代币分层：AI 定价如何创造新的经济不平等

当 Anthropic 公布 Opus 4.6 Fast 模式定价时，我检查了两遍数字。输入 $30，输出 $150。这是业界首次单个 AI 模型的成本超过资深软件工程师的时薪。

这不是定价故事。这是新经济不平等的开始。

相同智能却相差 6 倍价格

Opus 4.6 标准模式成本为 $5 输入、$25 输出。切换到 Fast 模式，你需要支付 6 倍的费用来获得相同的模型能力。

Claude Code 团队负责人 Boris Cherny 称其为”解决困难问题来回讨论的巨大突破”。他没错。但有多少人能承受这个突破的成本？

相同的智能。完全不同的经济价格。

• 标准模式：$5 输入、$25 输出
• Fast 模式：$30 输入、$150 输出
• 价格倍数：速度需要 6 倍的成本

你不是在购买更好的推理。你在购买更快的迭代周期，这会像复利一样增长成为有能力承担成本的团队的 10 倍生产力。无法承担的团队面临选择：保持缓慢或破产。

高端和廉价模型之间的 50 倍差距

我同时订阅了五项 AI 服务。价格范围已经扩大到超乎想象的程度。

对于日常任务，Gemini 提供最快的速度。对于复杂问题，Claude 占据压倒性优势。但定价讲述了一个完全不同的故事。

当前市场定价（输出代币）：

• GPT-4.5：$14
• Gemini 3 Pro：$12
• Kimi-K2.5：$3
• GLM-4.7：约 $1.50
• Opus 4.6 Fast：$150

价差：高端和廉价之间相差 100 倍。

Opus 4.6 Fast（$150）和 Kimi-K2.5（$3）之间的 50 倍差距不仅仅是分离价格等级。它分离了整个能力阶层。

我称之为”代币分层”。

代币可达性等于经济产出

有一个公式在我脑海中挥之不去：每小时消耗代币数 × 质量加权推理 = 高难度任务生产力。

OpenClaw 证明了这一点。一个 AI 系统在没有人类干预的情况下自发地找到解决方案, , 但需要大规模消耗代币。

这里有复利效应：

那些能够承担昂贵代币的人：

• 24 小时运行 AI
• 解决更难的问题
• 单位时间内处理更多工作
• 建立复合优势

那些无法承担的人：

• 仅限于廉价模型
• 限制于有限的任务难度
• 单线程生产力
• 困在差距中

一小时昂贵代币的使用可能会解决廉价代币需要数天才能处理的问题。生产力差距在几周、几个月、几年内呈指数级扩大。

经济现实与政府策略背道而驰

美国政府正在用一切赌注押在 AI 驱动的生产力上。巨额债务、通货膨胀、经济逆风, , 他们把 AI 视为唯一的出路。

但现实恰恰相反。

信号：

• “可负担性”成为纽约市长选举的定义性关键词
• Dalio（Bridgewater）最近在采访中承认了对就业的影响
• 全球创纪录的失业率, , 美国、欧洲、韩国都创历史新低
• 优质工作可用性继续下降

与此同时，本应能够平衡竞争环境的模型, , 如 GPT-5.3-Codex 等可访问性强的替代方案，代表了缩小差距的实际机会。

但行业定价策略则暗示相反的方向。

我们所处的悖论

现在用 AI 竞争的最便宜方式是了解哪些模型适合哪些问题。这是真正的竞争优势：

• 不要总是追求最好的模型
• 将工具与任务匹配
• 无情地优化代币支出
• 将约束视为特性构建

这个时代需要一项新的技能：在压力下找到最佳成本效益解决方案的能力。

这不是关于对所有事情都使用 Opus。这是关于知道何时 Opus 重要，何时 Gemini 足够，何时较小的模型表现出色。那些培养这种纪律的人会生存下来。那些没有的人会不必要地多支付 10 倍。

关键要点

1. 代币成本 = 竞争优势 - 对昂贵代币的访问权限现在是相当于资本投资的一种经济力量形式

2. 差距是真实的 - 高端和廉价模型之间 50-100 倍的价格差距意味着根本不同的问题解决能力

3. 可持续性很重要 - 约束不再是能力；而是你是否能够承担迭代成本

4. 技能是新的优势 - 在分层的代币经济中，知道何时使用哪个模型比知道如何提示更有价值

接下来会发生什么

代币分层会加深。预期：

• 进一步的 AI 模型分层（更便宜和更快的商品选项、荒谬昂贵的前沿模型）
• 基于在价格范围内寻找可利用差距的新商业模式
• 基于约束的工程文艺复兴（效率成为时尚）
• 赢家通吃动力的加速（掌握代币经济的团队超越其他所有人）

时间炸弹已经被扔出来了。我们生活在你能够消耗的代币决定了你能够构建的未来的时代。

适应或被抛在后面。