8月17日，DeepSeek宣布实施新一轮价格调整。根据官方发布的信息，V4 Pro的最新定价策略将高峰和空闲时段的费用分开计算：高峰时段下，每百万tokens的输入费用为9元、输出费用27元，而在缓存命中的情况下，输入费用仅需0.3元。空闲时段的对应价格则分别为4.5元和13.5元，缓存命中时输入费用更低至0.15元。与8月13日的V4 Pro定价相比，这次调整显示高峰时段的价格涨幅最高达到了1200%。例如，缓存命中的费用由以前的0.025元/百万tokens提高到0.3元。尽管空闲时段的价格仅为高峰时段的一半，但整体的定价水平明显上升。
这一价格调整背后，Token定价权的争夺已进入一个关键时期。DeepSeek和Kimi凭借其高性价比迅速吸引了全球用户，而一些海外模型如Anthropic和OpenAI则面临大客户流失的局面，不得不主动降价50%到80%。企图掌握定价权的本质上是对AI商业模式的再调整。
业内多位专家表示，随着Agent逐渐承担更多具体任务，市场收费模式正在向按价值付费转变。传统软件企业依然按照许可、员工人数或座位数量收费，将AI能力嵌入原有产品中；而以AI为核心的产品则尝试依据结果进行收费。然而，由于上游模型和算力的计费仍沿用传统方式，企业必须精确核算算力成本的投资回报率，才能设定合理的结果定价范围。
当前行业内对“按结果付费”的讨论颇多，即应根据AI所带来的可量化经济效益进行收费，而非仅仅依据Token的消耗量或调用时长。飞虎互联一年前开始探索在节省人力成本或恢复贷款损失的实际成效基础上进行计费；攀峰智能和元熙映阙等公司也在尝试结果定价。不过，由于最终效果难以标准化、用户提问方式和操作能力对实际结果的影响明显，造成了困难。Gartner指出，国内客户对“按效果/按调用付费”模式依然处于高度关注但低接受的状态，主要是因为预算模式的冲突与部署习惯的固化：传统企业通常以资本支出为主，更习惯采购固定资产，难以适应AI时代持续的运营支出模式；同时，私有化部署的偏好也导致了数据孤岛和高交付成本，按效果付费的基础相对薄弱。
一些软件企业正在探索混合计费方案：部分Agent采用按座位或人次数收费，低频高值的产品则按效果收费，还考虑到基础费用与使用量挂钩、预付套餐以及组合套餐等灵活的支付方式。业内普遍认为，技术必须创造明显的杠杆效应，其价值至少应达到成本的十倍左右，才能实现较为充裕的利润空间。
回到模型的竞争，开源模型，尤其是中国的开源模型与美国的闭源模型之间的差距已缩小至“可替代”的程度。在OpenRouter最新发布的全球大模型调用量排行榜中，排名靠前的包括DeepSeek-V4-Flash、小米MiMo-V2.5、腾讯Hy3、DeepSeek-V4-Pro及智谱GLM-5.2等中国模型，而仍然最昂贵的是Anthropic的Claude Fable 5，其每百万tokens的输入费用为10美元，输出费用则高达50美元。随着性能差距缩小和成本优势扩大，价格、成本与价值的再平衡将决定下一个阶段AI商业模式的发展方向。
