Ramp 的 9 月报告追踪了美国企业真实支付的有效 Token 价格——半年下降 41%，已经从每百万 Token 1.15 美元降到 0.68 美元。拉动用量增长的主力是 GPT-5.6 Terra、Claude Sonnet 这类标准模型，前沿模型 Token 占比从 53% 高点回落到 45%。多家企业直接把标准模型设为公司内部默认选项，因为『已经够好了，成本还低一半』。高价模型不再是牌桌中心，『够用且便宜』才是企业采购的通行证。

API 按 Token 计费本质是『卖水』逻辑——用多少付多少，透明但惩罚重度用户，价格战没有底线。2026年行业集体提价后，订阅制（『卖席位』）和按业务结果（『分蛋糕』）开始替代卖水逻辑。Salesforce Agentforce 按动作计费、HubSpot 按会话收费，模型层正在变成『可替换的发动机』，编排层才是新护城河。降价不是终点，是定价逻辑重构的冲锋号。

华尔街见闻的文章直接把两家的降价逻辑掰成两张底牌：OpenAI 一季度经营亏损 93 亿美元，每收入 1 美元净亏 1.6 美元，超过 60% 的收入来自价格敏感的消费者订阅，降价是『价格泵』依赖输血续命。Anthropic 预计二季度盈利 5.59 亿美元，85% 营收来自年付费超百万美元的企业客户，降价是为了把客户从『部分部署』推到『全员铺开』。同一场价格战，一个是在止血，一个是在扩盘。

文章提到了手握企业入口的 Google 和开源厂商，但最直接的威胁来自微软。微软 Copilot 正在整合企业版与消费者版，并推出了让 GPT 写稿、Claude 审校的『批判功能』——两个竞争对手的模型在同一套 Office 里协作。但微软自身股价 2026 年已跌 18%，高管承认 Copilot 渗透率偏低。更大的变量在于：如果微软把多模型路由做成默认基础设施，OpenAI 和 Anthropic 的模型就变成了微软的『可替换零件』，企业粘性从模型层漂移到平台层。

模型单价降了，总账单不一定降。Epoch AI 估算达到同等推理表现的成本每季度降 47%，单一计费便宜了 13 倍。但企业做知识库问答要带整份文档、Agent 要拆任务重试、法务要把全部合同扫一遍——单次便宜了，调用次数可能从几百次飙到几万次。更棘手的是，已大规模落地 AI 的企业超六成面临成本失控，能精确追溯各部门 AI 费用归因的不足 15%。降价只是前半场，后半场是『成本治理』。