AI单价打一折的同一周,大厂把员工额度砍剩一成

AI单价打一折的同一周,大厂把员工额度砍剩一成

AIClaude模型降价企业IT

数据源:The Information + Anthropic

2026 年 10 月 7 日,Anthropic 甩出 Claude Haiku 5.5。这把百万 token 输入单价砸到 0.1 美元,输出单价砸到 0.5 美元。对 100k token 以内的请求而言,这比上代便宜了 90%。就在同一周,The Information 披露了微软的一项异动。云与 AI 部门把员工每月的 AI 支出上限,从 10 万美元强行压到约 1 万美元。模型单价暴跌一折,一线大厂却反手砍掉九成预算。

百万 token 跌到一毛钱,智力跑分却翻了倍

降价通常是为了清理落后产能,但这次降价伴随着智力指标的大幅狂飙。Haiku 5.5 在 Terminal-Bench 4.0 编程测试中拿到 39.2%。它把上一代 0.0% 的成绩远远甩在后面。在 GDPval-AA v2.1 知识工作榜单上,它跑到了 1620 的量级,对比前代的 735 翻了一倍以上。AA-Briefcase 榜单也跑出了 1578 对 614 的悬殊差距。

Anthropic发布页配图一 图:Anthropic Claude Haiku 5.5 发布页官方配图之一。来源:Anthropic

这两项都不是靠缩小模型换来的。在 OSWorld 2.1 计算机操作和 Humanity’s Last Exam 无工具两项测试中,Haiku 5.5 分别取得 72.4% 和 45.9% 的成绩。它不仅碾压了自家前代,还跨级打败了 GPT-6 Luna 48.9% 的 OSWorld 跑分。GPT-6 Luna 在 Terminal-Bench 上的成绩只有 16.4%。十分之一的价格,换来了超过 GPT-6 Luna 的长程任务能力,推理这一层的成本曲线又往下挪了一格。

Anthropic 官方主动说明,Haiku 5.5 使用新分词器导致单个任务消耗 token 略多。把这点折损算进去,超过 100k 的部分依然便宜 50%。整体来看综合任务便宜了约 75%。按照过去几年的云服务扩容逻辑,企业面对这种价格应该闭着眼睛铺开模型用量。把更便宜的算力塞进更多的业务线,本来是整个行业的共识。

用户少了三万,云端账单依然居高不下

真实商业世界的反馈和降价曲线背道而驰。微软原本预期内部 Anthropic 年支出会超过 10 亿美元。账单增长速度超出了管理层的容忍度。管理层强制要求员工少用 Claude、多用自家的 GitHub Copilot 等工具。一番操作下来,这笔 10 亿美元的预期直接被砍掉三分之一以上。微软对外卖 Claude 的生意照做,对内的额度却抢先收缩。

Meta 的情况呈现出更加反常识的倒挂。短短几个月内,Meta 的 Claude Code 用户从约 6 万人掉到约 3 万人。官方解释有超过 3 万员工转向内部的 MetaCode,超过 6 千员工使用 Muse Code 方案。按理说使用人数砍半,云端账单也该同步腰斩。同一时期 Meta 在 28 天里依然给 Claude 花了超过 1.05 亿美元。

这笔支出指向一个被忽略的变化。过去人类程序员一次提问消耗几千 token,机器立刻返回一段代码。现在的交互从一问一答演进到了在后台跑几小时循环的 agent。机器会在沙盒里反复尝试、报错、自我修正,单次任务的调用次数呈现指数级膨胀。总价公式早就被改写了。人少了,机器没停:后台循环还在跑,几美分的单价在并行任务面前只是一串乘数。

打折单价填不满无限循环产生的账单

为了缓解企业的成本恐慌,模型大厂开始反向倒贴钱。Anthropic 此次把 Claude Sonnet 5.5 的缓存读取价格减半。官方宣称这能让它在多数 agent 任务上便宜约 20%。他们还给高级订阅用户塞钱。Max 5x 用户每月送 100 美元 API 额度,Team 用户最多可拿到团队共享的 500 美元。平台拿出真金白银,回应的是同一件事:总账比单价更让人犹豫。

不仅如此,Haiku 5.5 成了该系列首个自带可调 effort 档位的模型。开发者可以随时在 Low、Med、High、Xhigh 和 Max 五个档位中切换。他们试图把掌控成本和智力之间平衡的拉杆交回给企业。把「成本和智力」的档位杆交给用户,这个选择本身说明单靠堆算力已经不够用了。

Anthropic发布页配图二 图:Anthropic Claude Haiku 5.5 发布页官方配图之二。来源:Anthropic

把单价打到一毛钱,送出几百美元额度,甚至把选档权交给用户,都绕不开同一周发生的另一件事:模型价格在塌,企业主动压低了用量。省下来的钱没有被换成更多用量。过去的 SaaS 采购看重单价和人头数,现在的 AI 采购必须面对充满不确定性的机器狂飙。当 0.1 美元的单价和 1 万美元的预算天花板同时出现,企业采购 AI 时首要考虑的是这笔糊涂账到底能不能被控制。

参考链接:

  • Anthropic 发布页
  • Claude Haiku 5.5 系统卡
  • The Information 报道
  • Hacker News 讨论