近日，AI Coding賽道在同一時間落下了兩把“價格屠刀”。有人認為，AI編程已過了技術陡峭期，國內外大模型廠商開始在“近身肉搏”。
7月31日，DeepSeek-V4-Flash正式版API上線。相比Deepseek-v4-pro，V4-Flash價格仍在下探。其中緩存命中每百萬Token為0.02元、未命中1元、輸出2元。
在GPT-5.6模型上市后僅三周，OpenAI也揮出了價格屠刀。7月30日，OpenAI大幅下調GPT-5.6系列API價格：入門級Luna模型降價80%，輸入價從每百萬token 1美元降至0.2美元（約合人民幣1.35元）；Terra同步降價20%。
曾經，海外頭部廠商一度站在AI價格戰之外，把競爭重心錨定在模型能力的競賽上。但隨著AI編程商業化的蛋糕逐漸清晰，國內外廠商紛紛“砍一刀”。
光大證券首席資產配置研究員王開認為，價格戰傳遞的核心信號，是AI編程正從嘗鮮工具轉變為普惠的生產力基礎設施，成本門檻的下降將加速其在中小企業和垂直行業的滲透。與此同時，行業的關注點也從榜單分數轉向有效任務成本與運行穩定性，從模型參數轉向復雜任務的實際完成率，從融資故事轉向收入質量與客戶留存。
▍降價之后 一線開發者的成本賬怎么算？真實感受如何？
崔明（化名）做程序員已有6年，目前的崗位是后端兼全棧工程師。他告訴記者，目前模型降價時間還比較短，“訂閱模式下，月費沒變。但因為使用Luna和Terra時扣額變少了，能感受到luna消耗降低了一點。”與此同時，“由于所在開發團隊，為多人共享賬號使用，短期內價格的變化還不明顯”。
目前他最常使用的AI編程工具是Codex，配合ChatGPT訂閱使用。日常主要用AI寫自動化運維腳本，另外也常用來做框架分析和查找Bug。“一個月的正常開發，加上上下文投喂和代碼重構，月均消耗大約在30-50億Token之間。”崔明（化名）向《科創板日報》記者透露。
對于最近的模型降價，另一個程序員李路修（化名）也表示，“還沒有明顯感受”。目前一個人一個月使用169元Qoder（阿里巴巴Agentic編程平臺）高級版套餐基本夠用。
“日常代碼基本都可以用AI寫，已經從VSCode、IntelliJ IDEA切換到AI編程軟件，如Codex、Qoder。”程序員李路修（化名）告訴記者。他目前的崗位是數據開發工程師。這一年來，公司開始積極鼓勵程序員使用AI編程。
對于當前的降價，Deep Social后端工程師崔濤則有著不同的感受，他告訴記者，“日常主要使用GPT-5.5系列。GPT-5.6系列的降價對日常使用影響不明顯。不過現在能明顯感覺到，5.5的算力資源變緊張了。同樣的任務，處理時間大概比5.6發布前慢了兩到三倍。”
后端工程師崔濤表示，目前自己最看重的還是費用。還有就是穩定性，以及CodingPlan每周刷新的額度。他表示：“模型能力當然重要，但如果成本不可控、額度不穩定，日常開發體驗也會受到很大影響。”
采訪中，多位程序員提到，當前的AI編程已經滲透進日常工作。但用什么工具、怎么用，他們有自己的習慣和判斷。
《2026年開發者調查報告》顯示，72%的開發者每天使用AI編程工具，AI生成或輔助代碼占總代碼的42%。而2023年這個數字僅為6%。JetBrains 2026年1月的調查則顯示，90%的開發者在工作中至少使用一款AI工具。
除了專業從事開發的程序員，越來越多的代碼小白也開始進行AI編程的探索。盧旭是Deep Social的一名產品經理，這半年來也開始用AI寫代碼。和之前比，盧旭的工作流程和組織分工也發生了很大的變化。
