近日，AI Coding赛道在同一时间落下了两把“价格屠刀”。有人认为，AI编程已过了技术陡峭期，国内外大模型厂商开始在“近身肉搏”。
7月31日，DeepSeek-V4-Flash正式版API上线。相比Deepseek-v4-pro，V4-Flash价格仍在下探。其中缓存命中每百万Token为0.02元、未命中1元、输出2元。
在GPT-5.6模型上市后仅三周，OpenAI也挥出了价格屠刀。7月30日，OpenAI大幅下调GPT-5.6系列API价格：入门级Luna模型降价80%，输入价从每百万token 1美元降至0.2美元（约合人民币1.35元）；Terra同步降价20%。
曾经，海外头部厂商一度站在AI价格战之外，把竞争重心锚定在模型能力的竞赛上。但随着AI编程商业化的蛋糕逐渐清晰，国内外厂商纷纷“砍一刀”。
光大证券首席资产配置研究员王开认为，价格战传递的核心信号，是AI编程正从尝鲜工具转变为普惠的生产力基础设施，成本门槛的下降将加速其在中小企业和垂直行业的渗透。与此同时，行业的关注点也从榜单分数转向有效任务成本与运行稳定性，从模型参数转向复杂任务的实际完成率，从融资故事转向收入质量与客户留存。
降价之后一线开发者的成本账怎么算？真实感受如何？
崔明（化名）做程序员已有6年，目前的岗位是后端兼全栈工程师。他告诉记者，目前模型降价时间还比较短，“订阅模式下，月费没变。但因为使用Luna和Terra时扣额变少了，能感受到luna消耗降低了一点。”与此同时，“由于所在开发团队，为多人共享账号使用，短期内价格的变化还不明显”。
目前他最常使用的AI编程工具是Codex，配合ChatGPT订阅使用。日常主要用AI写自动化运维脚本，另外也常用来做框架分析和查找Bug。“一个月的正常开发，加上上下文投喂和代码重构，月均消耗大约在30-50亿Token之间。”崔明（化名）向《科创板日报》记者透露。
对于最近的模型降价，另一个程序员李路修（化名）也表示，“还没有明显感受”。目前一个人一个月使用169元Qoder（阿里巴巴Agentic编程平台）高级版套餐基本够用。
“日常代码基本都可以用AI写，已经从VSCode、IntelliJ IDEA切换到AI编程软件，如Codex、Qoder。”程序员李路修（化名）告诉记者。他目前的岗位是数据开发工程师。这一年来，公司开始积极鼓励程序员使用AI编程。
对于当前的降价，Deep Social后端工程师崔涛则有着不同的感受，他告诉记者，“日常主要使用GPT-5.5系列。GPT-5.6系列的降价对日常使用影响不明显。不过现在能明显感觉到，5.5的算力资源变紧张了。同样的任务，处理时间大概比5.6发布前慢了两到三倍。”
后端工程师崔涛表示，目前自己最看重的还是费用。还有就是稳定性，以及CodingPlan每周刷新的额度。他表示：“模型能力当然重要，但如果成本不可控、额度不稳定，日常开发体验也会受到很大影响。”
采访中，多位程序员提到，当前的AI编程已经渗透进日常工作。但用什么工具、怎么用，他们有自己的习惯和判断。
《2026年开发者调查报告》显示，72%的开发者每天使用AI编程工具，AI生成或辅助代码占总代码的42%。而2023年这个数字仅为6%。JetBrains 2026年1月的调查则显示，90%的开发者在工作中至少使用一款AI工具。
除了专业从事开发的程序员，越来越多的代码小白也开始进行AI编程的探索。卢旭是Deep Social的一名产品经理，这半年来也开始用AI写代码。和之前比，卢旭的工作流程和组织分工也发生了很大的变化。
“以前产品经理主要做需求调研、PRD（产品需求文档）和原型设计，现在更进一步地把UI（用户界面）、前端的工作取代了，可从需求直接干到前端交互页面实现。”
对于当前的价格战，产品经理卢旭表示：“就目前的价格来看，打价格战挺好的。因为价格还是有点贵，需要花心思来控制使用成本。现在基本上就是把套餐额度‘压榨’到极致。”他开玩笑地说，期待有一天，使用最好的模型的时候肆无忌惮地使用。
无论从哪个维度看，AI编程都已不再只属于极客，而是大多数程序员的标配，甚至一些之前完全没写过代码的产品经理、小白都开始使用AI进行编程。争夺开发者及其他用户，与争夺下一代开发工具的入口，似乎成了一体两面的事情。一个AI编程用户每天打开哪个终端、愿意把Token花在哪家模型上。个体的微小选择和成本收益账，正在悄然塑造整个行业的走向。
国投证券科技行业首席分析师马良认为，当前的竞争逻辑正在从“单点突破”转向“系统战”。
从GPT-4到Claude Sonnet再到DeepSeek V4 Flash，主流模型在代码生成基准测试上的差距正在快速收窄。当多家厂商都能提供及格线以上的代码生成质量时，价格自然成为最直接的竞争维度。
AI Coding价格战开打海外厂商被“卷入”？
