商業決策

Gemini 砍半、OpenAI 砍八成:降的是地板,不是天花板

Gemini 3.7 Flash 價格砍半、OpenAI 把 Luna 降八成,但兩家的旗艦價格都沒動。這篇拆解 2026 年 8 月的降價實況:哪一層真的變便宜、哪些優惠印著到期日,以及為什麼單價砍半的同時,企業的 AI 帳單反而漲了五倍。

Kai Wu

凱吳科技 負責人
發布於 2026年8月14日
6 分鐘閱讀
Gemini 砍半、OpenAI 砍八成:降的是地板,不是天花板

先給數字。2026 年 8 月 13 日,Google 發布 Gemini 3.7 Flash,每百萬 token 的價格從前一代的 $1.50 / $7.50 砍到 $0.75 / $3.75——距離 3.6 Flash 上市只隔三週。往前推兩週,7 月 30 日 OpenAI 調價:GPT-5.6 Luna 降 80%、Terra 降 20%、旗艦 Sol 一毛沒動。

看起來像價格戰開打。我們把三家的價目表攤開對照之後,讀到的不是這件事。

降的是地板,天花板反而在往上開

把三家目前的價格排在一起(每百萬 token,輸入 / 輸出):

  • 最便宜那一層:Gemini 3.7 Flash $0.75 / $3.75、GPT-5.6 Luna $1 / $6、Claude Haiku 4.5 $1 / $5
  • 中間那一層:GPT-5.6 Terra $2.50 / $15、Claude Sonnet 5 $3 / $15
  • 最貴那一層:GPT-5.6 Sol $5 / $30、Claude Opus 5 $5 / $25,再往上還有 Claude Fable 5 的 $10 / $50

降價全部發生在第一層。第三層不但沒降,還多出一個比誰都貴的選項。OpenAI 那次調價把這件事講得最白:便宜的降八成,貴的完全不動。

所以這不是「全面降價」。是便宜那一層在往零逼近,貴那一層在往上開——兩端各走各的,中間被擠。

一半的「降價」印著到期日

第二件容易看漏的事:不少降價是限時的。

Gemini 3.7 Flash 的 $0.75 / $3.75 寫明只到 2026 年底2027 年 1 月 1 日起回到 $1.50 / $7.50——正好翻倍,也就是回到前一代的原價。Anthropic 這邊同樣有:Claude Sonnet 5 的 $2 / $10 是上市優惠,8 月 31 日到期,之後是 $3 / $15

這是產品上市促銷的節奏,不是成本結構下降的節奏。真的因為推論成本下降而調的價,不會附一個回頭日期。

對做預算的人,這條的意思很直接:用今天的優惠價算出來的年度成本,有一半機率是錯的

單價砍半,帳單漲了五倍

第三件事最反直覺。

支出管理平台 Ramp 的統計:2025 年 1 月到 2026 年 4 月,企業的 token 用量成長 1,001%,同期支出成長 497%。用量漲十倍、花費漲五倍——換算下來單價確實掉了約一半,但每家公司實際付出去的錢是原來的六倍

原因不在價目表,在用法。同一件事,用聊天窗問一次,跟交給 agent 自己跑一輪,消耗的 token 差 5 到 30 倍——agent 要讀上下文、要呼叫工具、要驗證自己的輸出,每一步都在產生 token。單價打對折、用量翻十倍,帳單自然往上。

便宜不會讓你少花錢,便宜只會讓你把原本捨不得做的事拿去做。

同一段時間還有另一件事在發生:2026 年 4 月起,GitHub、Anthropic、OpenAI 陸續收掉訂閱制的吃到飽方案,改成有用量上限。一邊把按量計費的單價往下調,一邊把吃到飽的出口關掉——這兩個動作合起來看,商業邏輯才完整。

那為什麼還是要降

便宜那一層的角色不是賺錢,是入口。開發者用便宜模型把流程接起來、把資料串好、把工作流寫定之後,遇到需要判斷力的環節,自然往同一家的貴模型加購——遷移成本在那個時間點早就付過了。

第二個理由是把市場做大。很多應用不是做不出來,是算不過帳:大量文件分類、每天跑的自動化迴圈、即時語音。單價掉一個數量級,這些從「不划算」變成「划算」,總用量的增幅遠大於單價的跌幅。

第三個理由比較少人講:開源模型與平價推論商已經把地板拉低了,閉源大廠若守住高價,開發者會整批走掉。這一段的降價是防守,不是進攻。

給中小企業的三個自我檢查

  1. 你的成本算在單價,還是算在用量? 如果做預算時只查了每百萬 token 多少錢,沒估過一次任務會吃掉多少 token,那個數字幾乎一定低估。先量一次真實流程的消耗量,再乘價格。
  2. 你用的價格有沒有到期日? 現在檯面上至少兩家的主力型號掛著限時價。翻一下你採用的那顆模型的定價頁,確認優惠結束日,再決定要不要把它寫進年度預算。
  3. 同一件事,你有沒有分層? 分類、抽取、格式轉換這類工作,便宜模型做得完;真正需要判斷的環節才調用貴的。多數公司的浪費不在買貴,在整條流程從頭到尾都用同一顆貴模型。

這三題的順序不是隨便排的——先量用量、再看價格、最後才談分層,跟我們寫過的中小企業 AI 自動化第一步是同一個邏輯:先把現況量出來,才知道該動哪一段。我們自己在客戶專案裡也是分層的做法,看看我們做過的案子,多數自動化流程的主力都不是最貴那顆模型,貴的只出現在需要判斷的那幾步。

你描述現在的流程,我們告訴你哪一段最值得先動手。

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文章標籤

#中小企業#AI 模型選型#中小企業 AI 導入#AI agent#AI 協作開發

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