OpenAI、人类同日模型大战，“是兄弟就砍一刀”

文｜光锥智能，作者 | 魏琳华 ，编辑｜刘俊宏 9月23日凌晨，OpenAI和Anthropic像约好了一样，前后脚各自放出新模型： OpenAI端出了GPT-6 Sol和GPT-6 Luna两款模型，把旗舰GPT-6 Astra的能力蒸进更快更便宜的型号里；Anthropic则亮出Claude Opus 5.5，性能追平Fable 5.1的同时，成本只有上代Opus 5的六成。 三个新模型，指向同一个判断：当前大模型竞争的主战场已经从“谁最聪明”转到了“谁又强又便宜”。 熟悉OpenAI的老朋友都知道，无论是赶当天发布还是靠价格挤兑对手，都是它的老本行了。今年下半年，OpenAI释放的降价信号愈发强烈： 7月，OpenAI先是把GPT-5.6 Luna断崖式降价80%，到8月再把旗舰模型GPT-5.6 Sol促销再砍20%，再到这次GPT-6 Sol和Luna，OpenAI直接宣布API价格永久下降50%——OpenAI正在用一种“刀刀见骨”的节奏，把模型调用成本打到行业新低。 OpenAI正在用低价抢用户，延续它“大力出奇迹”的营销策略，挤兑自己的老对手Anthropic，靠用户讲一个更漂亮的收入增长叙事。 同一天的两种不同“刀法” 同日发布的三个模型，各有各的精彩：OpenAI靠价格刀法让人直呼真香，Anthropic则做到了又强又便宜，让Opus 5.5重回大众“白月光”的地位。 先看OpenAI这边，它这次推出的GPT-6 Sol和Luna两款模型，是在GPT-6 Astra的基座上得来的性价比模型——通过调整推理效率和缓存机制，OpenAI把单位调用成本压了下去。 具体分工上，Sol定位面向编程等复杂工作负载，Luna则面向更轻量、高频的推理场景。两款模型都支持105万token的上下文窗口、12.8万token的最大输出，提供多档推理强度。 “智能已经足够好”，性价比当道的今天，单次任务的成本花费比Benchmark的跑分更重要。在本次大模型发布的介绍中，厂商开始秀起了自家模型完成任务的成本表现。 在AutomationBench（跨应用业务流程测试）中，GPT-6 Sol在xhigh强度下取得33.2%的任务完成率，每项任务平均花费0.27美元，同样的任务，放到Claude Opus 5上是11倍的价格。 新一代模型的计价单位，也因此从“一次回答”变成了“一个任务的价格”。 从定价来说，OpenAI这次给到的诚意太大了，甚至试图动摇DeepSeek的性价比地位。 GPT-6 Sol的API输入、输出价格分别为每百万token2美元和10美元，较GPT-5.6 Sol的促销价格均下降一半。Luna的输入价格从0.2美元降至0.1美元，输出价格从1.2美元降至0.5美元。折算成人民币，相当于DeepSeek V4.1 Flash的闲时价格（每百万输入1元，输出4元）。 当然，DeepSeek还是技高一筹，早早在DeepSeek V4.1 Flash上对缓存命中价格大展刀法，这是用户必须花在上下文上的刚需成本。 所以OpenAI新模型发布后，不少用户自发对比两者跑任务的价格，发现还是DeepSeek划算。此番网友口中的“梁圣”梁文锋，依然笑傲春风。 在能力上，GPT-6 Luna也被用户质疑“开倒车”，似乎无法赶上上一代GPT-5.6 Luna。但看在价格的份上，好像又不是不能原谅。新模型的价格是上一代的一半，人送外号“更便宜的GPT-5.6 Luna”。 再看Anthropic的Opus 5.5。如果说OpenAI走的是“旗舰下沉”路线，那Anthropic走的就是“够强且更便宜”的路线。 这就不得不让人吐槽，Anthropic不地道。嘴上一边喊着“放缓研究”，一边端出来了Opus 5.5。到底哪里跑得慢了？ 作为Claude 5.5系列的首款模型，Anthropic称，Opus 5.5在大多数工作中达到Fable 5.1的水平，同时比Opus 5更快、更便宜。其上下文窗口为100万token，最大输出为12.8万token；输入和输出价格分别为每百万token4美元和20美元，比Opus 5低20%。 便宜还不止于单价。Opus 5.5完成任务时使用的token和工具调用也有所减少，缓存读取价格从每百万token0.5美元降至0.2美元——降幅高达60%。Anthropic自己算了一笔账，它把典型工作负载成本下降40%，输出速度还提升超过30%。 这次，Opus 5.5性能提升集中在长时间运行的编码智能体和知识工作上。 在更硬核的基准测试上，Opus 5.5在Terminal-Bench 4.0上得分66.4%，高于Fable 5.1（55.8%）和GPT-6 Astra（57.9%）。在衡量代码修改能否真正合并进项目的FrontierCode 1.1上，Opus 5.5得分54.4%，高于GPT-6 Astra的53.3%。 知识工作是Opus 5.5此次领先最明显的方向。在覆盖44种职业任务的GDPval-AA v2.1上，Opus 5.5得到1846分，高于Fable 5.1和Opus 5。 Anthropic甚至还没把Fable系列的模型端出来，已经能用Opus 5.5和GPT-6 Astra掰腕子了。下一代旗舰模型能打成什么样，简直想都不敢想。 OpenAI和Anthropic虽然撞档同一天，但这场模型比赛没有“赢家通吃”的场景出现。实际上，它开启的是一场错位竞争—— OpenAI用轻量模型走量、抢调用规模，Anthropic用Opus 5.5守住高价值的编码和知识工作。两者一个要规模，一个要客单价。 为了撑起增长预期 OpenAI和Anthropic都急了 把镜头拉远，GPT-6 Sol和Luna的“永久半价”，是OpenAI第N次向价格挥刀。 在模型层，OpenAI的打法越来越清晰，它靠旗舰模型保住地位和利润、轻量模型则变成了抢市场的主力。 7月30日，OpenAI宣布GPT-5.6 Luna输入和输出成本同时降低80%，中档Terra降价20%；8月，GPT-5.6 Sol的API和额度价格又被下调20%。 订阅端，OpenAI则靠套餐的调整实现变相降价。 1月，价格更低的Go套餐开始推向全球市场，美国定价为8美元；4月9日，OpenAI推出每月100美元的Pro档；8月，面向企业用户的Business（Premium seat）方案上线，年付100美元/月，额度是标准席位的5倍。 从使用量来看，OpenAI降价的效果立竿见影。 全球大模型聚合平台OpenRouter观察了7-8月OpenAI的流量变化：其中，Luna的日均token调用量涨到降价前的13.8倍，Terra涨了5.6倍，此前一直按原价销售的Sol只涨了1.1倍。同期被点名的竞争对手里，只有Anthropic的调用量不升反降。 OpenRouter还研究了一下模型后续的表现，证明虽然价格恢复，但一定程度上，OpenAI的用户黏性变好了：在促销期试用过Luna或Terra的十多万客户中，约32%在促销结束后保留了部分用量。 OpenAI为什么要这么急？因为账本对面站着的是Anthropic，而对