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价格与成本
模型定价、算力与 token 成本，以及按任务算的真实花费。
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13 条MiniMax M3.1 Flash：成本降七成，Agent 国模第一
MiniMax 于 10 月 19 日发布 M3.1 Flash，输入每百万 token 0.15 美元、输出 0.60 美元、缓存输入 0.015 美元，官方称 Agent 任务使用成本较上一代降低 70%。模型在 OSWorld V2 得 61.7、Agents' Last Exam 得 29.6，文章称后者位列中国模型第一。此前匿名模型 Space Bunny 被确认是该模型的早期版本。
DeepSeek V4.1 Flash 新版 1017：更强也更省
DeepSeek 推出 V4.1-Flash-1017 模型，在代码与智能体任务基准上提升的同时压缩了任务运行时间和输出长度，官方称为「性能—费用的帕累托改进」。配套 Harness 升级至 0.2.1 版本，并开放自研 Search 与 Fetch 两个搜索 API，每千次成功请求 5 元，11 月 1 日前免费。
Gemini 4 Argon 全面开放，百万输入 token 2 美元
Google DeepMind 推出旗舰模型 Gemini 4 Argon，当天通过 API 在 AI Studio 和 Gemini 平台向开发者与企业开放，同时进入 Google AI Ultra 和 Pro 订阅通道。Vals Index 排名第一，首发定价为每百万输入 token 2 美元、每百万输出 token 10 美元，缓存输入打九五折。官方称其在 Antigravity 中把智能体代码提交量提高逾 35%、代码回滚减少近三分之一。
Claude Haiku 5.5：标价降了九成，token 却多用两成五
Anthropic 10 月 7 日发布 Claude Haiku 5.5，10 万 token 以内每百万输入 0.10 美元、输出 0.50 美元，是 Haiku 4.5 的十分之一。它在 OSWorld 2.1 上从 15.7% 升到 72.4%，Terminal-Bench 4.0 从 0 升到 39.2%，但仍明显低于 Sonnet 5.5。Simon Willison 实测新分词器对同一段提示多用约 1.25 倍 token，而且推理无法关闭。
GPT-6.1 Sol：标价没变，缓存减半，号称逼近 Astra
9 月 29 日的 OpenAI DevDay 发布了 GPT-6.1 Sol，官方说法是以 Astra 五分之一的价格接近 Astra 的能力。但每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，与一周前的 GPT-6 Sol 完全相同，降价的只有缓存输入，从 0.20 美元降到 0.10 美元。OpenAI 自己的对照里，它在 OSWorld 2.0 上与 Astra 相差不到 2.1 个百分点，单任务成本约为七分之一。同场还发布了最高 8 倍速的 Ultrafast 版本、预览版 Decisions API，以及能在 Slack 和邮件里主动接手任务的 dots 代理。
Claude Sonnet 5.5：终端任务从 10% 到 71%，按任务算未必更便宜
Anthropic 9 月 28 日发布 Claude Sonnet 5.5，每百万 token 输入 2 美元、输出 10 美元，是 Opus 5.5 的一半，也与 GPT-6 Sol 同价。它在 Terminal-Bench 4.0 上从 Sonnet 5 的 10.3% 升到 70.6%，超过 Opus 5.5 的 66.4%，但在 FrontierCode 与 OSWorld 上仍略低于 Opus 5.5。Anthropic 称单任务成本最多低 30%；而 Artificial Analysis 在最高推理档测得单任务 7.60 美元，比 Sonnet 5 高约 50%。
Opus 5.5 与 GPT-6 同日降价，最贵的一档没有动
9 月 22 日 Anthropic 发布 Claude Opus 5.5，约一小时后 OpenAI 发布 GPT-6 Sol 与 GPT-6 Luna。Sol 和 Luna 的单价约为上一代的一半，Luna 每百万 token 输入 0.10 美元、输出 0.50 美元；Opus 5.5 降价 20%，缓存读取降 60%。最顶档的 GPT-6 Astra 与 Claude Fable 5.1 没动。对跑智能体的团队，缓存价格比标价更决定账单；而 Opus 5.5 的 max 推理档在一道画图题上两次想到撞上输出上限、没有返回任何结果。
Jev：只输出概率、不输出文字的决策模型
TypeSafe AI 发布 Jev，自称 System One 模型：输入文本或半结构化的「状态」，不生成文字，只对是否题、选择题、评分题返回带置信度的数字。只按输入计费、输出免费，每百万输入 token 0.042 美元。它适合一切能写成分类的任务，包括检索重排；代价是连「解释一下」都没有，只剩一个浮点数。厂商的「快 194 倍、便宜 445 倍」来自自制评测，它自己承认处在收益高端。
同一个集群多出 33 个点的利用率：变的只是分配顺序
Dharma-AI 做了一个带约束的 GPU 分配器，在七个基准场景里对上 FIFO 调度：硬件不变、负载不变，利用率最多多出 33 个百分点，按优先级加权的产出在每一个场景里都上升，最多翻倍还多。变的只有一件事——分配决定是按什么顺序做出来的。它同时把一个常被当作口号的目标翻译成了可执行的形式：不是「让 GPU 忙起来」，而是哪块卡在哪个时间片跑哪个任务、按什么优先级。
Gemini 3.7 Flash：主力档三周一迭代，价格砍半
Gemini 3.7 Flash 在 3.6 Flash 发布仅三周后到来，编码、网页开发与文档密集型知识工作全面提升，而每百万 token 的首发价格是上一代的一半。所有对比都是同族前一版，是这类公告里少见的可比口径。
一次 180 万美元的智能体账单：超预算 860%，五个月后才被发现
亚马逊用 Claude Sonnet 给自家网站填充作者信息，花掉 180 万美元、超预算 860%、五个月后才被发现，而且最终没有部署成功。同期 Meta 员工 30 天消耗 73.7 万亿 token，Uber 四个月烧完全年编码预算。一项调查显示只有 26% 的企业对自身 AI 成本具备全面可见性。这不是一条价格新闻——它是「智能体安静地做错事」这个失败模式的又一种形态：不报错，只出账单。
Copilot 与裸 API：为编码智能体的「外壳」付费，到底买到了什么
GitHub 在 Copilot 改为按列表 API 费率计费之后，正面回答了「既然能直接调 API，为什么还要付 Copilot」——答案是你要自己拥有哪一层：模型调用本身，还是围绕它的编辑器、仓库、终端、组织策略与计费控制这一整套外壳。
GPT-5.6：OpenAI 新一代旗舰模型，主打单位算力智能密度
OpenAI 发布新一代旗舰模型 GPT-5.6，强调每个 token 提供更多智能、更强的单位成本性能与按需扩展的能力，发布同期即成为 Microsoft 365 Copilot 的首选模型。