夜雨聆风你有没有发现，最近AI厂商开始集体“发券”了？
北京时间7月31日，OpenAI把GPT-5.6 Luna的API价格下调80%。同一天，Terra降价20%。Codex和ChatGPT Work里调用这两款模型时，扣的额度直接变少。
Token，突然有了优惠券的味道。它可以是新品试喝券，也可以是系统故障后的补偿券。它还能被装进会员套餐，做成“中杯、大杯、超大杯”。额度用完，再续一杯。
这很像外卖界的“奶茶大战”。平台争相发券，表面让用户占便宜，实际争的是消费习惯。
过去，AI公司比的是参数、榜单和发布会。现在，Agent用户暴增、模型差距缩小、迁移成本下降，技术能力变成了一张入场券。
更大的问题摆上桌：当用户可以随时切换AI工具，怎么让他留下来？
图1：Token也分杯型——奶茶店里的中杯、大杯、超大杯
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一、Token补贴，本质是入口争夺战
第一个知识点：降价不是技术成熟的庆祝，而是获客成本的前置。
技术经济学里有个基本规律：当技术进入规模化商用，竞争焦点会从“谁能造出来”转向“谁能卖出去”。AI模型现在正处于这个拐点。模型能力开始趋同，用户注意力反而成了稀缺资源。
厂商的应对方式很直白：先把人拉进来。
7月31日，OpenAI宣布Luna API输入价降到0.2美元/百万Token，输出价1.2美元/百万Token；Terra分别降到2美元和12美元。旗舰模型Sol维持原价。主力促销款负责拉新，高端款负责守利润。
往前看，5月OpenAI向YC创业公司提出，每家公司最高可获得200万美元Token，条件是拿出一部分股权。这是用算力做投资，也把这些创业公司绑定在自己的生态里。
Anthropic的路线更像会员运营。Fable 5最初只免费一周，但连续延期，7月20日起正式纳入高阶套餐。新品推广，最终变成了长期会员权益。DeepSeek更直接，V4-Pro永久降价75%，先把开发者拉进来；6月底又提出峰谷定价，用分时价格控制使用量。
MiniMax把Token打包成20美元、50美元和120美元三档套餐。是不是像极了奶茶菜单里的中杯、大杯、超大杯？
经济学里有一个经典概念叫“价格歧视”。简单说，就是同一商品对不同人群卖不同价格。航空公司、软件订阅、视频会员都在用。AI厂商把模型分成不同档位、不同速度、不同时段，本质上是在做同一套事：从轻度用户身上收流量费，从重度用户身上收效率费。
但这里有个风险。奶茶多送一杯，成本可控。Token多送一亿，最后会转化成多少算力支出，很难提前算清。所以厂商一边发券，一边限流。MiniMax设置5小时额度、周额度、并发上限和高峰期限流；Anthropic的Fable 5最多只能占周额度的50%。
优惠不是免费的。它被精确地画好了成本边界。
小结一下：Token补贴的底层逻辑，是用短期利益换长期入口。对普通用户来说，这意味着你手里多了一堆“试喝券”，但别因此把所有任务都搬到同一家平台上。
图2：阶梯降价——用低价款拉新，用高端款守利润
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二、用户忠诚度，正在被Agent时代稀释
第二个知识点：当AI工具越来越像，用户的心也越来越“花”。
心理学里有个现象叫“选择过载”。选择太多，决策反而更困难。AI领域现在正是这样。过去大家用ChatGPT，是因为它明显比别人强。现在Claude、Gemini、DeepSeek、MiniMax各有所长，用户反而不知道选谁。
Pylon的CEO说得很直接：“我完全看不到任何忠诚度。”
这不是批评用户，而是描述事实。Cursor的产品设计本身就是“与模型无关”的，用户可以在OpenAI、Anthropic、Google和开源模型之间切换。Cursor负责人说，过去一项任务的最佳模型可能几个月才变化一次，现在每周都可能更换好几次。
忠诚度下降，有两个原因。
第一，Agent把AI从“问答工具”变成了“工作伙伴”。用户消耗的Token越来越多，对价格和额度也越来越敏感。
OpenAI数据显示，截至今年5月，Codex每周活跃用户超过500万，是2月桌面应用推出时的6倍以上。非开发者约占20%，增速是开发者的3倍。写文档、整理资料、分析数据，这些以前不是编程工具该干的事，现在都成了常规用法。
80.6%的Codex个人用户提交过相当于人类工作30分钟以上的任务，25.6%提交过8小时以上的任务，超过10%的用户每周同时管理3个以上Agent。Token消耗从“2G时代”突然迈进了“5G时代”。
Anthropic对约40万次Claude Code会话的分析也显示，用户平均每周使用约20小时。2025年10月至2026年4月，用它写文档和分析数据的会话占比从约10%翻到20%，平均任务价值提高27%。
