AI定价正上演一出离奇的双簧。七月底，Anthropic把Fable 5的输出定价拉高到每百万token 50美元，直接比Opus 5翻了一倍。五天后，OpenAI反手就给了GPT-5.6 Luna一记大刀，降价80%。硬件端天天喊缺算力，软件定价却在两个方向上疯狂撕扯，这根本不像是同一个供需市场该有的表情。
真正刺穿这层迷雾的，是模型分层定价的结构性矛盾——调用成本相差13倍，而实际性能差距往往只有20%。这种严重的不对等，在传统行业足够杀死任何产品线。但AI不一样。Tomer Tunguz提出的那个尖锐问题值得反复咀嚼：如果GPU价格翻倍会怎样？当推理成本陡然上升，企业不会停止调用模型，反而会把更多请求路由到更便宜的端点上。Jevons悖论在晶体管时代沉寂了几十年，如今在GPU上死灰复燃：单位成本下降或资源效率提升，带来的不是消耗减少，而是总量激增。
这意味着整个价值链的重心正在从模型本身向路由器转移。谁能在请求到达模型之前，精准判断该调用哪一层能力的模型、用多大代价换取勉强够用的结果，谁就捏住了利润的咽喉。Anthropic的涨价和OpenAI的降价，不过是在给未来的路由战争提前标价。当算力成为最稀缺的通货，分配算力的那张网，远比铸造算力的模具更值钱。