“以前產品經理主要做需求調研、PRD（產品需求文檔?）和原型設計，現在更進一步地把UI（用戶界面）、前端的工作取代了，可從需求直接干到前端交互頁面實現。”
對于當前的價格戰，產品經理盧旭表示：“就目前的價格來看，打價格戰挺好的。因為價格還是有點貴，需要花心思來控制使用成本。現在基本上就是把套餐額度‘壓榨’到極致。”他開玩笑地說，期待有一天，使用最好的模型的時候肆無忌憚地使用。
無論從哪個維度看，AI編程都已不再只屬于極客，而是大多數程序員的標配，甚至一些之前完全沒寫過代碼的產品經理、小白都開始使用AI進行編程。爭奪開發者及其他用戶，與爭奪下一代開發工具的入口，似乎成了一體兩面的事情。一個AI編程用戶每天打開哪個終端、愿意把Token花在哪家模型上。個體的微小選擇和成本收益賬，正在悄然塑造整個行業的走向。
國投證券科技行業首席分析師馬良認為，當前的競爭邏輯正在從“單點突破”轉向“系統戰”。
從GPT-4到Claude Sonnet再到DeepSeek V4 Flash，主流模型在代碼生成基準測試上的差距正在快速收窄。當多家廠商都能提供及格線以上的代碼生成質量時，價格自然成為最直接的競爭維度。
▍AI Coding價格戰開打 海外廠商被“卷入”？
對于AI Coding這塊蛋糕，國內外大廠也紛紛打出“價格牌”。
下調Token價格，甚至打對折、八折……此前算力燒錢、巨額AI開支的敘事仍然存在，但最近已被“價格競賽”的旋風席卷。值得注意的是，此前一直是國內模型廠商在價格上頻頻“砍一刀”。最近，站在AI價格戰之外的國外模型大廠也表示“坐不住了”，降價、新模型迭代的消息頻頻傳出。
比如7月底，GPT-5.6 入門級Luna價格下調達80%，輸入從1美元降至0.2美元，輸出從6美元降至1.2美元。Terra同步降價20%，輸入降至2美元、輸出降至12美元。曾有媒體報道，OpenAI之所以提前醞釀降價，是因為預計Anthropic將采取類似動作。
往前回溯，近幾個月來，國外廠商之間近乎“貼身肉搏”，打出的價格牌也非常密集，廠商之間的模型發布周期也間隔很短，市場正在被切分得更細。
比如，5月28日，Anthropic發布Claude Opus 4.8。12天后，能力更強的Fable 5和Mythos 5發布。
7月9日，OpenAI剛剛發布GPT-5.6，并在官方評測中把Fable 5列為主要參照模型之一。僅15天后，7月24日，Anthropic發布Claude Opus 5，每百萬Token輸入5美元、輸出25美元。公司官方也將“性能對標Fable 5，價格是Fable 5的一半”作為宣傳點。
相比起國外在今年才開始在價格上紛紛“砍一刀”，國內廠商早已在成本上經歷了幾輪迭代。比如，一度被稱為“價格屠夫”的DeepSeek，于7月31日宣布DeepSeek-V4-Flash正式版API上線公測。國內版緩存命中每百萬Token為0.02元、未命中1元、輸出2元，國外版$0.0028（緩存命中）、$0.14（未命中），輸出$0.28。
縱覽當前的AI Coding市場，只看國內外任何一方都是不完整的。在OpenAI宣布Luna降價80%的官方帖子下面，評論區也有人曬出了與國內廠商的價格對比圖，有用戶直言，“你發布的正是時候，這里是DeepSeek-V4-Flash和GPT-5.6 Luna兩大模型的對比。”
