《科创板日报》6月9日讯（记者 王耐）近日，AI领域有两则消息在近期同步广泛传播，值得结合起来加以观察。

一是OpenAI宣布将在未来几周内把Codex的核心能力整合到ChatGPT当中，推动Codex由开发者工具进一步向泛办公场景延伸，Codex在企业端的计费模式也在加快向Token计费进行转向；二是豆包宣布即将推出专业版，主要面向C端用户，其计费模式则采取订阅制打包的路线。

这反映出，国内外两个大模型超级入口，正在围绕商业化路径持续展开探索。当前，ChatGPT的月活已在5月突破10亿大关；豆包在一季度的月活用户数约为3.4亿，是目前中国月活用户规模最大的AI应用。

这一年来，围绕商业模式的探索以及模型背后算力焦虑的相关讨论已经出现了很多，大厂也在付费模式方面把口子探得越来越开。

两个超级入口在商业化路径上的分化，或者说处于不同阶段的分野，实际上共同指向了同一个底层问题：作为大模型处理信息的最小单元，Token究竟能够在多大程度上获得消费者的认可？当海外市场正在大步转向按量计费时，豆包等国内厂商为何仍然选择订阅制的路线？

在海外市场，收费方式总体呈现出分层并行的特征：C端通常以订阅制作为基础，B端则正在加快向Token计费进行转向。前者更强调产品的普适使用门槛以及功能打包能力，后者则更看重调用量、资源消耗以及实际业务场景之间的对应关系。

以ChatGPT为例，其面向个人用户的收费方式目前仍然以月付为主，但与此同时，也对高级模型的使用频次进行了相应限制。以免费版为例，账户在每5小时内最多可以发送10条GPT-5.5消息，超过这一额度之后，聊天将会自动切换为该模型的mini版本。对于Plus以及Pro用户而言，其可用额度相对更高，在每3小时内最多可以发送160条GPT-5.5消息，超过额度之后同样会临时切换至mini版本，直到Business和Pro套餐才会取消对GPT-5模型的访问限制。

这与国内大模型所采取的订阅模式存在一定差异。即将推出专业版的豆包将采用订阅制，在设定基础版免费以及另外三档付费档位的同时，并未针对消息条数设置特别限制。其付费档位分别为：标准版连续包月68元（年688元）、加强版200元（年2048元）、专业版500元（年5088元）。

在Kimi（月之暗面）的官方定价页面之中，也并未检索到针对消息条数所设置的限制。

而素有“价格屠夫”之称的DeepSeek深度求索，至今仍未推出任何面向C端的付费会员套餐，仅提供面向开发者以及小微企业的API接口。

虽然在消息使用限制方面，国内外大模型在订阅制路径上的探索并不完全相同，但向“更专业”的方向进行转型，并筛选付费意愿更高的重度用户，已经成为两者的共同点。其中，个人重度用户的价值，正在被重新加以评估。

有一项数据能够对这一点形成说明。OpenAI在6月2日发布的更新内容中披露，Codex的周活跃用户数已经超过500万人，其中分析师、市场人员以及运营等非开发者群体，在过去一个月新增用户中的占比达到40%。这一数据表明，编程助手类工具正在突破开发者圈层，并向泛办公场景持续渗透，而对这类功能形成重度使用的个人用户，恰恰就是订阅模式之下付费意愿最强、留存价值也最高的群体。

一位独立开发者Simon Willison曾于5月27日在社交媒体上发文表示：“订阅Anthropic每月100美元的Max套餐，以及OpenAI每月100美元的Pro套餐，相当于借助200美元的支出，换来了价值2180.16美元的API token消耗。”

这表明，个人重度用户借助订阅制所获得的价格杠杆效应，实际上相当显著。

这也进一步引出了订阅制所面临的“用量天花板”问题。

如果个人用户月度实际产生的Token消耗成本明显低于订阅费用，那么这一模式就可以维持平稳运转；但一旦包月费用无法对高额Token消耗形成覆盖，商业模式的可持续性就会随之承受压力。模型调用背后所对应的算力焦虑，始终都是大厂成本压力中的“房间里的大象”。

为了缓解成本压力，国外大厂开始加快对按token用量计费这一商业模式的探索。

例如，在今年4月2日，OpenAI把Codex的定价方式调整为与API token用量保持一致，不再按照“消息条数”来进行估算。此前，无论一条消息背后的Agent读取了多长的上下文、调用了多少次工具，都只会扣除固定点数；而新的方式则会分别依据输入token、缓存token以及输出token来进行精准计费。这一变更适用于Plus、Pro、Business以及Enterprise方案，并在4月23日进一步扩展至Enterprise计划，其中包含教育版、医疗版以及政府版等。

OpenAI对此解释称，具体的额度消耗会取决于工作负载的组合情况。输出量较大的任务以及快速模式，通常会比轻量任务消耗更多额度。个人用户在达到使用上限之后，可以选择购买额外积分来继续使用，也可以借助API密钥运行额外任务，并按照标准API费率进行收费。

