声明：本文来自于微信公众号 硅星人Pro（ID：Si-Planet），作者：周一笑，授权靠谱客转载发布。
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没错，互联网价格战熟悉的“味”，已经悄无声息的打到了大模型的战场。
技术狂飙了一年，大模型公司们早就按捺不住要搅弄商业风云的心， 5 月份，多家大模型产品宣布了密集的降价策略。
严格来说，是堪称为大模型界“拼多多”的DeepSeek，率先点燃了价格战的引线。
5 月 6 日，DeepSeek官网推出了“高性价比”的大模型，将旗下的大模型DeepSeek-V2 的价格降到了每百万token输入 1 元、输出 2 元（32K上下文），能力对标GPT-4、llama 3-70B，价格仅为GPT- 4 的近1%。开发者登录 DeepSeek 开放平台送500 万 tokens。
智谱第一个不服。 5 月 11 日，智谱AI调整了旗下入门级大模型GLM-3-Turbo（上下文长度128k）的价格，从0. 005 元 / 千tokens降低到0. 001 元 / 千tokens。此外，开放平台新注册用户获赠从 500 万tokens提升至 2500 万tokens（包含 2000 万GLM3-Turbo和 500 万GLM4）。而GLM-3 Turbo Batch批处理API还将进一步便宜50%——0.0005/千 tokens，也就是 1 元 200 万tokens。
5 月 15 日，火山引擎原力大会上，豆包高调的将本来在水面下的价格战，赤裸的搬到了台面上。
会上火山引擎总裁谭待宣布豆包主力模型在企业市场的定价只有0. 0008 元/千 tokens，0. 8 厘就能处理1， 500 多个汉字，比行业便宜99.3%。
现场观众的激动程度堪比听到大主播在直播间大吼：“家人们，我们把大模型的价格打下来了！”
在DeepSeek发起，几个核心厂商跟进的局面下，也彻底拉开了大模型商业竞争进入了“卷价格”的新赛段。
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比价，用百度阿里当“活靶子”
有意思的是，大家比价归比价，都拿百度文心和阿里通义当靶子。
无论是DeepSeek、智谱还是豆包，都以文心和通义为标尺进行比价。当然，这也侧面反映了，这两个模型确实在中国大模型中，占据了很重要的位置，甚至是参照物。
虽然不谈性能只谈价格的方式无异于“耍流氓”，但对于价格敏感型的客户而言，价格基本上就是唯一的决定性因素。
智谱在公布新大模型时，做了直观的比价图，GLM-3-Turbo的价格是阿里qwen-turbo的八分之一，是百度ERNIR 3. 5 的十二分之一。当然对比ChatGPT的时候，就不能抛开性能，只比价格了。
同样，豆包在发布豆包通用模型pro的价格时，也拉来了百度和阿里的对标模型作为价格对比。基本上，行业价格等于ERNIE和Qwen的平均价格。
还有卷的更狠的，直接拉国内外的主流模型们进行集体比价。
而针对被当活靶子以及是否参与价格战的问题，百度在豆包宣布全面降价的下午便回复道：“文心大模型日均处理Tokens文本已达 2490 亿，并强调使用大模型不应只看价格，更要看综合效果。”
为了能够让客户更了解低价的现实意义，各家大模型厂商都在努力“接地气”。
1 块钱在现实世界可能连个包子都买不到，但是在智谱，你能写 1 万条小红书（以 350 字计算）；在豆包，你能读三本《三国演义》；在DeepSeek，一位普通开发者充 50 块钱能用好几年。
不仅卖，他们还免费送。
开发者登录 DeepSeek 开放平台就送 500 万 tokens，而智谱似乎就是要跟DeepSeek硬刚，随即宣布新注册开放平台用户赠送额度提升500%。开放平台新注册用户获赠从500 万tokens提升至 2500 万tokens（包含 2000 万入门级额度和 500 万企业级额度）。
有开发者表示：“如果只是自己开发测试根本用不完，热闹都是他们的，我们就负责占便宜。”
面壁智能直接喊出了“不降价， 0 元不限量”的活动。不过这是因为模型本身免费开源，且部署在端侧，利用终端设备算力，无需调用云端API。
有开发者向硅星人表达了自身感受：“以前薅服务器和存储空间，现在薅tokens，不出意外的话，后续几家主流的模型厂商都会跟进，我们未来 3 年可能都不用买tokens了。”
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谁是最便宜的大模型？
那么问题来，到底谁是最便宜的大模型？
硅星人根据各家厂商的官方信息，汇总整理了部分大模型API的价格，直观的对比了价格，话不多说，直接上图（这可能是市面上最全的比价图了）：
从图表中整理的情况来看，如果按照绝对值计算，豆包pro32k是目前市场价格最低大模型，但DeepSeek-V2 的上下文文本长度为128k，对比下来，可以说是性价比最高的大模型了。
价格战对于每一代的互联网人而言，都并不陌生，降价策略通常被视为吸引更多用户、增强用户黏性和市场份额的一种有效手段，但同时，也常常逃不开“拿钱换增长”的恶性循环。
谭待讲道：“用亏损换收入是不可持续的，所以我们从来不走这条路”。
DeepSeek v2 版本发布时，其员工也表示：基本纯靠模型结构创新（MLA+DeepSeekMoE）+ 超强Infra，且“目前就是大规模服务的价格，不亏本，利润率超50%”。
价格低还有利润？是怎么做到的？
影响大模型推理价格的降低的因素有很多，比如技术进步和优化就是一个直接的原因，不少开发者惊叹于幻方是怎么兼顾模型效果和成本的。
首先源于DeepSeek本身的硬实力，就是我们俗称的“有卡”。根据幻方官方信息，其幻方 AI 智能超算集群配备了 1 万张英伟达高性能的 A100 计算卡，硬件和计算资源可能也是DeepSeek能够保持低价的原因。它也是国内为数不多非大厂拥有万卡的公司。
其次是来自于架构和算法上的创新。这一点和豆包能低价是相同的。
谭待介绍道：“火山引擎在技术上有非常多优化手段，可以降低大模型成本，此外在工程上可以通过分布式推理的形式将底层算力使用得更好；另外，在混合调度方面，可以把不同负载作为混合调度，这样的成本也大幅下降。”
我们都知道，当一个行业进入了价格战阶段，就意味着产品走向了同质化。在大模型发展的早期技术的差异性还未清晰，但低价确实能够带来更广泛的渗透，于国内大模型而言，这是福还是祸？
客观上来看，大模型API价格战和推理价格的下降，有可能推动AI应用的广泛普及和创新，因为更低的成本使得更多的企业和开发者能够负担得起这项技术，也有更多的尝试空间。不过，降价能否帮助大模型厂商带来更多新增用户和付费用户，仍值得商榷。
虽然价格的降低可以短期内吸引更多用户尝试和采用AI大模型，但长期而言，技术能力的提升和创新是确保大模型应用普及和持续发展的根本。从互联网技术的发展历程中，我们可以明确看到技术创新和提升为行业带来的深远影响，这对大模型的发展同样适用。
正如移动互联网的普及并不只是因为手机价格的降低，一个重要原因是苹果推出了iPhone，将多点触控等技术引入手机，带来了新的人机交互方式，让iPhone软件生态的建立成为了可能。
价格战打到最后，受益的大概率只是少数头部企业。如果不能有效控制成本的企业若盲目加入价格竞争，无疑会丧失自身优势，陷入他人设定的竞争节奏，最后又是一轮行业洗牌。
不只要“卷”价格，更要“卷”技术，“卷”产品，全方位的“卷”，才能找到新出路。
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