代幣分層：AI 定價如何製造新的經濟不平等

當 Anthropic 公佈 Opus 4.6 Fast 模式定價時，我檢查了兩遍數字。輸入 $30，輸出 $150。這是業界首次單個 AI 模型的成本超過資深軟體工程師的時薪。

這不是定價故事。這是新經濟不平等的開始。

相同智能卻相差 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，你需要支付 6 倍的費用來獲得相同的模型能力。

Claude Code 團隊負責人 Boris Cherny 稱其為「解決困難問題來回討論的巨大突破」。他沒錯。但有多少人能承受這個突破的成本？

相同的智能。完全不同的經濟價格。

• 標準模式：$5 輸入、$25 輸出
• Fast 模式：$30 輸入、$150 輸出
• 價格倍數：速度需要 6 倍的成本

你不是在購買更好的推理。你在購買更快的迭代週期，這會像複利一樣增長成為有能力承擔成本的團隊的 10 倍生產力。無法承擔的團隊面臨選擇：保持緩慢或破產。

高端和廉價模型之間的 50 倍差距

我同時訂閱了五項 AI 服務。價格範圍已經擴大到超乎想像的程度。

對於日常任務，Gemini 提供最快的速度。對於複雜問題，Claude 占據壓倒性優勢。但定價講述了一個完全不同的故事。

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：高端和廉價之間相差 100 倍。

Opus 4.6 Fast（$150）和 Kimi-K2.5（$3）之間的 50 倍差距不僅僅是分離價格等級。它分離了整個能力階層。

我稱之為「代幣分層」。

代幣可達性等於經濟產出

有一個公式在我腦海中揮之不去：每小時消耗代幣數 × 品質加權推理 = 高難度任務生產力。

OpenClaw 證明了這一點。一個 AI 系統在沒有人類干預的情況下自發地找到解決方案, , 但需要大規模消耗代幣。

這裡有複利效應：

那些能夠承擔昂貴代幣的人：

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

那些無法承擔的人：

• 僅限於廉價模型
• 限制於有限的任務難度
• 單線程生產力
• 困在差距中

一小時昂貴代幣的使用可能會解決廉價代幣需要數天才能處理的問題。生產力差距在幾週、幾個月、幾年內呈指數級擴大。

經濟現實與政府策略背道而馳

美國政府正在用一切賭注押在 AI 驅動的生產力上。巨額債務、通貨膨脹、經濟逆風, , 他們把 AI 視為唯一的出路。

但現實恰恰相反。

信號：

• 「可負擔性」成為紐約市長選舉的定義性關鍵詞
• Dalio（Bridgewater）最近在採訪中承認了對就業的影響
• 全球創紀錄的失業率, , 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的模型, , 如 GPT-5.3-Codex 等可存取性強的替代方案，代表了縮小差距的實際機會。

但業界定價策略則暗示相反的方向。

我們所處的悖論

現在用 AI 競爭的最便宜方式是瞭解哪些模型適合哪些問題。這是真正的競爭優勢：

• 不要總是追求最好的模型
• 將工具與任務匹配
• 無情地優化代幣支出
• 將約束視為特性構建

這個時代需要一項新的技能：在壓力下找到最佳成本效益解決方案的能力。

這不是關於對所有事情都使用 Opus。這是關於知道何時 Opus 重要，何時 Gemini 足夠，何時較小的模型表現出色。那些培養這種紀律的人會生存下來。那些沒有的人會不必要地多支付 10 倍。

關鍵要點

1. 代幣成本 = 競爭優勢 - 對昂貴代幣的存取權限現在是相當於資本投資的一種經濟力量形式

2. 差距是真實的 - 高端和廉價模型之間 50-100 倍的價格差距意味著根本不同的問題解決能力

3. 可持續性很重要 - 約束不再是能力；而是你是否能夠承擔迭代成本

4. 技能是新的優勢 - 在分層的代幣經濟中，知道何時使用哪個模型比知道如何提示更有價值

接下來會發生什麼

代幣分層會加深。預期：

• 進一步的 AI 模型分層（更便宜和更快的商品選項、荒謬昂貴的前沿模型）
• 基於在價格範圍內尋找可利用差距的新商業模式
• 基於約束的工程文藝復興（效率成為時尚）
• 贏家通吃動力的加速（掌握代幣經濟的團隊超越其他所有人）

時間炸彈已經被扔出來了。我們生活在你能夠消耗的代幣決定了你能夠構建的未來的時代。

適應或被拋在後面。