夜雨聆风昨天我们聊了 Qwen 3.8 把价格打到 Claude 的 1/4，今天补另一半故事。
8 月 4 日上午，行云科技股价 20cm 涨停，封单超 34 万手，这家 7 月底刚公告 154 亿算力订单的公司，因为一纸新合同，把单子从 10.14 亿直接上调到 30.53 亿，涨幅 201%。
回看一周前的几条消息，OpenRouter 平台显示，7 月 31 日智谱 GLM 系列云端 API 较旧版 GLM-5 Turbo 上调 8% 到 17% 不等，这是年内第二次提价。而 OpenAI 那边却反着来，7 月底把 GPT-5.6 Luna 降价 80%。
一边在涨，一边在降，看似矛盾，但如果你把最近三个月大模型行业的价格动作放在一起看，会发现一件非常关键的事。
定价的逻辑，正在悄悄换底盘。
一、调价的，不止智谱
先看国内市场，智谱今年 2 月把 GLM Coding Plan 整体涨了 30%，7 月 31 日 GLM 系列云端 API 较旧版 GLM-5 Turbo 上调 8% 到 17% 不等。两轮调价后，GLM 系列在编程场景的缓存命中 Token 价格，已经贴近 Anthropic 的 Claude Sonnet 4.6。Kimi 在 7 月 17 日发布 K3 并涨价超 3.5 倍，7 月 27 日完整权重开源，阿里云、腾讯云、百度智能云在 2026 年上半年都先后上调了大模型和算力服务的收费标准。
行云科技的 201% 涨幅更直接，算力租赁过去三年的关键词是价格战，今年 7 月开始变成了加价潮，三个客户三套涨幅，头部大模型客户涨 201%，央企客户涨 79%，其他综合涨 13.5%。
再看国外，Anthropic 在 7 月 25 日推出 Claude Opus 5，性能接近旗舰 Fable 5，定价仅 Fable 5 的一半。看起来是降价，但这是 Anthropic 第一次以半价作为产品发布的核心策略。OpenAI 在 7 月底把 GPT-5.6 Luna 砍掉 80%，但这并不影响 GPT-5.6 Sol 的高端定价，最贵的那一档没动。
把这一堆动作放在一起看，是一张清晰的图，头部模型厂在主动收窄价格区间，下调的是中低端定价，把消费侧铺开，维持甚至上调的，是高端能力定价，把利润留在这。
行云科技、智谱、阿里、腾讯的涨价，集中在能处理 Coding、能跑 Agent、能落企业级工作流的能力上。OpenAI 降价的 Luna，本质是流量入口，它不指望 Luna 赚钱，Sol 才是真正的收入主力。
定价的锚，正在从性能标尺滑向替代成本。
二、替代成本，才是新的定价权
摩根大通最近一份报告讲了一句话，我觉得点到了根子上。
在 AI 需求仍超过推理供给的市场里，能涨价且不掉单，才是模型能力被市场验证的唯一硬指标。
翻译一下，模型公司敢涨价，还能涨完不流失客户，说明客户找不出第二个替代品，替代成本高到一定程度，涨价就是定价权。
看几个具体数字。
智谱在 2026 年一季度 API 调用定价提升 83%，调用量反而增长 400%。ARR（年度经常性收入）达到 17 亿元，过去 12 个月提升了 60 倍，平台注册用户突破 400 万，覆盖全球 218 个国家和地区。
OpenRouter 平台数据，2026 年以来美国企业使用中国 AI 模型产生的 Token 占比，从过去 12 个月的平均 11% 飙升到 30% 以上，峰值一度达到 46%。
这两个数据放在一起看，是同一件事，中国大模型正在被全球客户用真金白银算进自己的技术栈里。
为什么是算进去的？据高盛和摩根大通的调研，中国大模型的平均 API 价格比 Claude、GPT-5 这类海外头部闭源模型低 60% 到 80%，但在软件研发、网络安全、数理任务这些常见业务场景里，性能差距已经缩小到可商用的程度，对美国企业来说，这不是一个退而求其次的选择，是一个够用、便宜、可控的理性选择。
但反过来，如果一家企业深度依赖 GLM-5 的 Coding 能力，切到别的模型需要重写整个 Agent 流程，那这家公司就愿意接受智谱 83% 的涨价。
三、谁慌，谁不慌
价格上行潮里，谁最慌？
最慌的，是做应用的创业者。
做 AI 应用的团队，过去两年的核心商业模式是低价 Token 加高溢价产品。他们拿每百万 Token 几分钱的价格进来，包装成产品卖给客户，模型层一涨价，他们和客户之间的价值差就被压缩了。