当AI工具嵌入工作流，用户对价格自然更敏感。高频使用下，谁家便宜一点、体验好一点，都会放大成迁移理由。
第二，模型差距在缩小。2026年，的里雅斯特大学、伦敦国王学院和伦敦大学学院的研究者分析了7156个由编程Agent生成的GitHub拉取请求，结果显示没有任何一个工具能在所有任务中领先。很多时候，任务类型带来的差距，比工具之间的差距还大。
“最佳模型”成了一个动态答案。用户今天用A，明天用B，后天又切回A。厂商想靠技术领先锁定用户，越来越难。
行为经济学里有个概念叫“禀赋效应”：人对自己拥有的东西估值更高。但在AI工具这里，这个效应被削弱了。因为切换成本太低。DeepSeek提供OpenAI和Anthropic兼容接口，MiniMax套餐可以直接接入Claude Code、Cline和OpenClaw。开发者不用换工作界面，只要换底层模型，任务就能转走。
用户没有“拥有感”，只有“使用权”。
小结一下：Agent时代，用户习惯尚未定型，忠诚度天然薄弱。对普通用户来说，这其实是好事——你可以更灵活地选择工具。但前提是，你得有意识地选择，而不是被优惠券牵着走。
图3：从盲目切换到主动选择——建立自己的模型轮换表
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三、真正的护城河，是“进入日常”
第三个知识点：补贴能拉新，但留不住人。长期留存靠的是一个生态能否嵌入用户的工作流程。
从进化论视角看，一个物种能否在一个生态位里持续生存，不取决于它是不是最强，而取决于它是不是最合适。AI工具的竞争也一样。某一项任务上最强，不等于用户会一直用你。用户会用的，是那个能稳定完成一整套工作、不会中途掉链子的工具。
微软对数万名工程师的研究发现，编程Agent的第一次使用往往由同事带动。但后续是否持续使用，主要取决于工程师是否真的有足够的编程需求。持续使用者合并的PR数量提高约24%。
这说明：优惠券能把奶茶送到用户手里，不能保证他从此每天都喝。真正能留住用户的，是产品能否进入日常工作。
对AI厂商来说，这是一场更难的竞争。它不能只拼模型能力，还要拼产品集成、生态锁定、工作流嵌入。Cursor、Zoom、Hex这些公司都在把多个模型同时接入工作流，根据价格和效果重新分配任务。它们不想被任何一家模型锁定。
厂商想把用户锁进一个生态，企业却在努力不被任何一家锁定。
这就形成了一个博弈。厂商越补贴，企业越学会“薅完就走”。Pylon一边从多家供应商手里领取免费额度，一边明确表示看不到任何忠诚度。Cursor的多模型切换设计，也让“锁定”这件事变得困难。
信息论里有一个概念叫“路径依赖”。当一个系统已经形成稳定的工作路径，改变它的成本会越来越高。AI厂商争抢的，就是成为用户“路径依赖”的那个默认选项。模型负责把人吸引过来，补贴负责给用户一个“先别走”的理由。但能不能真正留下，还要看产品是否成为了习惯。
对生态学来说，这更像“共生关系”。模型厂商、应用平台、终端用户，各自都在寻找对自己最有利的合作方式。没有任何一方能单独赢。补贴只是关系初期的“见面礼”，长期关系靠的是互利共赢。
小结一下：长期留存不来自价格最低，而来自“离不开”。对普通用户来说，与其追逐最新的补贴，不如建立一套稳定的工作流程，让工具服务于你，而不是你被工具牵着走。
图4：留存不是单一变量——能力、价格、生态与习惯咬合运转
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行动清单：普通人怎么应对这场“Token大战”
1. 不囤Token，按需使用
补贴看起来划算，但囤多了容易浪费。先用完免费额度，再决定是否付费。别把优惠券当成必须花完的现金。
2. 建立个人“模型轮换表”
不同任务适合不同模型。写长文档用A，写代码用B，快速问答用C。列一张简单表格，定期更新，避免每次都从头选。
3. 用Agent做“重复性任务”，不做“核心创作”
Agent擅长整理、分类、检索、格式化。但涉及核心判断、创意、人际沟通的工作，仍然要保留人工审核。别因为便宜就把全部工作交给AI。
4. 保留原始数据，降低平台锁定
无论用哪家AI工具，重要资料都要自己备份。Prompt、输出结果、原始文档，尽量保留本地副本。切换平台时，你不会被“数据在云端”困住。
图5：AI用户的四句话生存法则——不囤、轮换、重复任务、备份数据
💬 你最近有没有被某家AI工具的“优惠券”吸引过去？用了一段时间后，是留下了，还是又换回来了？评论区聊聊。
📌 下次你忍不住想“再试试新工具”的时候，翻出来看看——也许能帮你省掉三个月的试错成本。
👤 墨迹小星
墨，寓笑话动漫，解压治愈；迹，载学习研思，共探未知；小，解生活小惑，电脑技巧；星，悟佛道哲学，点亮心灯。墨迹小星，愿成你黑夜中繁星点点的一抹亮色，伴你成长，共赏万千世界。
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