行業分析機構 SemiAnalysis 近期對 OpenAI 與 Anthropic 的多檔訂閱方案進行了實測，結果顯示，平價的月費背後隱藏著巨大的算力補貼缺口。 該機構購買了兩家公司的各類訂閱計畫，並持續運行長週期編程和“智能體”等重型任務，直到觸及每週使用上限，然後按照公開 API 價格折算出這些使用量對應的理論費用。

測算結果顯示，如果完全用滿 OpenAI 價格為 200 美元的 “ChatGPT Pro 20x” 訂閱，其對應的 API 計費最高可達到約 1.4 萬美元。 以同樣價格定價的 Anthropic “Claude Max 20x” 方案，在極限使用情況下，理論 Token 成本也可逼近 8，000 美元左右。 這意味著，一小部分重度用戶就足以吞噬掉訂閱模式下原本有限的利潤空間。

SemiAnalysis 的分析稱，這也是大型模型公司格外關注“利用率”（utilization）的原因之一。 對 Anthropic 而言，在 Claude Pro 和 Claude Max 5x 這樣的檔位上，當用戶實際用量達到 20% 左右時，公司大致才能實現盈虧平衡。 相比之下，OpenAI 的利潤空間更為薄弱：ChatGPT Plus 和 ChatGPT Pro 5x 訂閱，一旦利用率超過約 11.4%，公司就開始在該用戶身上虧損。

在更高價位的頂級計畫上，經濟結構進一步趨緊。 報告指出，Anthropic 在高端訂閱上，當利用率達到約 10% 時毛利率就已接近為零，而 OpenAI 則在約 5.7% 利用率時就跌入負毛利區間。 換言之，用戶並不需要達到極端重度的使用頻率，這些訂閱就可能從“賺錢產品”變成“虧損產品”。

在此背景下，如何調整價格或限制訪問成為擺在廠商面前的難題。 固定月費訂閱模式是 ChatGPT、Claude 等產品快速普及的關鍵因素，一旦收緊配額或提高門檻，可能會削弱用戶增長勢頭。 而在當前大模型“軍備競賽”中，模型能力和可用性仍然是最重要的競爭籌碼之一，這讓企業更難輕易調整策略。

另一方面，AI 實際使用方式的變化也在推高成本壓力。 報告指出，以多步、自主調用工具的“智能體”系統為代表的新型工作流，Token 消耗可達到傳統單輪對話的千倍級。 這種高強度調用模式，已經迫使一些大型企業重新審視 AI 工具在內部的開放程度與成本控制策略。

據報導，微軟、Meta、亞馬遜等公司，已對此前鼓勵員工大規模試用和內部推廣的做法有所收縮，原因正是內部帳單出現了快速膨脹。 有一個廣為流傳的案例是，一家公司在沒有給員工使用 Claude 設定任何限制的情況下，僅一個月就在 Anthropic 的服務上燒掉了 5 億美元支出，直接觸發了管理層的緊急干預。

在成本壓力和實際需求的夾擊下，越來越多企業開始採用更精細化的模型路由策略。 一種做法是，將複雜、高價值的問題交由昂貴的“前沿模型”（frontier models）處理，而把常規辦公、基礎問答等工作下放給更便宜的模型。 《華爾街日報》援引研究稱，通過這種任務分流方式，一些公司可以將整體 AI 成本削減高達 95%。 哥倫比亞大學副院長 Vishal Misra 指出，企業並不總是需要“懂量子引力”的頂級大模型，很多開源模型已經足以勝任日常需求，這也將擠壓高價封閉模型的溢價空間。

部分 AI 初創公司則進行了更加激進的遷移。 AI 助理創業公司 Lindy 的創始人兼 CEO Flo Crivello 表示，公司已將 100% 的流量切換到 DeepSeek V4，徹底從 Anthropic 模型遷出。 在他們的評估中，DeepSeek V4 在能力上可與 Claude Sonnet 相當，但成本僅為其一小部分，這一遷移據稱已經為公司節省了數百萬美元開支。

還有一些企業則選擇在開源模型基礎上自建系統，將內部數據與自有基礎設施結合，以換取更可控的長期成本結構。 雖然這種路徑前期投入更高，但有助於減少對第三方雲 AI 廠商的依賴，也讓企業能夠對推理成本、數據安全和性能優化進行更精細的掌控。 在特定垂直場景下，經過針對性微調的內部模型甚至有可能在效果上超越通用的前沿模型。

從中長期看，業界普遍預期部分成本會隨著基礎設施擴容、硬體演進以及模型迭代而逐步下降。 SemiAnalysis 預計，以當前 Opus 4.8 所代表的中高端能力水準，將來有望通過更成熟的技術和更高效的算力，以每月約 20 美元的價格實現盈利性提供。 但這一判斷並不適用於最前沿的頂級模型，它們在可預見的未來仍將保持高昂的運行成本，並更有可能通過 API 計費、分級功能解鎖等方式來進行收費，而不是簡單打包進面向大眾的統一訂閱方案中。

在此之前，AI 服務提供商仍需要在兩個方向之間艱難平衡：一方面，用戶希望以低廉且可預期的月費獲得盡可能強大的 AI 能力；另一方面，支撐這些能力的底層算力和基礎設施仍然昂貴，對使用強度高度敏感。 OpenAI CEO Sam Altman 也公開承認，Token 成本正成為一個愈發嚴峻的問題，公司正在努力通過產品和架構優化，讓用戶在使用 ChatGPT 時實現“以更少支出獲得更多價值”。

來源：中國鳳凰網科技