GPT-6贵了2.5倍，免费的中国AI已全球第一

2026年9月3日深夜，三个AI同时挂了。

ChatGPT、Claude、Grok，全球用户最多的三个AI助手，在同一小时里集体宕机。持续将近4个小时，你问什么都是"服务器开小差"。

就在这天凌晨，OpenAI发布了GPT-6 Astra。新模型确实猛，ARC-AGI-3从上一代的7.8%直接飙到99.9%，FrontierMath Tier 4干到97.6%。奥特曼喊出"欢迎进入AGI时代"。

但有一个数字几乎没人聊。

GPT-6 Astra的API定价，每百万输入10美元，输出50美元。是GPT-5.6 Sol促销价的2.5倍。

2.5倍。

这不是涨价，这是分层。最强的能力开始按奢侈品来定价了。

42%，被忽略的数字

而就在OpenAI涨价的同时，另一个方向的事情更值得注意。

中国模型厂商的全球API调用份额，已经到了42%。美国是47%。差距在持续缩小。

这个数据来自OpenRouter，全球最大的模型聚合平台，中原证券9月初研报引用。更狠的是，中国大模型的周调用量已经连续17周超过美国，居全球首位。

17周。四个月。

更有意思的是时间点。9月3日三个AI助手同时宕机，用户无路可退的时候，发现还有一条路没断，国产模型。

这个趋势不是一两天的事。从今年4月开始，中国模型的周调用量就反超了美国。4月之前美国份额长期在70%以上，现在掉到47%。不到半年，格局就翻过来了。

坦率地讲，我一开始也觉得调用量高不等于质量高。直到我看到了Ox Alpha的事。

一个匿名模型，登顶全球

8月20日深夜，一个没有名字的模型悄悄上了OpenRouter。没有公司介绍，没有技术文档，就叫"Ox Alpha"。开发者们免费试用了六天，调用量直接冲到平台第一。

六天跑了62万亿Token。全球开发者一边用一边猜，Polymarket上押智谱的概率冲到90%以上。

8月26日晚，智谱AI正式认领。Ox Alpha就是GLM-5.3-Flash。

320B总参数，每次推理只激活18B。在Artificial Analysis智能指数拿到57分，跟Claude Opus 4.8持平。

更有意思的是它的架构。320B的参数量放在那儿，但每次推理只激活18B。这意味着什么，推理成本极低，但能力不打折。混合专家模型这条路，中国厂商走通了。

这不是孤例。DeepSeek在OpenRouter上的Token份额6月初就到了18%。Lindy.ai把部分智能体流量从Claude迁到国产模型后，推理成本降了约90%。Harvey基于月之暗面的Kimi K3做后训练，建了自己的法律模型。

说真的，我自己看到这个数据的时候愣了一下。不是一家公司在赢，是一群公司同时在赢。月之暗面的Kimi K3被110亿美元估值的Harvey选中做底座。阿里的通义千问被路透社用来造法律AI。这不是零星案例，这是系统性的迁移。

跑分不是一切，价格才是

我一直觉得，这场AI竞争的真正变量，不是谁的跑分更高。是谁能让更多人用得起、用得上。

GPT-6 Astra很强。不否认。能自己操作电脑、跑完整工作流，这是质变。但2.5倍的价格涨幅也在释放一个信号，最强的能力正在变成少数人的特权。

说真的，GPT-6的定价策略不难理解。算力成本在那里摆着，顶级模型训练烧几十亿美元，不可能一直低价卖。但问题是，当替代品的价格只有你的百分之一，差距就在那里了。

而国产模型走的是完全相反的路。智谱把GLM-5.3做成免费版上架，DeepSeek V4 Flash主打极致性价比，小米MiMo-V2.5也在抢全球调用份额。国产模型名单越来越长，阿里的Qwen3.8max、智谱的GLM-5.3、DeepSeek V4 Pro和Flash正式版，还有刷新性价比上限的GLM-5.3-Flash。

选AI模型的三个判断标准

如果你正在选AI模型，我给你三个判断标准。

第一个，看你的任务需要多强。大部分日常任务不需要AGI级别。前端开发、文档撰写、数据处理，国产模型已经够用了。

第二个，看你的调用频次。智能体场景一条指令触发几十次调用，每次省一点，乘以频次就是真金白银。Lindy.ai砍掉90%成本不是个例。

第三个，看你是否需要数据主权。国产模型支持本地部署，GPT-6 Astra只能走API。业务数据不能出域的话，这是硬约束。

如果你正在做AI应用，这个决策直接影响你的利润率。同样100万次调用，用GPT-6 Astra的输出成本是50万美元，用国产模型可能只要几千美元。这个差距，不是省点钱的事，是能不能活下去的事。

建议收藏这三条，下次选模型的时候用得上。

石英表的启示

聊到这里我想起一个事。当年石英表刚出来的时候，瑞士机械表行业也是这个反应。不是说机械表不好，但石英表用十分之一的价格做到了百分之九十的精度。真正改变格局的不是更精准的表，是更便宜的表。

国产AI模型不一定是跑分最高的。但可能是让最多人用上的。

这个区别，比AGI本身更重要。