Qwen3.7-Max
GLM-5.1
OpenAI降价，国产AI还有优势吗？
GPT-5.5
GPT-5.4
GPT-5.6 Luna
GPT-5.6
Kimi-K2.5
DeepSeek-V4
Qwen3.7
作为一名长期在VLA和Agent项目里摸爬滚打的开发者，OpenAI这波降价对我最直接的冲击是账单的重新分配——以前用GPT-5.5做代码补全每月烧掉两千多块，现在同样任务切到DeepSeek V4，月费直接砍到三百出头，剩下的预算可以给规划层留出更大的模型空间。这种"分层路由"打法其实是国产教会我的：主控用Qwen3-Max做意图拆解和工具调度，代码生成扔给DeepSeek V4拿HumanEval 90%+的准确率，文档处理走Kimi K2.5的200万字上下文，整套链路单任务成本能压到0.05美元以内，比单跑GPT-5.6 Luna还便宜一半。更关键的是国产API的并发承载和延迟，实测Qwen3-Max和GLM-5.1的响应延迟稳定在0.9-1.0秒，企业级服务SLA基本可用，遇上促销高峰也比海外API稳得多。Batch API的5折优惠我之前只在OpenAI用，但DeepSeek和通义现在都跟进了，离线评测、批量数据标注这类任务再省一笔。坦白讲，OpenAI的降价反而让我更坚定地走国产路线——不是因为情怀，而是MoE架构带来的结构性低成本，不是简单调价能追平的；况且国产在中文场景的古诗词解析、政务公文、网络新词识别上，本身就有GPT-5.5给不了的优势。账单是诚实的，谁便宜好用我就用谁。
发布于 福建
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