10 月 23 日，中国信通院人工智能所联合发布《大模型词元服务性能监测报告（2026 年）》，第一个结论就是价格反转：经历过去两年价格战，2026 年国内外模型服务价格明显上涨。
具体数字：国内归一化均价从 2025 年下半年的 6.8 元，涨到今年以来的 13.46 元，涨幅接近一倍；国外仍是国内的好几倍，2026 年以来发布的典型模型平均归一价格约 117.8 元。所谓归一化，是把各家不同的计价方式折算到同一口径——不做这一步，输入价、输出价、缓存折扣混在一起，比不出真实贵贱。
报告同时监测了性能。5 月更新了 4 款开源模型的新版本，TPS（每秒输出词元数）持续提升、TTFT（首词时延）不断压缩，例如 8 月 DeepSeek-V4-Pro 的 TPS 已达到 DeepSeek-V3.2 的两倍。换代那阵子首词时延普遍阶段性上升，随着推理优化落地又回落到换代前水平。
另一个容易被忽略的发现：同一个模型在不同平台上的表现差距不小，TPS 最大可接近一倍，调用成功率也不一致。原因是各平台的推理加速、优化策略、成本控制不同。换句话说，「用哪个模型」之外，「在哪家平台调用」同样是变量。
价格为什么回头涨：训练与推理成本没有随规模线性下降，需求侧却还在放量，厂商没有理由继续补贴。对普通人意味着什么：靠免费额度和低价 API 拼产品的窗口在关。自己付账单的人，去年做的成本模型今年会低估一半，长期项目要按涨价后的均价重算；同时别只看单 token 单价，按「完成一件任务花多少钱」来比，才是真实成本。
出处：中证金牛座（中国证券报） · 原文发布：2026-10-23
分析 · 这件事对普通人有什么用
自己付 API 费用的人：按去年的报价做预算会低估一半，长期项目要按涨价后的均价重算。
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