代幣分層：AI 定價點起經濟不平等嘅導火線

Anthropic 公佈 Opus 4.6 Fast 模式定價嗰陣，我檢查咗兩次數字。輸入 $30，輸出 $150。呢係業界首次單個 AI 模型嘅成本超過資深軟件工程師嘅時薪。

呢唔係定價故事。呢係新經濟不平等嘅開始。

同樣智能卻相差 6 倍價格

Opus 4.6 標準模式成本為 $5 輸入、$25 輸出。切換到 Fast 模式，你要支付 6 倍嘅費用來獲得同樣嘅模型能力。

Claude Code 團隊負責人 Boris Cherny 話呢係「解決困難問題來回討論嘅巨大突破」。佢冇錯。但有幾多人能夠承受呢個突破嘅成本呢？

同樣嘅智能。完全唔同嘅經濟價格。

• 標準模式：$5 輸入、$25 輸出
• Fast 模式：$30 輸入、$150 輸出
• 價格倍數：速度要 6 倍嘅成本

你唔係買更好嘅推理。你係買更快嘅迭代周期，呢樣會複利咁增長，對有能力承擔成本嘅團隊嚟講係 10 倍生產力。無法承擔嘅團隊面臨選擇：保持緩慢或者破產。

高端同廉價模型之間 50 倍差距

我同時訂咗五項 AI 服務。價格範圍已經擴大到超乎想像嘅程度。

對於日常任務，Gemini 提供最快嘅速度。對於複雜問題，Claude 占據壓倒性優勢。但定價講咗一個完全唔同嘅故事。

當前市場定價（輸出代幣）：

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

價差：高端同廉價之間相差 100 倍。

Opus 4.6 Fast（$150）同 Kimi-K2.5（$3）之間嘅 50 倍差距唔係得分離價格等級。佢分離咗整個能力階層。

我叫呢個「代幣分層」。

代幣可達性等於經濟產出

有個公式喺我腦海中揮之不去：每小時消耗代幣數 × 品質加權推理 = 高難度任務生產力。

OpenClaw 證明咗呢點。一個 AI 系統喺冇人類干預嘅情況下自發咁搵到解決方案, , 但要大規模消耗代幣。

呢到有複利效應：

嗰啲能夠承擔昂貴代幣嘅人：

• 24 小時運行 AI
• 解決更難嘅問題
• 單位時間內處理更多工作
• 建立複合優勢

嗰啲無法承擔嘅人：

• 淨係限於廉價模型
• 限制於有限嘅任務難度
• 單線程生產力
• 困喺差距入面

一小時昂貴代幣嘅使用可能會解決廉價代幣要日日至能處理嘅問題。生產力差距喺幾個禮拜、幾個月、幾年內呈指數級擴大。

經濟現實同政府策略背道而馳

美國政府正喺用一切賭注押喺 AI 驅動嘅生產力上。巨額債務、通脹、經濟逆風, , 佢哋把 AI 視為唯一嘅出路。

但現實恰恰相反。

信號：

• 「可負擔性」成為紐約市長選舉嘅定義性關鍵詞
• Dalio（Bridgewater）最近喺採訪中承認咗對就業嘅影響
• 全球創紀錄嘅失業率, , 美國、歐洲、韓國都創歷史新低
• 優質工作可用性繼續下降

與此同時，本應能夠平衡競爭環境嘅模型, , 如 GPT-5.3-Codex 等可存取性強嘅替代方案，代表咗縮小差距嘅實際機會。

但業界定價策略則暗示相反嘅方向。

我哋所處嘅悖論

而家用 AI 競爭嘅最便宜方式係瞭解邊啲模型適合邊啲問題。呢係真正嘅競爭優勢：

• 唔使淨係追求最好嘅模型
• 將工具同任務匹配
• 無情咁優化代幣支出
• 將約束視為特性構建

呢個時代需要一項新嘅技能：喺壓力下搵到最佳成本效益解決方案嘅能力。

呢唔係關於對所有事情都使用 Opus。呢係關於知道幾時 Opus 重要，幾時 Gemini 足夠，幾時較小嘅模型表現出色。嗰啲培養呢種紀律嘅人會生存下去。冇嘅人會唔必要咁多支付 10 倍。

關鍵要點

1. 代幣成本 = 競爭優勢 - 對昂貴代幣嘅存取權限而家係相當於資本投資嘅一種經濟力量形式

2. 差距係真實嘅 - 高端同廉價模型之間 50-100 倍嘅價格差距意味住根本唔同嘅問題解決能力

3. 可持續性好緊要 - 約束再唔係能力；而係你係唔係能夠承擔迭代成本

4. 技能係新嘅優勢 - 喺分層嘅代幣經濟中，知道幾時使用邊個模型比知道點樣提示更有價值

接住會發生乜嘢

代幣分層會加深。預期：

• 進一步嘅 AI 模型分層（更便宜同更快嘅商品選項、荒謬昂貴嘅前沿模型）
• 基於喺價格範圍內搵可利用差距嘅新商業模式
• 基於約束嘅工程文藝復興（效率成為時尚）
• 贏家通吃動力嘅加速（掌握代幣經濟嘅團隊超越其他所有人）

時間炸彈已經被扔出嚟咗。我哋生活喺你能夠消耗嘅代幣決定咗你能夠構建嘅未來嘅時代。

適應或者被拋喺後面。