OpenAI 把路由规则写进价格表
三家模型公司在几周内各自印证了同一件事：竞争不再只关乎谁的模型最强。
GPT-5.6 发布三周后，OpenAI 宣布降价。Luna 降价约 80%，输入价格降至每百万 token 0.2 美元，输出为 1.2 美元；Terra 降价 20%，输入为 2 美元，输出为 12 美元；最强的 Sol 价格不变。
OpenAI 将降价归因于服务系统效率提高。但三档价格没有同步变化。我更倾向于把它理解为一张调度架构的定价图：Luna 是高频执行层，Terra 在性能与成本之间居中，Sol 留给少数难题。
模型降价通常是统一打折：能力不变，效率提高，再把降低的成本传给用户。这次不同，价格调整本身呈现出明确的层次。
微软同期发布网络安全专用模型 MAI-Cyber-1-Flash。它最多处理 90% 的安全任务，约 10% 的极难任务再调用 GPT-5.4。该组合在 CyberGym 上得到 96%，相较 MDASH 由 GPT-5.4、GPT-5.4 mini 和 GPT-5.3 Codex 组成的现有最佳方案，成本降低 50%。
Meta 随后推出编程 agent Muse Code。Meta 首席 AI 官、Meta Superintelligence Labs 负责人 Alexandr Wang 明确表示，公司选择以价格同 Anthropic 和 OpenAI 竞争。Meta 称，最低价档的价格不到按量付费档的十分之一，条件是开发者同意贡献数据以改进模型。
三项动作放在一起，已经足以确认同一件事：最强模型仍然重要，但竞争开始取决于它在什么任务上被调用，以及调用多少次。
企业已经开始按任务选择模型。实时 AI agent 基础设施公司 Telnyx 曾用 Anthropic 的顶级订阅运行 1000 个 agent。Anthropic 调整订阅条款后，CEO David Casem 估算，继续按量付费每天可能接近 10 万美元。
Telnyx 随后改用多模型系统：智谱（Z.AI）的开源权重模型负责执行，Anthropic 的 Fable 负责规划，OpenAI 的 Sol 负责审核。报道同时称，这套系统目前支持 1400 个 agent，每个 agent 每天成本约 100 美元。由于前后口径不同，材料不足以直接计算迁移后的节省幅度。
正在被 SpaceX 以 600 亿美元收购的 AI 编程工具 Cursor 也做过类似实验。完全使用 GPT-5.5 从零构建浏览器，成本超过 1 万美元；混用 Cursor 的 Composer 和 Anthropic Opus 4.8，成本降至 1339 美元。几个月前，一些企业还会公布 token 消费排行榜，奖励使用量最高的员工。如今，企业开始奖励更低的单任务成本。
这些数字已经说明编排的价值。但模型公司为什么主动接受一种可能压缩自身定价权的分工？
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