企业客户正被更快地纳入按量计费的轨道之中

除了将Codex整合进ChatGPT之外，OpenAI也在加快推动企业端的计费方式向Token模式进行转向。在2026年4月，OpenAI把Codex的企业定价与API进行对齐，企业客户将不再享有此前的巨额折扣。

据The Register报道，Anthropic已于2025年11月对企业定价进行了调整：每月按每个席位20美元收取费用，同时对Token用量按照API标准价格进行计费，包月方案之内也不再附带任何免费Token配额。

业内人士认为，随着企业端向Token按量计费迁移的节奏持续加快，由企业侧海量Token调用所带来的增量收入，将会成为未来利润增长的核心驱动力。这一点也可以从海外两家大模型公司的收入结构中得到侧面印证。

据FutureSearch的测算结果显示，目前OpenAI约84%的收入来源于ChatGPT付费订阅体系，其中，面向个人用户的Plus订阅贡献了55%的收入，针对大型企业客户的ChatGPT Enterprise贡献了21%的收入，面向中小企业以及团队用户的ChatGPT Team贡献了8%的收入，而API接口收入的占比则约为15%。

而始终把目标锁定在企业以及开发者市场的Anthropic，其收入主要来源于Claude的企业合同以及付费订阅。其在5月底披露，年度经常性收入已达到470亿美元，而在去年年底，这一数字为90亿美元。

“Token计费的持续普及，正在推动AI行业的估值体系进入迭代升级过程。”光大证券首席资产配置研究员王开认为，传统互联网依赖“用户数×ARPU”的估值模型，已经难以体现大模型在算力消耗以及服务层级方面所存在的差异化特征。而大模型的成本支出、价值产出以及服务频次，最终都可以借助Token消耗来加以量化，因此，行业估值正在逐步向“有效Token消耗量×单位价值”的效能型逻辑倾斜。

“未来这类应用的核心商业价值，将会集中体现在用户活跃度、高价值场景的渗透率、有效算力消耗的规模，以及商业化模式的迭代能力等方面。”

像豆包等国内应用之所以仍然坚持订阅制，核心原因在于，当前国内C端用户对按Token计费的接受度整体还相对有限，而订阅制在用户理解成本、付费门槛以及产品推广效率等方面，更容易形成规模化普及。

一方面，订阅制能够把复杂的Token消耗逻辑加以打包处理，用户不需要持续关注一次对话到底消耗了多少Token，也不必反复计算使用成本，因此其付费体验会更直接，价格预期也更稳定。对于主要面向大众用户的AI产品而言，这种模式更有利于降低决策门槛，并扩大用户覆盖范围。

另一方面，国内AI应用目前仍处在争夺用户规模和使用习惯的阶段。相较于按量计费，订阅制更适合先把高频使用场景、功能权益以及会员体系整合起来，从而吸引用户形成长期留存。在这一过程中，平台也可以借助免费版加多档付费版的方式，对不同层级的用户需求进行承接，并逐步筛选出付费意愿更强的重度用户。

此外，从市场竞争角度来看，国内厂商之间的价格竞争较为激烈。如果过早全面转向Token计费，用户会更直观地比较“每次使用值不值”，这可能削弱产品在消费端的亲和力。相比之下，订阅制更容易把模型能力、附加功能以及整体服务体验统一打包，从而弱化单次调用成本的敏感性。

当然，更深层的原因在于，订阅制本质上也是一种对C端商业化节奏更稳妥的安排。只要大多数用户的实际Token消耗没有显著超过订阅价格，平台就仍然可以维持这一模式，并借此换取更稳定的收入预期。也正因如此，在海外企业端已经加快转向按Token计费的同时，豆包等国内厂商仍然更倾向于在大众市场继续保留订阅制路线。

当前，国内主流大模型在面向个人用户时，大多仍然以免费体验加包月订阅作为核心模式，这与海外市场在B端加快推进Token化、在C端以订阅制进行兜底的模式，已经形成了明显分化。

王开认为，国内主流AI应用之所以选用“订阅制为主、Token按量计费为辅”的混合商业化路径，本质上是对国内消费市场环境所作出的适配性选择。若直接按照Token进行收费，普通用户往往更容易产生“用一次就要花一次钱”的心理负担，进而对使用意愿形成抑制。而且，3.45亿月活用户所构成的庞大基本盘，本身就是豆包最重要的战略资产，因此公司并不愿意以过于激进的方式推进计费模式探索，从而对这一规模可观的用户基座造成动摇。

此外，国内大模型应用端的价格竞争依然处于激烈状态，不少APP在面向个人用户时仍然维持免费策略。面对这样的竞争态势，王开认为，单一层面的技术壁垒已经难以适应当前行业的竞争格局。随着第三方Agent的持续入驻，以及平台智能体开放等生态化模式不断普及，行业竞争也正在由单一的技术比拼，逐步升级为涵盖技术、生态、场景以及运营在内的综合竞争。也正因如此，生态构建能力已经成为AI企业核心护城河的重要组成部分。

