“每月 200 美元，随便用。”
过去两年，这几乎是 AI 行业最成功的商业模式之一。从 ChatGPT 到 Claude，大模型厂商用相对固定、可预期的订阅价格，迅速吸引了全球大量用户，把原本复杂的 API 计费模式包装成了大众也能接受的消费产品。
但最近，一份来自研究机构
SemiAnalysis 的分析报告，却揭开了这一模式背后不那么光鲜的一面：如果用户真的把高端订阅套餐的能力用到极限，那么 OpenAI 和 Anthropic 很可能面临严重亏损。
按照 API 价格计算，一名每月支付 200 美元订阅费的 ChatGPT Pro
用户，理论上能够消耗价值高达 1.4 万美元的模型资源；而 Anthropic 同价位的 Claude Max 套餐，对应的理论成本也接近 8000 美元。
![Claude vs. ChatGPT: Which is best? [2026]](http://mmbiz.qpic.cn/sz_mmbiz_jpg/S1iaf4GgGjExdIN88AXrYeGXd3F3h7ObiaDiaty7o93XxkCrZgav4k7mwWcDxIQVLg67tWv3b4H0oIjiaGFK0kDtHOBGVpgJH2DkcwIXSW3qa94/640?wx_fmt=jpeg&from=appmsg)
月费 200 美元，用满可能价值 1.4 万美元
此次引发关注的数据来自 SemiAnalysis 对 OpenAI 和 Anthropic 订阅体系的一项测试。
研究人员分别对双方的多个付费套餐进行了极限压力测试。他们模拟重度用户的真实使用场景，包括长周期编程任务、复杂 Agent 工作流、多轮推理任务等高负载应用，并持续调用模型，直到触及平台设置的使用上限。
随后，研究人员再按照官方 API 定价标准，对这些调用量进行换算。结果令人意外：
● OpenAI 的 ChatGPT Pro 20x 套餐月费为 200 美元；如果用户将额度完全用满，按照 API 价格计算，其对应成本最高可达到约 1.4 万美元。
● Anthropic 的情况也类似，同样定价 200
美元的 Claude Max 20x 套餐，在理论最大使用量下，对应Token成本约为 8000 美元。
所以在极端情况下，用户支付的订阅费甚至不到平台实际成本的百分之二。
当然了，现实中绝大多数用户不会把额度全部耗尽，因此这些数字更多代表的是理论上限。但它也说明：对于 AI 公司而言，真正决定盈利能力的并不是订阅价格，而是用户的实际利用率。
OpenAI 的压力比 Anthropic 更大
为此，SemiAnalysis 进一步测算了不同套餐的盈亏平衡点。
结果显示，Anthropic 目前的商业模型相对健康一些：其 Claude Pro 以及 Claude Max 5x 套餐，在用户利用率达到约 20% 时，基本可以实现盈亏平衡。
相比之下，OpenAI 的处境则不太乐观：当 ChatGPT Plus 和 ChatGPT Pro 5x 用户的利用率超过 11.4% 后，OpenAI 就会开始出现亏损，而更高端的套餐情况就更严重了。
研究人员指出，Anthropic 顶级套餐的毛利率大约会在 10% 利用率附近降至零；OpenAI 则仅需约 5.7%
的利用率，就会进入负毛利区间。也就是说，对于部分重度用户来说，他们甚至都不需要 24 小时连续调用模型，只要长期保持较高的频率使用，平台基本就处于“服务得越多、亏得越多”的状态。
OpenAI CEO Sam Altman 也曾公开承认，公司正面临这一矛盾。随着 Token 消耗持续增长，成本压力已经成为一个严肃问题。OpenAI 当前正在努力寻找办法，让用户能以更低的支出获得更多价值。
而一切问题的根源，在于 AI 的使用方式正在发生变化。
早期 ChatGPT 的典型场景是简单问答，基本都是用户提一个问题，模型返回一个答案，这种模式消耗的 Token 数量相对有限。但如今越来越多用户开始用AI 编程助手、多步骤 Agent、长上下文分析系统、自动化工作流
等，这些任务普遍需要模型反复思考、规划、调用工具和生成大量中间结果。
SemiAnalysis 指出，在某些 Agent 场景中，Token 消耗量甚至可能达到普通 Prompt 的 1000 倍。
微软、Meta、亚马逊都开始控制内部 AI 开销
随着员工大量使用 AI 工具，企业的账单也开始迅速膨胀。此前，微软、Meta 和亚马逊都曾推动员工广泛使用 AI，但在成本持续上涨后，已经开始收紧相关政策。
其中有一个广为流传的案例尤其引人关注：某家公司因为没有限制员工对 Claude 的使用权限，仅一个月时间就在 Anthropic 服务上烧掉了 5 亿美元。
面对高昂成本，许多公司正在采用一种更务实的策略：根据任务难度动态切换模型。《华尔街日报》此前报道称，通过这种方式，企业最高可节省 95% 的 AI 成本。
简单来说：
● 复杂推理任务交给 GPT-5、Claude Opus 等前沿模型；
● 日常总结、分类、信息提取等工作则交给成本更低的模型处理。
正如哥伦比亚大学工程学院副院长 Vishal Misra 所说：“并不是每个任务都需要一个懂量子引力的模型。”并且在他看来，开源模型的能力正快速提升，AI 厂商依靠顶级模型收取高额溢价的可能性会越来越小。
据了解，有一部分创业公司已率先完成了这一转变。
AI 助手公司 Lindy 创始人兼 CEO Flo Crivello 近日表示，公司已经将 100% 流量迁移至 DeepSeek V4，不再使用 Anthropic
模型。原因很简单：经过大量测试后，团队认为 DeepSeek V4 在多数场景下已经能够达到接近 Claude Sonnet 的效果，且成本要低得多——Crivello 表示，这次迁移已经为公司节省了数百万美元。
事实上，不只是 DeepSeek，包括 Llama、Qwen、Mistral 等开源模型阵营都在快速成长。而当模型能力差距不断缩小时，成本优势往往会成为决定性因素。
AI 成本未来会下降吗？
好消息是，业内普遍认为长期来看 AI 推理成本会持续下降。
随着 GPU 供应增加、数据中心扩张、模型架构优化以及硬件效率提升，中端模型的运行成本有望进一步降低。SemiAnalysis 预测，未来达到 Claude Opus 4.8 级别能力的模型，理论上可能只需每月约 20 美元就能实现盈利运营。
但这并不意味着所有模型都会变便宜。对于最先进的前沿模型而言，情况可能恰恰相反。这些模型拥有最强推理能力、最长上下文以及最复杂的 Agent 能力，其训练和推理成本依然十分高昂。
因此，越来越多分析人士认为，未来顶级模型能力可能不会继续被打包进统一订阅套餐，而是更多通过 API 按量计费 的方式出售。一句话总结：普通能力继续包月，高端能力则按需收费。
最后，你日常使用 AI 是否会进行订阅，用得最多的又是哪家 AI 呢？
原文链接：https://www.techspot.com/news/112759-openai-anthropic-cant-afford-have-everyone-use-ai.html
推荐阅读：
🎁 开发者“神装”补给站｜CSDN 6 月宠粉专属福利工欲善其事，必先利其器。为了帮大家扫清 AI 实践的障碍，CSDN AI 开发者计划，在文末为大家准备了一份「AI 开发者能量包」！
