AI 成本的天平正在倾斜。前沿闭源模型的价格持续攀升，但开源模型在多数场景下已足够出色，买家开始用更便宜的选项替代。这不是未来预测，而是当下正在发生的现实。Coinbase 将提示词路由至低成本模型，成本持平的同时 token 用量指数增长；Lindy 全面切换到 DeepSeek v4，节省数百万美元且核心性能提升。这些案例像多米诺骨牌，一个接一个倒下。
专业领域的数据更惊人。Harvey 在 Legal Agent Benchmark 上通过 SFT 使 Kimi 2.6 的 all-pass 率达 15%，超越 Opus 的 14%，同一任务成本仅 $84 vs $954，价差约 11 倍。Cursor 后训练 Kimi K2.5 得到 Composer 2.5，声称其“性能优异且效率高达同类模型 10 倍”。闭源模型越来越贵，开源平价且性能接近，选择将决定企业单位经济学的斜率。
所以，问题不再是开源模型能否胜任，而是企业如何快速切换以抓住成本优势。单位经济账必须重算，因为 AI 应用的规模化正在考验每一美分的效率。谁先行动，谁就赢得下一代商业竞争的先机。