“整体来看，短期更需要看入口优势以及生态红利，中期则需要看产品能力以及场景落地情况，长期依旧要看技术迭代能力，这三者的协同作用将共同构筑企业的核心竞争力。”王开向记者表示。

以豆包为例，其当前拥有3.45亿月活用户，是字节AI体系中的超级流量入口。其背后的扣子，作为字节旗下的AI编程工具，具备了Agent以及工作流等能力；代码助手Trae拥有编程工具；飞书则承接了企业协作场景。仅从各个板块分别来看，字节在每一部分都具备可供展开的内容。但问题的关键在于，字节内部不同组织之间，能否真正形成协同，并把这件事成功做成。一旦用户粘性得以建立，向其他平台迁移的意愿就会随之下降。把用户留住，并筛选出具备更强付费意愿的重度使用用户，这正是字节当前正在推进的一盘棋。

定价分化：Token的价值会因应用场景不同而呈现差异，国内外的推进节奏也在持续分化

海外方面，大厂正越来越关注模型是否能够真正承担实际工作，涨价也已经成为公开趋势，并且新一代模型往往会比上一代更贵。比如，最新模型GPT-5.5的输入定价为5美元/百万Token，输出定价为30美元/百万Token，相比上一代GPT-5.4上涨了一倍。在OpenAI官网当中，当前的定价档位已经列出了一个较长的表单，而且各个档位也正在变得越来越细分。

而Anthropic的定价则呈现出“明面不变、实际涨价”的特征。经Simon Willison对Claude Opus的推算，Claude Opus 4.7的名义单价与Opus 4.6保持一致，但其引入了新的tokenizer分词器，因此同样一段文本可能会被切分为约1到1.35倍的token，进而使其实际有效成本较前代约上涨40%。

国内市场则已经出现了较为明显的价格分化，通用场景以及生产力场景在价格走向方面并不相同。

通用对话类大模型API的价格仍在持续下探。以DeepSeek为代表，5月22日，DeepSeekV4-Pro API在5月31日结束2.5折优惠之后，已把价格永久调整为原价的1/4，进一步创下全球大模型API价格的新低。5月27日，小米旗下MiMo-V2.5系列API也同步跟进，最高降幅达到99%，并且不再对上下文窗口长度进行区分。

6月3日，腾讯云宣布对DeepSeek-V4系列模型的调用价格进行大幅下调，最高降幅达到97.5%，并由此成为首个大规模跟进DeepSeek降价策略的主流云厂商。根据中国信通院的数据，国内大模型API的平均价格相比2023年已累计下降超过90%。

另一边，能够对编程、数据分析等高强度生产场景形成赋能作用的“高端Token”，其价格并未下降，反而呈现出上升态势。以编程能力作为突出优势的智谱GLM-5为例，在2026年2月至4月期间，曾多次上调API价格，智谱API价格在2026年第一季度同比已接近翻倍。

腾讯云旗下的AI编程助手CodeBuddy也在2026年内多次上调价格，调整重点主要落在企业级版本之上。以企业旗舰版为例，其价格已由78元/人/月上调至198元/人/月，涨幅约为154%；企业专享版则由158元/人/月上调至316元/人/月，涨幅达到100%。这也意味着，自今年以来，腾讯云已经第三次对外宣布涨价。

目前，海外企业端正在全面加快向 Token 按量计费进行转向，但这一趋势在国内尚未形成普遍风潮，多数本土厂商仍然以订阅制或混合模式作为主导。不过，智谱GLM-5、腾讯CodeBuddy等生产力模型所进行的涨价动作，也在释放出明确信号：在高价值场景之下，Token的定价权正在被重新加以定义。

王开分析认为，随着Token经济逐步落地，AI产业链的价值有望被重新评估，并进一步为A股相关赛道带来结构性机会。

其一在于，高频算力调用会持续拉动智算中心需求，并带动算力租赁、调度以及运维等业务的景气度上行；其二在于，通信运营商板块也将从中受益，高频Token流转会持续激活算力网络、数据通信等基础业务；其三在于，AI应用板块借助Token计费叠加订阅制的混合商业模式，正在改变应用层相对单一的变现模式，并助力企业对营收结构以及盈利模型进行优化。

从“按人头”到“按Token”，AI行业围绕商业化路径所展开的博弈始终都在持续推进。海外市场依托开发者以及企业生态，正在加快向Token计费模式进行转向；国内市场则立足于海量C端用户基础，持续对订阅体系进行深耕。最终究竟哪一种计价“度量衡”会成为主流，抑或分别对应商业模式演进的不同阶段，并不仅仅取决于技术能力以及定价策略，更取决于用户将如何回答“AI服务究竟值多少钱”这一问题。

来源：海外涨、国内守：AI收费双轨制背后的用户与利润博弈 ｜深度 | 财联社