隨着美國企業削減成本，更便宜的人工智能模型逐漸獲得市場認可。

美國企業傾向於選擇能夠高效完成工作且成本最低的人工智能解決方案，而不是matic選擇最先進的人工智能解決方案。.

據《金融時報》報道，這一趨勢給高價帶來了一定的壓力，因爲新的人工智能模型正在消除能力上的差距，而代幣的成本卻在不斷下降。

購買能完成任務的最便宜的型號

該概念的本質是，只有在必要時才需要昂貴的前沿模型，而常規工作可以由廉價的模型完成，這些模型能夠很好地完成任務。.

Ramp 9 月 9 日發佈的 AI 指數也印證了這一趨勢。根據 2026 年 8 月的支出數據，Ramp 樣本中的美國企業有 43.8% 購買了 Anthropologie 的產品，而購買 OpenAI 產品的企業僅佔 39.8%。Ramp 還指出，更低成本模型的日益普及對那些依賴企業持續增加前沿系統投入的 AI 公司構成了威脅。

這一趨勢也與經合組織於 2026 年 9 月發佈的《智能體人工智能報告》中的發現相一致。對 25 個組織的採訪表明，節約成本是使用智能體的常見原因，此外，智能體系統還有助於提高生產力並解決勞動力短缺問題。

一場以分之一美分衡量的價格戰

隨着新系統的推出，現有型號的價格正在迅速下降。.

據 Cryptopolitan，OpenAI 於 9 月 22 日發佈了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，價格比之前的 GPT-5.6 型號至少低 50%。GPT-6 Sol 每百萬個輸入代幣售價 2 美元，每百萬個輸出代幣售價 10 美元。

同一周，Anthropic 發佈了 Opus 5.5，而 xAI 則推出了 Grok 4.7，這兩個產品都進入了一個日益注重性價比的市場。據 Axios，價格低廉但性能依然出色的產品代表了該行業新的競爭格局。

長期下降趨勢更加驚人。據 Epoch AI，自 2023 年以來，實現恆定 AI 性能水平的成本每季度下降約 47%，相當於每年下降約 13 倍。

每項已完成任務的成本更爲重要

由於價格壓力日益增大，企業衡量成功的指標也在發生變化。標杆領導力的重要性並未降低，但企業更加關注客戶需要爲高效績效支付多少費用。.

Zapier 的AutomationBench測試平臺針對 47 種商業工具中的端到端工作流程對智能代理進行測試。截至 9 月 28 日，Claude Opus 5.5 以 42.47% 的效率位居榜首，單次任務價格爲 1.44 美元；而 GPT-6 Sol 在 XHigh 平臺上的效率爲 33.2%，單次任務價格僅爲 0.27 美元。

同樣的權衡也出現在 人工智能分析領域。GPT-6 Sol 在全力以赴的情況下，其智能指數得分爲 48，每項任務的成本估計爲 1.06 美元。小米的開源輕量級模型 MiMo-V2.6-Pro 得分爲 46，而每項任務的成本僅爲 0.13 美元。

這種差距非常小，以至於多模型路由成爲可能。企業不必再爲所有工作負載使用單一供應商，而是可以根據任務的相對重要性和複雜性選擇合適的模型。.

更便宜的代幣仍然可能意味着更大的鈔票。

價格降低並不一定意味着人工智能支出減少。.

據 Axios 報道，傑文斯悖論表明，更便宜的資源反而會導致更大的消耗。Gartner ， 智能體工作流的推理成本將增長五倍以上。

價格更低廉的模型也能提高世界其他地區的普及率。 《全球人工智能普及報告》 ，價格適中且開放的模型同樣可以提高普及率，但基礎設施、網絡連接和技能水平將在決定哪些人能夠從中受益方面發揮至關重要的作用。

企業買家的需求越來越tron：最好的 AI 可能不是最聰明的 AI，而是能夠以最低成本高效完成工作的 AI。.

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