崔濤是一名來自Deep Social的Java后端軟件工程師，對于當前的AI編程價格戰，他覺得這是大勢所趨，“對降價本身并不意外。”目前崔濤從事程序研發10年左右。一個月正常開發大概會消耗60億到100億Token。
不過，他也和記者分享了自己的實際體驗，事情也并不是簡單的“降價之后就一定更便宜”。崔濤表示，以GPT-5.6次級模型為例，雖然表面價格下降了，但計費方式也發生了變化：比如原先5.5免費的緩存創建環節現在開始收費。“實際使用下來，感覺整體成本可能比之前更高，甚至有翻倍的感覺。”
此輪價格戰，也讓人想到此前移動互聯網時代，多次的補貼大戰，比如外賣大戰、當日達的即時零售大戰。
“與移動互聯網時代的價格戰相比，AI編程價格戰既有表層的相似，更有深層的根本性差異。”國投證券科技行業首席分析師馬良分析，相似之處是兩者都發生在技術范式轉換的窗口期，都試圖通過低價快速降低用戶試用門檻、獲取用戶基數，都隱含著“先占領開發者心智，再考慮盈利”的平臺型邏輯。
但不會是簡單的“歷史重演”。馬良認為，第一個差異就是邊際成本和收益結構不同。比如移動互聯網的軟件產品邊際成本趨近于零，多服務一個用戶邊際成本非常低，規模效應可以大規模放大。但AI編程的每一次API調用、每一次代碼生成都要消耗GPU算力（推理成本），存在真實且不可忽略的邊際成本，無法靠規模攤薄。
“其次，AI編程的數據飛輪的有效性很多時候取決于數據質量、數據清洗與標注能力和工程基礎設施等，而非簡單的靠用戶數量形成粘性生態，其強度遠弱于社交網絡的直接網絡效應。用戶遷移成本顯著更低。”
采訪中，馬良也特別提醒，當前大模型技術迭代的方向不確定，迭代速度快。今天的成本領先者可能因為一次架構突破而喪失優勢。
▍國內外大模型廠商API價格對比：有何差距？
記者采訪多位程序員，他們表示，雖然對當前的模型價格以及Token消耗量很關注，但不是全部。
比如程序員李路修（化名），特別提到自己更看重編程軟件的開發能力、業務理解能力、最終的實現效果以及實現效率；段勇表示自己最關注的除了套餐價格，還關注編程平臺是否包含最先進的模型。另外還關心編程工具本身的功能，例如調用工具的能力以及前端界面的問題快速定位和修復的能力；崔明（化名）表示，“自己最看重編程軟件兩個指標：一是代碼準確度與跨文件上下文感知能力，二是大上下文投喂時的Token成本。”
搶占生態位，強化用戶使用習慣，是當前國內外大模型廠商亟待完成的命題。價格可以隨時調整，但開發者的工作流一旦形成，切換成本極高。在多位程序員的采訪中，也都提到了平臺的”依賴性”，以及“習慣了”帶來的平臺使用慣性。比如崔明（化名）提到一個使用習慣，“非常愿意切換后臺調用的模型，但不會輕易換IDE界面（集成開發環境）。”
曾經當過20多年的程序員，段勇目前是一家AI創業公司Deep Social CEO，他也表達了自己的對于平臺的“依賴性”。
他告訴記者，“也聽說Claude Code、Codex等其他很火的平臺，但是暫時沒有考慮切換。”段勇最常使用的是編程軟件是Cursor，用了2年多了。雖然套餐價格從之前約20美金/月到現在300美金/月。但他并沒有更換平臺，并表示“Cursor用得很順手，也習慣了，不想切換。”
光大證券首席資產配置研究員王開認為，目前AI編程正處于從技術驗證期邁向規模商用期的過渡階段，格局上呈現基礎款拼極致成本、高端款拼能力上限的分化，降價的核心訴求是搶占開發者生態和使用習慣，這比短期份額更有長期價值。
當通用代碼能力趨于標準化，模型之間的差異化并沒有消失。有哪些關鍵點值得特別關注？國投證券科技行業首席分析師馬良列出了4個維度。
