OpenAI宣布将其基础前沿模型ChatGPT 5.6 Luna的价格降低80%，中端模型5.6 Terra的价格也下调了20%。此举被普遍视为直接回应来自中国新一代AI模型的竞争压力，尤其是月之暗面的Kimi K3和DeepSeek的V4 Flash。
降价后，OpenAI的模型价格已直接进入中国竞品的核心区间：
GPT 5.6 Luna（降价80%）：每百万输入Token降至0.20美元（约1.4元人民币），输出Token降至1.20美元（约8.1元人民币），已与DeepSeek V4专业版（输入0.435美元、输出0.87美元）形成直接竞争。
GPT 5.6 Terra（降价20%）：价格降至输入2美元、输出12美元，低于Kimi K3（输入3美元、输出15美元）的定价。
旗舰模型维持高价：最强大的GPT 5.6 Sol价格不变，其低延迟Fast模式甚至提价，以对标Claude Fable 5等顶级前沿模型。
就在一周多前，谷歌刚刚推出了价格更低的Gemini 3.6 Flash和3.5 Flash-Lite模型。Anthropic虽未直接降价，但将旗下低价Opus 4.8模型替换为能力更强的Claude 5.0，维持原价。
这场价格战折射出中美AI发展路径的差异。报道分析指出，美国企业倾向于投入巨额资金推动最前沿技术，而中国开发者则依托强大的制造业和工程能力，打造出成本更低、规模更精简、但在高端能力上毫不逊色的模型。
DeepSeek在2025年曾震动西方AI界，而Kimi K3在2026年的影响再次印证了这一趋势。当市场上出现性能接近但价格大幅降低的替代品时，长期抱怨Token成本上涨的企业用户迅速转向，迫使大型AI公司必须从单纯的参数竞赛转向真正的价格竞争。
然而，激进降价的财务可持续性受到质疑。
巨额投入：OpenAI已承诺到2030年前投入约6000亿美元用于计算资源，并与甲骨文达成3000亿美元的计算采购协议。公司目前在订阅业务上持续亏损，2025年即使在营收增长下仍亏损数百亿美元。
行业共性：谷歌在AI基础设施上的投入约为其云业务收入的9倍；Anthropic的近期盈利也主要依赖与xAI的有限合作。
AI行业正押注“杰文斯悖论”来解释这一策略——更高效的煤炭发动机并未减少总消耗，反而因普及使需求大增。企业认为，Token价格下降将激发更多应用场景，推动使用量大幅增加，从而通过规模效应弥补利润率下滑。
