随着美国企业削减成本，更便宜的人工智能模型逐渐获得市场认可。

美国企业倾向于选择能够高效完成工作且成本最低的人工智能解决方案，而不是matic选择最先进的人工智能解决方案。.

据《金融时报》报道，这一趋势给高价带来了一定的压力，因为新的人工智能模型正在消除能力上的差距，而代币的成本却在不断下降。

购买能完成任务的最便宜的型号

该概念的本质是，只有在必要时才需要昂贵的前沿模型，而常规工作可以由廉价的模型完成，这些模型能够很好地完成任务。.

Ramp 9 月 9 日发布的 AI 指数也印证了这一趋势。根据 2026 年 8 月的支出数据，Ramp 样本中的美国企业有 43.8% 购买了 Anthropologie 的产品，而购买 OpenAI 产品的企业仅占 39.8%。Ramp 还指出，更低成本模型的日益普及对那些依赖企业持续增加前沿系统投入的 AI 公司构成了威胁。

这一趋势也与经合组织于 2026 年 9 月发布的《智能体人工智能报告》中的发现相一致。对 25 个组织的采访表明，节约成本是使用智能体的常见原因，此外，智能体系统还有助于提高生产力并解决劳动力短缺问题。

一场以分之一美分衡量的价格战

随着新系统的推出，现有型号的价格正在迅速下降。.

据 Cryptopolitan，OpenAI 于 9 月 22 日发布了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，价格比之前的 GPT-5.6 型号至少低 50%。GPT-6 Sol 每百万个输入代币售价 2 美元，每百万个输出代币售价 10 美元。

同一周，Anthropic 发布了 Opus 5.5，而 xAI 则推出了 Grok 4.7，这两个产品都进入了一个日益注重性价比的市场。据 Axios，价格低廉但性能依然出色的产品代表了该行业新的竞争格局。

长期下降趋势更加惊人。据 Epoch AI，自 2023 年以来，实现恒定 AI 性能水平的成本每季度下降约 47%，相当于每年下降约 13 倍。

每项已完成任务的成本更为重要

由于价格压力日益增大，企业衡量成功的指标也在发生变化。标杆领导力的重要性并未降低，但企业更加关注客户需要为高效绩效支付多少费用。.

Zapier 的AutomationBench测试平台针对 47 种商业工具中的端到端工作流程对智能代理进行测试。截至 9 月 28 日，Claude Opus 5.5 以 42.47% 的效率位居榜首，单次任务价格为 1.44 美元；而 GPT-6 Sol 在 XHigh 平台上的效率为 33.2%，单次任务价格仅为 0.27 美元。

同样的权衡也出现在 人工智能分析领域。GPT-6 Sol 在全力以赴的情况下，其智能指数得分为 48，每项任务的成本估计为 1.06 美元。小米的开源轻量级模型 MiMo-V2.6-Pro 得分为 46，而每项任务的成本仅为 0.13 美元。

这种差距非常小，以至于多模型路由成为可能。企业不必再为所有工作负载使用单一供应商，而是可以根据任务的相对重要性和复杂性选择合适的模型。.

更便宜的代币仍然可能意味着更大的钞票。

价格降低并不一定意味着人工智能支出减少。.

据 Axios 报道，杰文斯悖论表明，更便宜的资源反而会导致更大的消耗。Gartner ， 智能体工作流的推理成本将增长五倍以上。

价格更低廉的模型也能提高世界其他地区的普及率。 《全球人工智能普及报告》 ，价格适中且开放的模型同样可以提高普及率，但基础设施、网络连接和技能水平将在决定哪些人能够从中受益方面发挥至关重要的作用。

企业买家的需求越来越tron：最好的 AI 可能不是最聪明的 AI，而是能够以最低成本高效完成工作的 AI。.

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