据行业普遍测算，做 AI 应用的团队的 Token 成本占其运营成本的比例通常在 30% 到 60% 之间，模型上调 83% 之后，对一个 Token 占比 50% 的应用来说，毛利率会被压缩 15 到 20 个百分点，年调用量上亿 Token 的中型公司，差额在几百万元这个量级。
而这些应用的下游客户，律所、企业、电商商家，普遍感受不到模型涨价，因为应用服务费没变，中间的差价，被模型公司吃掉了。
过去三年，做 AI 应用的团队是 AI 行业最活跃的群体，GitHub 上每天都有新项目，公众号里每周都有新工具发布，他们的繁荣，建立在模型越来越便宜这个前提上，模型层进入价格上行周期，这个前提开始松动。
哪些人不慌？
第一类是手握独家能力的模型公司，智谱在 Coding 上的优势，能支撑 83% 的涨价不掉单。
第二类是拿到长期算力订单的算力供应商，行云科技 154 亿在手订单、201% 的涨幅，是算力供给紧缺的市场表现。
第三类是大厂，大厂的模型不是单独卖 Token，而是跟云、广告、办公套件一起卖，模型价格上调的损失可以在云和广告侧补回来。
四、那普通人呢
这是大家最关心的。
价格上行的传导链条是这样的，模型厂调价，做应用的团队被压缩，部分应用选择降本用便宜模型或者涨价向用户传导，用户感受到 AI 工具变贵或者能力下降。
但这条链条上，有一个环节被忽略，国产开源。
Kimi 这次一边调价一边宣布开源，是一个有标志性的动作，8 月初，吉宏股份和阿里云开了一个联合创新研讨会，宣布依托 Qwen 3.8 搭建面向全行业的标准化 Token 出海分销服务体系，Qwen 3.8 总参数 2.4 万亿，支持 201 种语言，国际定价是 Claude Opus 5 的 40% 和 24%。
开源模型加出海分销，是 2026 年下半年中国大模型的典型组合。
对国内做应用的创业者和个人用户来说，这条路实际上是最低成本的方案。如果你担心闭源 API 继续调价，可以换开源模型自部署；如果你担心自部署成本高，可以用国内的 Token 分销服务；如果你担心自部署技术门槛高，Qwen 3.8 这种 2.4 万亿参数的开源模型，本地化推理框架已经相当成熟。
普通人最稳的姿势，不是押注某一家公司，而是保持双备份，主链路用一家闭源 API 保证质量，备链路用国产开源保证成本可控，当主链路价格涨到不合理，就切到备链路一段时间，倒逼主链路回调。
这不是阴谋论，是商业博弈里最常见的多供应商策略。
五、这次价格上行的真正含义
把时间拉长看。
2023 年到 2025 年，大模型行业的主题是降价，OpenAI 这次 Luna 降价 80%，是这个逻辑的延续。
2026 年开始，故事换了一个讲法。
智谱敢涨 83% 还能让调用量增 400%，说明需求侧的真实买单意愿在形成，行云科技 154 亿订单的差异化调价，说明算力供给侧开始出现刚性缺口，OpenAI 一边让 Luna 降价 80% 抢用户，一边死保 Sol 不动，说明头部公司在有意识地把商品化和高价值分开定价，Qwen 3.8 出海加 201 种语言加 24% 定价，说明国产大模型已经从技术输出走到商业运营。
这些动作背后是同一件事，大模型正在从基础设施竞争转向商业化兑现。
第一阶段是先把模型跑起来；第二阶段是把价格打到最低；第三阶段是找到能稳定赚钱的姿势。第三阶段，才是大模型真正进入长期的开始。
六、给到应用层和普通人的 3 件事
1. 做应用的创业者，把模型成本作为产品设计的输入变量
过去两年，很多产品设计的逻辑是模型给我什么能力，我就做什么产品，今天反过来了，我准备花多少钱在 Token 上，就设计什么样的产品，Token 成本高，就聚焦在低频次、高单价的功能，Token 成本低，就铺开高频次、量大的场景，同一款 AI 产品，可能在不同时期有不同的形态。
2. 企业采购，把单供应商变成多供应商
过去很多企业选了 Anthropic 或 OpenAI，就一直用下去。2026 年的市场逻辑要求多供应商策略，同时用 2 到 3 家，每家承担不同的工作流，不是因为某一家不行，是因为任何一家调价的时候，你都有切换权。
3. 个人用户，把工具变成工具组合。
OpenAI 强在通用能力，Claude 强在 Coding 和长文本，Qwen 强在中文场景和成本，豆包、Kimi、文心一言都有各自的优势区间，不押注单一工具，而是根据任务选择最合适的工具。
普通人来说，最重要的不是用哪一层，而是知道自己在哪一层，最重要的不是用哪个工具，而是知道这个工具的 Token 成本在我能接受的范围内。
工具好不好用，关键看你会不会用。
评论区告诉我，你们公司或者自己用的 AI 工具，最近有没有调价的？
大时代啊，朋友们。
