AI大模型价格战落幕：词元服务费半年涨了一倍

从0．01元到13元，谁在支撑这场价格修复？

2026年10月23日，中国信息通信研究院发布《大模型词元服务性能监测报告（2026年）》，数据勾勒出一场持续两年的行业价格大战即将收场的轮廓。

报告显示，国内大模型归一化平均服务价格从2025年下半年的6．8元／千词元，升至2026年至今的13．46元／千词元——涨幅接近100％。而在这场价格战的最低谷，2026年3月，部分头部厂商的报价曾跌至不足0．01元／千词元，较正常水平暴跌逾98％。

同一时期，海外典型模型的均价约为117．8元／千词元，仍是国内价格的十倍有余。

这不是简单的数字反弹。它标志着一个新商业阶段的到来：当“免费喂用户”的策略触及算力成本底线，国内大模型企业正在用涨价重新校准生存逻辑。

“免费”不是慈善，是获客手段

大模型价格战的起点并不神秘。

2024年至2025年间，以百度、阿里、字节跳动为代表的互联网巨头相继将自家大模型API接口对开发者免费或近乎免费开放。这是典型的“赔本赚吆喝”——通过极低价甚至零价格，快速抢占开发者和企业用户的调用量。

这种打法在技术上并非不可行。大厂的核心诉求是构建生态壁垒：让越多的应用基于自己的模型搭建，就越有可能在未来的竞争中形成标准锁定。就像当年的智能手机系统之争，先跑马圈地，再谈盈利。

但问题是，每一次API调用都有真实的物理成本。

GPU推理需要电力消耗、数据中心运维、网络带宽以及硬件折旧。即便边际成本不断下降，也不可能在长期内趋近于零。当调用量因免费策略呈现指数级增长时，这些隐性成本开始侵蚀企业的现金流。

更关键的是，免费策略未能建立起预期的护城河。开发者切换模型的迁移成本极低——只需修改几行代码中的API端点地址。当A厂和B厂的服务都接近零价格时，用户对品牌的忠诚度并未显著提升。

涨价的底气来自哪里？

既然免费策略难以持续，那么当前价格回升的背后是什么力量在推动？

第一，市场对高质量模型服务的付费意愿确实在增强。

大模型能力已经分层。早期的“通用闲聊型”模型可以满足基础需求，但随着企业级应用场景深化——如代码生成、法律文书处理、复杂数据分析——客户开始愿意为更高精度、更低延迟、更强稳定性的服务支付溢价。

信通院报告的“归一化”口径本身就说明了一个事实：不同参数的模型被折算到统一基准进行比较后，高端模型的相对价值凸显出来。这意味着消费者在用脚投票。

第二，价格战的参与者正在主动退出。

中小大模型创业公司在资金链压力面前最先妥协。它们既没有互联网巨头的现金流输血，也没有庞大的云基础设施可以摊薄成本。当融资环境收紧时，继续以低于成本价提供服务等于自杀。

头部大厂也在调整策略。从公开信息和行业观察来看，多家主流厂商已经逐步缩减甚至终止了原有的免费额度，转而推出阶梯式计费方案。这并非被动选择，而是经过计算后的战略转向。

第三，政策层面的引导也在发挥作用。

国家对于人工智能产业的健康发展提出了明确要求，过度竞争、资源浪费的低效价格战不再被鼓励。标准化、规范化的行业秩序正在建立。

涨价会影响谁？

对于依赖大模型API的中小企业和独立开发者来说，这次价格上涨意味着直接的成本增加。

一个典型的应用场景可以算一笔账：假设某个智能客服产品每天处理100万次对话请求，每次请求平均涉及2000个词元的输入输出，按涨价前0．01元／千词元的价格计算，日成本约为20元；按涨价后13．46元／千词元的均价计算，日成本变为26920元——增幅超过1300倍。

当然，这个极端案例反映的是那些曾经完全依赖“薅羊毛”模式运行的业务。事实上，真正有价值的商业化应用从一开始就有预算规划，不会把核心竞争力建立在免费额度上。

但对于大量处于试探阶段的项目来说，这确实是一个转折点。低成本试错的窗口期正在关闭，商业化验证的压力提前到来。

另一方面，大模型服务提供商的利润率预期得到了改善。收入端的上升如果快于成本端的上升，将为这些企业带来喘息空间。这对于已经烧掉数十亿资金的AI创业者来说，是久违的好消息。

价格回升 ≠ 行业健康

尽管价格回归到相对理性区间，但我们不能因此得出“大模型行业已经走上正轨”的结论。

首先，国内外价格差距仍然巨大。117．8元与13．46元的十倍鸿沟，反映出两个市场的成熟度差异。海外大模型服务商凭借先发优势、技术积累和全球客户基础，建立了更高的定价权。而国内厂商仍在追赶过程中。

其次，13．46元／千词元的均价并不意味着所有模型都值这个价。高端模型可能远超这个数，而低端模型可能依然低廉。行业的分化正在加剧——头部玩家靠品牌和性能吃高价，尾部玩家靠规模拼生存。

最后，也是最重要的一点：价格上涨带来的利润改善能否持久，取决于一个根本性问题——大模型服务的真实生产成本到底是多少？

目前业界对这个问题的答案并不一致。不同的芯片架构、不同的训练方法、不同的推理优化，都会导致成本估算出现显著差异。在没有统一披露机制的情况下，任何关于“厂商终于不亏钱了”的判断都需要保持审慎。

接下来关注什么

如果你是投资人，重点关注以下三个指标：

1。 头部大模型企业的毛利率变化趋势——涨价能否转化为实际利润？不同厂商的成本结构差异有多大？ 2。 开发者调用量的增速变化——价格上涨是否导致了用户流失？留存率如何？ 3。 大模型初创公司的融资节奏——价格回升是否改善了它们的生存状况？新一轮融资潮是否会随之而来？

如果你是企业管理者，需要做的是重新评估你当前的AI技术栈成本结构。哪些业务值得投入更多资金购买高级模型服务？哪些可以用开源方案替代？你的竞争对手在做什么选择？

如果你只是普通用户，短期来看影响有限——毕竟你接触的大多数C端AI应用是通过订阅制或广告模式盈利的，API成本的波动会被层层稀释。但长远来看，AI产业的格局将深刻影响你能接触到什么样的服务和体验。