大模型定价迷局：每赚1块亏4块4，你的钱被谁花掉了？

作为一个做了十几年技术研发管理的人，我最近在研究大模型的定价。越研究越觉得，这行业跟我以前经历过的所有技术浪潮都不太一样。

01 先看财报，数字不会骗人

我习惯先看财报。

智谱2025年营收7.24亿元，归母净亏损46.98亿元。MiniMax营收7904万美元，经调整净亏损2.5亿美元。两家都是上市公司，数字是公开的。

什么意思呢？智谱每赚1块钱，账面要亏出去6块5。

我们团队以前做SaaS，毛利率60%以上才敢说站稳了。大模型这帮人，营收几个亿，亏几十亿，而且还不是早期烧钱阶段——智谱都上市了，MiniMax也上市了，亏成这样。

主要大模型厂商2025年财务数据（已披露年报）：

数据来源：两家公司2025年年报

我以前在互联网公司经历过烧钱大战，但那时候烧的是用户补贴，想停随时能停。大模型烧的是GPU、是电费、是HBM内存。这些东西，用户用得越多，厂商烧得越多。不存在规模效应摊薄成本这回事。

02 API价格，我看不懂了

我们团队接了好几家大模型的API。2026年上半年，各家价格变动让我这个老研发也犯迷糊。

智谱年内调了三次价，整体涨了60%以上。腾讯混元输出价格涨了457%。阿里云、百度云的算力卡也涨了5%到34%。

但另一边，DeepSeek把价格压到0.025元/百万Token，小米MiMo跟到同样的价格。

2026年6月几家主流API价格：

同一个市场，一边猛涨，一边暴跌。我做了这么多年技术，没见过这种局面。

后来琢磨了一下，逻辑可能是这样的：涨价的厂商，手里有企业客户，算力不够分，提价还能撑住。降价的厂商，要么工程优化做得狠，要么在抢生态位。DeepSeek V4 Pro的性能我测过，不差，价格是别人几十分之一，开发者肯定用。

但作为技术负责人，我必须考虑一个问题：DeepSeek这个价格能撑多久？如果哪天突然涨价，我系统里全是他家的API，迁移成本虽然不高（改一行代码的事），但业务连续性怎么保证？这不是技术问题，是供应链风险。

03 Token这个东西，跟你想象的不一样

我们团队用大模型API做长文档处理，上个月账单出来，我吓了一跳。

仔细一查，问题出在"上下文膨胀"上。

大模型的计费逻辑是：你每发一次请求，它把你和它之前聊过的所有内容重新读一遍，按总量计费。你聊得越久，单次请求越贵。

我们有个同事跑一个PPT生成任务，在一个会话窗口里做了840条消息，Input Token干到了2040万。好在用的是DeepSeek，便宜，花了二十多块钱。换成Claude Opus，同样的活要480块。

两种模式对比：

我们的做法很简单：把"方案确认"和"执行生成"分成两个会话。方案确认完，所有结论写成文件存好。新会话直接从文件读，不背历史包袱。Token消耗降了80%，质量反而更稳定——因为上下文干净了，模型不会"记混"。

这个调整花了我们半天时间改工作流，ROI极高。我建议所有用API的团队都检查一下自己的会话管理。

04 定价权不在模型厂手里

做研发的都知道，在产业链里，谁不可替代，谁说了算。

大模型这条链上，GPU（英伟达）、HBM内存（SK海力士）没有替代品。数据中心资本开支一年几千亿美元，产能要2028年才释放。这些上游玩家把利润吃走了。

模型API层呢？智谱、DeepSeek、通义、混元、豆包、MiniMax……十几家挤在一起，开发者换一家只需要改一行代码。这是完全竞争市场，没有定价权。

我去年选型的时候对比过，各家模型能力差距没有价格差距那么大。但作为甲方，我确实是受益者——价格被打下来了。问题是，如果长期这样，谁还愿意投钱做基础模型？

05 我的判断：这生意不能按Token卖

我做了这么多年B端产品，有一条经验：客户不关心你用了什么技术，只关心你解决了什么问题。

Token是技术视角的计量单位，不是业务视角的。你告诉客户"这次调用花了2000万Token"，他听不懂，也不想懂。

我们做技术方案的，最终交付的是一套能替客户省人、省钱、省时间的系统。定价应该基于这个，而不是基于Token消耗量。

百度李彦宏在Q1业绩会上说了一句话，我比较认同："未来人们会为智能体和应用付费，而这是比token更大的市场。"

翻译成我们做产品的语言就是：按效果收费，不按消耗收费。

06 几个现实问题，我还没想明白

作为技术管理者，我脑子里有几个问题一直在转：

第一，DeepSeek的价格能维持多久？ 0.025元/百万Token，我算过，连电费都不一定 cover 得住。如果这是战略性亏损抢市场，什么时候开始收割？如果突然涨价，依赖它的开发者怎么办？

第二，缓存命中这个定价逻辑，对开发者公平吗？ 同样的Token，命中了就便宜，没命中就贵。问题是能不能命中，很大程度上取决于你的使用场景和调用方式，不是开发者能完全控制的。这个定价机制，到底是公平的激励，还是隐形的成本转嫁？

第三，长期亏损的行业怎么留住人才？ 我招过算法工程师，行情好的时候一个应届生开到80万。如果公司一直亏，股权不值钱，奖金发不出，能留住的只有真正热爱的人。但光靠热爱撑不起一个行业。

结语

我是做技术的，不擅长预测行业走向。但从一个研发管理者的角度看，大模型这个行业现在面临的根本问题不是技术，是商业模式。

技术路线已经跑通了，模型能力也在快速迭代。问题是，这门生意到底该怎么赚钱？

是继续卖Token，薄利多销，靠规模撑起利润？还是转向B端，按项目、按效果收费，做产业效率的生意？

我没有答案。但作为每天都在用API、每个月都在付账单的技术人，我希望行业能找到一条可持续的路。毕竟，稳定的供应链，比便宜的价格更重要。

数据来源

1. 智谱2025年年报数据：营收7.24亿元，归母净亏损46.98亿元，经调整净亏损31.82亿元
   • 来源：上海证券报、中国证券报、界面新闻
2. MiniMax 2025年年报数据：营收7904万美元，经调整净亏损2.5亿美元
   • 来源：证券时报/第一财经、金融界、中华工商时报
3. 智谱MaaS平台及定价信息
   • 来源：东方财富/中国证券报
4. 百度2026年Q1财报数据：总营收321亿元，AI收入136亿元
   • 来源：东方财富/财联社、人民网、新浪财经
5. 阿里云2026年Q1财报数据：营收416亿元，AI产品收入89.71亿元
   • 来源：网易/雷递、证券时报/21世纪经济报道
6. 腾讯2026年Q1资本开支数据
   • 来源：证券时报/21世纪经济报道