对于AI Coding这块蛋糕，国内外大厂也纷纷打出“价格牌”。
下调Token价格，甚至打对折、八折……此前算力烧钱、巨额AI开支的叙事仍然存在，但最近已被“价格竞赛”的旋风席卷。值得注意的是，此前一直是国内模型厂商在价格上频频“砍一刀”。最近，站在AI价格战之外的国外模型大厂也表示“坐不住了”，降价、新模型迭代的消息频频传出。
比如7月底，GPT-5.6 入门级Luna价格下调达80%，输入从1美元降至0.2美元，输出从6美元降至1.2美元。Terra同步降价20%，输入降至2美元、输出降至12美元。曾有媒体报道，OpenAI之所以提前酝酿降价，是因为预计Anthropic将采取类似动作。
往前回溯，近几个月来，国外厂商之间近乎“贴身肉搏”，打出的价格牌也非常密集，厂商之间的模型发布周期也间隔很短，市场正在被切分得更细。
比如，5月28日，Anthropic发布Claude Opus 4.8。12天后，能力更强的Fable 5和Mythos 5发布。
7月9日，OpenAI刚刚发布GPT-5.6，并在官方评测中把Fable 5列为主要参照模型之一。仅15天后，7月24日，Anthropic发布Claude Opus 5，每百万Token输入5美元、输出25美元。公司官方也将“性能对标Fable 5，价格是Fable 5的一半”作为宣传点。
相比起国外在今年才开始在价格上纷纷“砍一刀”，国内厂商早已在成本上经历了几轮迭代。比如，一度被称为“价格屠夫”的DeepSeek，于7月31日宣布DeepSeek-V4-Flash正式版API上线公测。国内版缓存命中每百万Token为0.02元、未命中1元、输出2元，国外版$0.0028（缓存命中）、$0.14（未命中），输出$0.28。
纵览当前的AI Coding市场，只看国内外任何一方都是不完整的。在OpenAI宣布Luna降价80%的官方帖子下面，评论区也有人晒出了与国内厂商的价格对比图，有用户直言，“你发布的正是时候，这里是DeepSeek-V4-Flash和GPT-5.6 Luna两大模型的对比。”
崔涛是一名来自Deep Social的Java后端软件工程师，对于当前的AI编程价格战，他觉得这是大势所趋，“对降价本身并不意外。”目前崔涛从事程序研发10年左右。一个月正常开发大概会消耗60亿到100亿Token。
不过，他也和记者分享了自己的实际体验，事情也并不是简单的“降价之后就一定更便宜”。崔涛表示，以GPT-5.6次级模型为例，虽然表面价格下降了，但计费方式也发生了变化：比如原先5.5免费的缓存创建环节现在开始收费。“实际使用下来，感觉整体成本可能比之前更高，甚至有翻倍的感觉。”
此轮价格战，也让人想到此前移动互联网时代，多次的补贴大战，比如外卖大战、当日达的即时零售大战。
“与移动互联网时代的价格战相比，AI编程价格战既有表层的相似，更有深层的根本性差异。”国投证券科技行业首席分析师马良分析，相似之处是两者都发生在技术范式转换的窗口期，都试图通过低价快速降低用户试用门槛、获取用户基数，都隐含着“先占领开发者心智，再考虑盈利”的平台型逻辑。
但不会是简单的“历史重演”。马良认为，第一个差异就是边际成本和收益结构不同。比如移动互联网的软件产品边际成本趋近于零，多服务一个用户边际成本非常低，规模效应可以大规模放大。但AI编程的每一次API调用、每一次代码生成都要消耗GPU算力（推理成本），存在真实且不可忽略的边际成本，无法靠规模摊薄。
“其次，AI编程的数据飞轮的有效性很多时候取决于数据质量、数据清洗与标注能力和工程基础设施等，而非简单的靠用户数量形成粘性生态，其强度远弱于社交网络的直接网络效应。用户迁移成本显著更低。”
采访中，马良也特别提醒，当前大模型技术迭代的方向不确定，迭代速度快。今天的成本领先者可能因为一次架构突破而丧失优势。
国内外大模型厂商API价格对比：有何差距？
经过梳理，目前国内外大模型厂商在API价格上，国内厂商价格更低，尤其DeepSeek相较同行有明显价格优势。不过，虽然AI Coding的价格战已打响，但价格作为大模型的其中一个尺度，无法完全决定AI Coding市场最后的终局。
记者采访多位程序员，他们表示，虽然对当前的模型价格以及Token消耗量很关注，但不是全部。
比如程序员李路修（化名），特别提到自己更看重编程软件的开发能力、业务理解能力、最终的实现效果以及实现效率；段勇表示自己最关注的除了套餐价格，还关注编程平台是否包含最先进的模型。另外还关心编程工具本身的功能，例如调用工具的能力以及前端界面的问题快速定位和修复的能力；崔明（化名）表示，“自己最看重编程软件两个指标：一是代码准确度与跨文件上下文感知能力，二是大上下文投喂时的Token成本。”