一是工程化治理能力。企業客戶不只需要“能寫代碼的AI”，更需要能融入現有開發系統、可追溯并且支持代碼知識產權驗證的AI編程系統”；
二是上下文理解與個性化。通用模型能寫通用代碼，但真正的生產力飛躍來自深度理解特定代碼倉庫、特定業務邏輯、特定團隊編碼規范的AI，構建最好的“代碼知識圖譜”和“項目記憶系統”；
三是Agent化與自主任務執行。從Copilot到Agent，這條路徑要求模型不僅能生成代碼片段，還要能理解自然語言需求、規劃多步驟任務、自主調試錯誤、自我修正；
四是垂直領域深度適配程度，尤其金融、醫療、工業控制等。這些領域不僅需要編碼能力，更需要深厚的領域知識與數據渠道，構成了天然的差異化壁壘。
▍此輪模型價格戰是補貼換市場？還是真實的技術降本？
光大證券首席資產配置研究員王開認為，當前比拼的重心正在從誰的模型更強，轉向誰能以更低的單任務成本穩定完成任務。“這一輪降價有真實的技術降本作為支撐，并非單純補貼換市場，因此具備一定的可持續性。”
國內外模型廠商也在盡可能在降低模型迭代、訓練開發的成本。比如研究機構Artificial Analysis測算顯示，DeepSeek V4-Flash平均每次任務完成成本僅約3美分，為當前全球主流大模型中最低，僅相當于Anthropic旗下Claude Fable 5的約1/105。有媒體報道，DeepSeek-V4的API業務保持著超過50%的毛利率。
此前OpenAI也發布公告稱，團隊讓 GPT-5.6 Sol 模型學習 Triton 和 Gluon 兩種編程語言，模型據此優化推理引擎內核，使生產環境 GPU 內核帶來的端到端服務成本最多降低 20%。
采訪時，業內人士也特別強調，此輪技術降本并非憑空而來，價格下探建立在成本結構的優化基礎上，并非簡單的燒錢換市場。在分析AI Coding的商業ROI時，除了要看到成本曲線之外，更要看到收入這一端的結構變化。
“比如當前調用量在爆發式增長，‘以量補價’的通道已經打開；價值定價開始萌芽，部分廠商提價后客戶使用量不降反升”，王開這樣分析。而且當前頭部大廠并未全線降價，而是采取分層策略，即基礎產品走量引流，高端產品和高速模式保留溢價；不同廠商的定價模式更多維，按量計費、訂閱制、分層定價、速度溢價并存。
未來，API價格下探的趨勢會長期持續么？國投證券科技行業首席分析師馬良認為，當前的價格水平是不可持續的，更像是一種“市場出清”機制。淘汰成本結構不夠優化、差異化不夠清晰的玩家。能在這一輪中活下來的公司，將在更健康的競爭格局中重新獲得定價權。
模型價格下探，背后的成本大象還是無法繞開。而且當前，大規模模型的每一次代際升級都需要指數級增長的訓練投入，而性能提升卻可能并非如此，也就是所謂的“scaling law的邊際遞減”。這也是頭部廠商都需要面對的問題。
“當前頭部廠商的盈利模型正在承受巨大壓力。對于有現金牛業務支撐的云廠商和平臺巨頭，AI編程可以作為戰略虧損業務持續投入3-5年。它本質上被定位為“生態防御成本”——即使編碼工具自身不盈利，只要能防止開發者流失到競爭對手的云平臺，從整體業務的LTV（生命周期價值）來看就是劃算的。”馬良告訴《科創板日報》記者。
對于未來的行業格局，馬良認為頭部廠商和中小創業公司會迎來分化。“尤其對于獨立創業公司，窗口期更為緊迫。在當前的融資環境下，更緊急的任務是證明公司ARR增速是否足夠陡峭，只要增速夠快，資本市場愿意為增長買單的階段還會持續一段時間，但隨著利率環境的變化和AI投資回報的不確定性增加，這個容忍窗口在收窄。”
