AI应用市场对高性价比模型的偏好正在持续升温。越来越多实际调用开始流向“便宜但够用”的模型，而非性能最强、价格最高的顶级模型。

Theory Ventures合伙人Tomasz Tunguz日前在X平台发文称，尽管最新AI模型的性能仍在快速提升，但从真实使用情况来看，需求并没有集中到最强模型上，反而更多流向价格更低、能力稍弱的替代方案。

他表示，与去年11月相比，当前顶级AI模型的性能已提升约三分之二。与此同时，新模型仍在密集发布，平均每三天就会新增约两个模型。

不过，模型性能提升并未直接转化为对顶级模型的集中使用。根据Tomasz Tunguz援引的OpenRouter数据，平台上的Token调用中，84%由非顶级模型完成。承担大部分调用量的6个主流模型，性能约为顶级模型的77%，但价格仅相当于Claude Fable 5的2.5%。

按8月10日时点统计，过去一周合计占到80%使用量的这6个模型，平均价格为每100万Token 0.5美元；按相同口径计算，Claude Fable 5的价格为20美元。

这一趋势在企业付费数据中也有所体现。金融科技公司Ramp的数据显示，Claude Fable 5以每100万Token约10美元的价格发布后，仅一个月便贡献了Anthropic全部Token调用量的6%和营收的11%，显示出市场对高价模型仍有需求，但客户对价格也明显更加敏感。

相比之下，OpenAI最高端的付费模型GPT-5.6 Sol约占OpenAI全部Token调用量的四分之一。按7月数据计算，Claude Fable 5的单价明显高于GPT-5.6 Sol，但其模型营收仅达到GPT-5.6 Sol的75%。

基于上述变化，Tomasz Tunguz预计，每当新一代顶级模型发布时，其带来的市场份额变动幅度将小于以往。

他认为，原因主要有两点。其一，企业支出正越来越集中于一两家供应商，并通过合同锁定合作关系，这一格局与云计算行业早期颇为相似。一旦某个模型在高价值任务中建立优势，通常就会在较长时间内维持这一位置。其二，模型之间的性能差距正在缩小。以开源模型为例，去年5月最强开源模型的性能仅相当于顶级模型的48%，到今年5月已提升至80%。

在实际落地层面，类似选择也在同步出现。Tomasz Tunguz称，Theory Ventures投资的多家被投企业，已将小模型、微调模型和开源模型作为默认方案，更多是在“价格优先”的标准下寻找最优解。

他进一步指出，如果用户持续涌向低价、适度够用的模型，而向顶级模型迁移的趋势停滞，那么顶级模型的经济性也将随之发生变化。对于那些训练成本动辄高达数亿美元的模型而言，只有拿到足够大的市场份额，才有可能收回投入，而这一门槛未来还会继续上升。

不过，他也强调，顶级模型仍有不可替代的应用场景，例如软件工程设计、安全设计等更依赖极致能力的领域。即便如此，从当前数据来看，AI模型竞争的关键或许已不再只是“谁性能最高”，而是“谁能在性能与价格之间取得更优平衡”。