抢占生态位，强化用户使用习惯，是当前国内外大模型厂商亟待完成的命题。价格可以随时调整，但开发者的工作流一旦形成，切换成本极高。在多位程序员的采访中，也都提到了平台的“依赖性”，以及“习惯了”带来的平台使用惯性。比如崔明（化名）提到一个使用习惯，“非常愿意切换后台调用的模型，但不会轻易换IDE界面（集成开发环境）。”
曾经当过20多年的程序员，段勇目前是一家AI创业公司Deep Social CEO，他也表达了自己的对于平台的“依赖性”。
他告诉记者，“也听说Claude Code、Codex等其他很火的平台，但是暂时没有考虑切换。”段勇最常使用的是编程软件是Cursor，用了2年多了。虽然套餐价格从之前约20美金/月到现在300美金/月。但他并没有更换平台，并表示“Cursor用得很顺手，也习惯了，不想切换。”
光大证券首席资产配置研究员王开认为，目前AI编程正处于从技术验证期迈向规模商用期的过渡阶段，格局上呈现基础款拼极致成本、高端款拼能力上限的分化，降价的核心诉求是抢占开发者生态和使用习惯，这比短期份额更有长期价值。
当通用代码能力趋于标准化，模型之间的差异化并没有消失。有哪些关键点值得特别关注？国投证券科技行业首席分析师马良列出了4个维度。
一是工程化治理能力。企业客户不只需要“能写代码的AI”，更需要能融入现有开发系统、可追溯并且支持代码知识产权验证的AI编程系统；
二是上下文理解与个性化。通用模型能写通用代码，但真正的生产力飞跃来自深度理解特定代码仓库、特定业务逻辑、特定团队编码规范的AI，构建最好的“代码知识图谱”和项目记忆系统；
三是Agent化与自主任务执行。从Copilot到Agent，这条路径要求模型不仅能生成代码片段，还要能理解自然语言需求、规划多步骤任务、自主调试错误、自我修正；
四是垂直领域深度适配程度，尤其金融、医疗、工业控制等。这些领域不仅需要编码能力，更需要深厚的领域知识与数据渠道，构成了天然的差异化壁垒。
此轮模型价格战是补贴换市场？还是真实的技术降本？
光大证券首席资产配置研究员王开认为，当前比拼的重心正在从谁的模型更强，转向谁能以更低的单任务成本稳定完成任务。“这一轮降价有真实的技术降本作为支撑，并非单纯补贴换市场，因此具备一定的可持续性。”
国内外模型厂商也在尽可能在降低模型迭代、训练开发的成本。比如研究机构Artificial Analysis测算显示，DeepSeek V4-Flash平均每次任务完成成本仅约3美分，为当前全球主流大模型中最低，仅相当于Anthropic旗下Claude Fable 5的约1/105。有媒体报道，DeepSeek-V4的API业务保持着超过50%的毛利率。
此前OpenAI也发布公告称，团队让 GPT-5.6 Sol 模型学习 Triton 和 Gluon 两种编程语言，模型据此优化推理引擎内核，使生产环境 GPU 内核带来的端到端服务成本最多降低 20%。
采访时，业内人士也特别强调，此轮技术降本并非凭空而来，价格下探建立在成本结构的优化基础上，并非简单的烧钱换市场。在分析AI Coding的商业ROI时，除了要看到成本曲线之外，更要看到收入这一端的结构变化。
“比如当前调用量在爆发式增长，‘以量补价’的通道已经打开；价值定价开始萌芽，部分厂商提价后客户使用量不降反升”，王开这样分析。而且当前头部大厂并未全线降价，而是采取分层策略，即基础产品走量引流，高端产品和高速模式保留溢价；不同厂商的定价模式更多维，按量计费、订阅制、分层定价、速度溢价并存。
未来，API价格下探的趋势会长期持续么？国投证券科技行业首席分析师马良认为，当前的价格水平是不可持续的，更像是一种“市场出清”机制。淘汰成本结构不够优化、差异化不够清晰的玩家。能在这一轮中活下来的公司，将在更健康的竞争格局中重新获得定价权。
模型价格下探，背后的成本大象还是无法绕开。而且当前，大规模模型的每一次代际升级都需要指数级增长的训练投入，而性能提升却可能并非如此，也就是所谓的“scaling law的边际递减”。这也是头部厂商都需要面对的问题。
“当前头部厂商的盈利模型正在承受巨大压力。对于有现金牛业务支撑的云厂商和平台巨头，AI编程可以作为战略亏损业务持续投入3-5年。它本质上被定位为”生态防御成本“——即使编码工具自身不盈利，只要能防止开发者流失到竞争对手的云平台，从整体业务的LTV（生命周期价值）来看就是划算的。”马良告诉《科创板日报》记者。
对于未来的行业格局，马良认为头部厂商和中小创业公司会迎来分化。“尤其对于独立创业公司，窗口期更为紧迫。在当前的融资环境下，更紧急的任务是证明公司ARR增速是否足够陡峭，只要增速够快，资本市场愿意为增长买单的阶段还会持续一段时间，但随着利率环境的变化和AI投资回报的不确定性增加，这个容忍窗口在收窄。”
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