紧逼”的节奏，将模型调用成本压至行业新低。

OpenAI正通过低价策略争夺用户，延续其“大力出奇迹”的营销手法，挤压老对手Anthropic，凭借用户基数讲述更亮眼的收入增长故事。

同一天的两套不同“策略”

同日发布的三款模型各有特色：OpenAI凭借价格策略让人直呼划算，而Anthropic则实现了既强又便宜，让Opus 5.5重新成为用户心中的“白月光”。

先看OpenAI，其本次推出的GPT-6 Sol与Luna两款模型，是基于GPT-6 Astra架构打造的性价比版本——通过优化推理效率与缓存机制，OpenAI降低了单位调用成本。

具体分工上，Sol针对编程等复杂任务，Luna则面向更轻量、高频的推理场景。两款模型均支持105万token的上下文窗口、12.8万token的最大输出，并提供多档推理强度。

“智能已足够好”，在性价比当道的今天，单次任务的成本比Benchmark评分更为关键。在本次大模型发布介绍中，厂商开始展示自家模型完成任务时的成本表现。

在AutomationBench（跨应用业务流程测试）中，GPT-6 Sol在xhigh强度下取得33.2%的任务完成率，每项任务平均花费0.27美元，而同样任务在Claude Opus 5上的成本是其11倍。

新一代模型的计价单位，也因此从“每次回答”转变为“每个任务的价格”。

从定价看，OpenAI此次给出了极大诚意，甚至试图动摇DeepSeek的性价比地位。

GPT-6 Sol的API输入、输出价格分别为每百万token 2美元和10美元，较GPT-5.6 Sol的促销价均下降一半。Luna的输入价格从0.2美元降至0.1美元，输出价格从1.2美元降至0.5美元。折合人民币，相当于DeepSeek V4.1 Flash的闲时价格（每百万输入1元，输出4元）。

当然，DeepSeek仍技高一筹，早早在DeepSeek V4.1 Flash上对缓存命中价格大做文章，这是用户必须投入的上下文刚需成本。

因此，OpenAI新模型发布后，不少用户自发对比两者跑任务的价格，发现仍是DeepSeek更划算。此次网友口中的“梁圣”梁文锋，依然笑傲江湖。

在能力上，GPT-6 Luna也被用户质疑“退步”，似乎不及上一代GPT-5.6 Luna。但考虑到价格，似乎又情有可原。新模型价格仅为上一代的一半，被用户戏称为“更便宜的GPT-5.6 Luna”。

再看Anthropic的Opus 5.5。如果说OpenAI走的是“旗舰下沉”路线，那么Anthropic走的则是“够强且更便宜”的路线。

这不禁让人吐槽Anthropic不厚道。嘴上喊着“放缓研究”，却推出了Opus 5.5。到底哪里慢了？

作为Claude 5.5系列的首款模型，Anthropic表示，Opus 5.5在多数任务中达到Fable 5.1的水平，同时比Opus 5更快、更便宜。其上下文窗口为100万token，最大输出为12.8万token；输入和输出价格分别为每百万token 4美元和20美元，比Opus 5低20%。

便宜不仅体现在单价上。Opus 5.5完成任务时使用的token和工具调用也有所减少，缓存读取价格从每百万token 0.5美元降至0.2美元——降幅高达60%。Anthropic自行计算，典型工作负载成本下降40%，输出速度提升超过30%。

此次，Opus 5.5的性能提升主要集中在长时间运行的编码智能体和知识工作上。

在更硬核的基准测试中，Opus 5.5在Terminal-Bench 4.0上得分66.4%，高于Fable 5.1（55.8%）和GPT-6 Astra（57.9%）。在衡量代码修改能否真正合并进项目的FrontierCode 1.1上，Opus 5.5得分54.4%，高于GPT-6 Astra的53.3%。

知识工作是Opus 5.5此次领先最明显的方向。在覆盖44种职业任务的GDPval-AA v2.1上，Opus 5.5得到1846分，高于Fable 5.1和Opus 5。

Anthropic甚至尚未推出Fable系列模型，已能用Opus 5.5与GPT-6 Astra抗衡。下一代旗舰模型的表现，简直难以想象。

OpenAI与Anthropic虽在同一天撞档，但这场模型竞赛并未出现“赢家通吃”的局面。实际上，它开启的是一场错位竞争——

OpenAI用轻量模型走量、争夺调用规模，Anthropic用Opus 5.5守住高价值的编码和知识工作。两者一个追求规模，一个追求客单价。

为撑起增长预期，OpenAI和Anthropic都急了

将视野拉远，GPT-6 Sol与Luna的“永久半价”，是OpenAI第N次向价格挥刀。

在模型层面，OpenAI的策略越来越清晰：它依靠旗舰模型保住地位和利润，轻量模型则成为抢占市场的主力。

7月30日，OpenAI宣布GPT-5.6 Luna输入和输出成本同时降低80%，中档Terra降价20%；8月，GPT-5.6 Sol的API和额度价格又被下调20%。

订阅端，OpenAI则通过套餐调整实现变相降价。

1月，价格更低的Go套餐开始推向全球市场，美国定价为8美元；4月9日，OpenAI推出每月100美元的Pro档；8月，面向企业用户的Business（Premium seat）方案上线，年付100美元/月，额度是标准席位的5倍。

从使用量来看，OpenAI降价的效果立竿见影。

全球大模型聚合平台OpenRouter观察了7-8月OpenAI的流量变化：其中，Luna的日均token调用量涨至降价前的13.8倍，Terra涨了5.6倍，此前一直按原价销售的Sol只涨了1.1倍。同期被点名的竞争对手中，只有Anthropic的调用量不升反降。

OpenRouter还研究了模型后续表现，证明尽管价格恢复，但一定程度上，OpenAI的用户黏性有所提升：在促销期试用过Luna或Terra的十多万客户中，约32%在促销结束后保留了部分用量。

OpenAI为何如此急切？因为账本对面站着的是Anthropic，而对手正在收入上完成反超。

收入上，Anthropic二季度营收超过115亿美元，较去年同期增长约14倍，同时首次录得5.59亿美元调整后营业利润；OpenAI同期营收达到67亿美元，环比增长18%，二季度经营亏损却从一季度的93亿美元扩大到123亿美元。

与此同时，OpenAI本身的收入并不乐观。The Information报道称，OpenAI今年前几个月多次未能完成月度销售目标，在编程和企业市场上将份额输给了Anthropic。

OpenAI CFO Sarah Friar曾向其他高管坦言，担心收入增长不够快、无力支付未来的算力合约承诺。

因为OpenAI“欠的账”实在太多。 对甲骨文，是约3000亿美元、为期五年的云算力采购；对微软，是重组后仍要消化的约2500亿美元Azure承诺；对亚马逊，是约380亿美元、为期七年的集群；对CoreWeave，还有约220亿美元的GPU云合约。

当OpenAI的市场份额被竞争对手抢走，它的每一次降价，都是为了维持住自己曾经讲过的增长故事。

镜头转到另一边，Anthropic也不轻松。

GPT-6 Astra两周抢走企业AI支出的13%份额，证明OpenAI能靠模型的性价比，切走更多市场份额。旗舰一旦够用、价格又压得住，企业预算会很快改道。

这预示着，一旦增长缓慢，Anthropic也会被账单架在火上烤。对亚马逊AWS的承诺、对谷歌和博通的TPU采购，还得算上租SpaceX的机房，“哪哪也都是钱”。

这一天两家其实都在降价，每一次降价都是一次预付的赌注。

但价格战没有终点，未来只有下一把刀。

本文来自“光锥智能”，36氪经授权发布。