OpenAI、Anthropic同日模型大战，“是兄弟就砍一刀”

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

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

三款新模型共同揭示了一个趋势：当前大模型竞争的核心已从“谁更智能”转向“谁既强大又便宜”。

熟悉OpenAI的人都知道，无论是选择当天发布还是通过价格压制对手，都是它的惯用策略。今年下半年，OpenAI的降价信号愈发明显：

7月，OpenAI将GPT-5.6 Luna的价格骤降80%；8月，旗舰模型GPT-5.6 Sol的促销价再降20%；而到了此次GPT-6 Sol和Luna，OpenAI直接宣布API价格永久下调50%——OpenAI正以“刀刀见骨”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，以此压制老对手Anthropic，并借助用户规模讲述一个更亮眼的收入增长故事。

同一天的两种不同“刀法”

同日发布的三款模型各有特色：OpenAI以价格策略让人直呼“真香”，而Anthropic则实现了“又强又便宜”，让Opus 5.5重回大众心中的“白月光”地位。

先看OpenAI，此次推出的GPT-6 Sol和Luna是基于GPT-6 Astra打造的性价比模型——通过优化推理效率和缓存机制，OpenAI降低了单位调用成本。

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

“智能已足够好”，在性价比至上的时代，单次任务的成本比Benchmark得分更重要。在此次模型发布中，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强度下实现了33.2%的任务完成率，每项任务平均成本为0.27美元，而同样的任务在Claude Opus 5上则需花费11倍的价格。

新一代模型的计价单位也因此从“一次回答”转变为“一个任务的价格”。

从定价来看，OpenAI此次的诚意极大，甚至试图动摇DeepSeek的性价比地位。

GPT-6 Sol的API输入和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。换算成人民币，这与DeepSeek V4.1 Flash的闲时价格（每百万输入1元，输出4元）相当。

当然，DeepSeek依然技高一筹，早在DeepSeek V4.1 Flash上对缓存命中价格采取了激进策略，这是用户必须花费的上下文刚需成本。

因此，OpenAI新模型发布后，许多用户自发对比两者执行任务的价格，发现DeepSeek仍更划算。此番网友口中的“梁圣”梁文锋，依然笑傲江湖。

在能力方面，GPT-6 Luna也被部分用户质疑“开倒车”，似乎无法赶上上一代GPT-5.6 Luna。但鉴于价格优势，这似乎并非不可原谅。新模型的价格是上一代的一半，因此被戏称为“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则走的是“够强且更便宜”的路线。

这不得不让人吐槽Anthropic的不地道。嘴上一边喊着“放缓研究”，一边却推出了Opus 5.5。到底哪里慢了？

作为Claude 5.5系列的首款模型，Anthropic称，Opus 5.5在大多数任务中达到了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执行任务时使用的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自己计算，典型工作负载成本下降了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方面。

在更硬核的基准测试中，Opus 5.5在Terminal-Bench 4.0上得分为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得分为54.4%，高于GPT-6 Astra的53.3%。

知识工作是Opus 5.5此次领先最明显的领域。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，就已能用Opus 5.5与GPT-6 Astra一较高下。下一代旗舰模型的表现，简直令人难以想象。

OpenAI和Anthropic虽在同一天发布产品，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以轻量模型走量、抢占调用规模，Anthropic则用Opus 5.5守住高价值的编码和知识工作。一个追求规模，一个追求客单价。

为了撑起增长预期，OpenAI和Anthropic都急了

从更宏观的视角看，GPT-6 Sol和Luna的“永久半价”，是OpenAI第N次向价格挥刀。

在模型层面，OpenAI的策略愈加清晰：依靠旗舰模型保住地位和利润，而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的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%。

在订阅端，OpenAI则通过调整套餐实现变相降价。

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还研究了模型后续的表现，证明尽管价格恢复，但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，而后者正在收入上实现反超。

收入方面，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%，但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自身的收入并不理想。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，是重组后仍需消化的约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，都是为了维持自己曾经讲过的增长故事。

镜头转向另一边，Anthropic也不轻松。

GPT-6 Astra两周内抢走企业AI支出的13%份额，证明OpenAI能通过模型的性价比切走更多市场份额。旗舰模型一旦够用且价格压得住，企业预算会很快转向。

这预示着，一旦增长放缓，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，再加上租用SpaceX的机房，“哪哪都是钱”。

这一天两家公司实际上都在降价，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。