市场仍尝试在高端模型与成本优化之间寻找一条可行路径。

6月15日，智谱早盘直线拉升近45%，冲高峰值后获利盘集中兑现，价格出现快速跳水式回撤，形成日内第一波深度回调，之后震荡企稳。截至目前，智谱股价1400港元，涨27.62%，总市值6246亿港元。

消息面上，智谱宣布将最新款旗舰模型GLM-5.2全量开放。自2月智谱发布GLM-5，智谱同步对GLM Coding Plan套餐进行调价，整体涨幅30%起，海外版API调用价格涨幅为67%—100%，之后进行多次涨价调整。

作为智谱的对标物，Anthropic用更贵的模型与更高的智能换取了快速增长的ARR（年化收入）与毛利率，证明了市场并非对Token价格敏感而是对技术价值的认可，即通过更高阶的智能换取更确定的生产力。

目前国内市场对高价模型态度更为谨慎，企业采购方高度权衡Token定价与业务转化之间的ROI（投入产出比），倾向优先选择高性价比方案。反映在二级市场，智谱虽受GLM-5.2放量利好短期冲高，但市场仍担忧涨价会压制商业化渗透率，以及厂商能否保持在高端模型领域的优势，股价冲高后快速回落。市场仍尝试在高端模型与成本优化之间寻找一条可行路径。

模型价格逐渐分化

上周，全球大模型迭代重点提升编程、长程任务处理能力。包括Anthropic发布又遭封禁的Fable5与Mythos5，月之暗面Kimi发布的K2.7 Code等。

据中信建投研报分析，市场端的需求旺盛且AI有待进一步渗透，看好大模型公司ARR继续快速增长。具体表现为Token调用持续增长，AI渗透包括用户群体覆盖率与任务处理量。

商业化落地之外，Token定价开始逐渐分化。5月22日，DeepSeek官方宣布，DeepSeek-V4-Pro模型API价格将于2026年5月31日结束2.5折优惠活动后，正式调整为原定价的1/4。

OpenAI自6月11日启动首轮大规模API降价，主要聚焦在旗舰推理模型o3系列，同步推出高端衍生版本o3-pro，主打复杂长任务、异步后台推理，定价低于前代高端模型，主要考量通过降价获取更大规模市场份额，为IPO做准备。

中信建投分析认为，大模型行业定价分化始终存在，性能是支撑模型高定价、提价的核心。以3美元/百万Token（输出价格）作为分界线：3美元之上，主要是核心生产力场景，价格敏感度相对较低，用户更在意模型性能；3美元之下，用户更关注性价比，但模型能力要达到一定水平。

对比全球模型产品定价，智谱GLM维持涨价后的价格档位，但并非定价最高的模型，每百万Token（输出价格）超过3美元的模型包括Kimi、通义Qwen、Gemini、Claude等。

Token需求提振成本优化

清微智能研发副总裁李彬观察到，今年Token需求呈现爆炸式增长。他对记者表示，去年以个人开发者小额采购、试用为主，今年各大科技企业已将Token、算力采购纳入正式生产环境，由企业IT部门统一采购使用。即便清微自身是算力芯片厂商，内部工程师日常研发、代码编写、内容梳理也会高频使用大模型，同样面临Token供给紧张的问题，行业整体供不应求态势明显。

Token大规模使用过程中，ROI逐渐成为厂商面临成本压力时的考核指标。

神州控股智慧供应链集团CTO张虎坡发现，近期国内大厂分发给员工的Token数量明显缩减，而这个原因并非基于算力压力，而是对Token产生价值的考量。他对记者表示，如果员工只是把大模型当作闲聊工具，只会无端消耗 Token 资源。判定Token消耗有无意义，关键看能否转化为实打实的业务价值：依托AI输出分析报告、生成PPT方案、修正优化销量与备货计划，这些都属于有效价值产出；但倘若长时间对话后，AI给出错误结论，或是全程没有形成任何可落地的业务成果，这笔Token消耗便完全没有价值。

另外，张虎坡称，AI 投入成本不低，但投入之后，如果主营业务营收、运营效率、业务交付能力没有明显提升，企业自然会收缩预算。哪怕管理层暂时没法精准定位资源浪费在哪个环节，只要整体业务回报不及预期，就会先缩减Token投放规模，这是当下普遍的行业现状。

在这样的背景下，李彬对记者表示，Token成本下降、走向普惠需要算法、硬件、软件生态三方协同发力：算法侧优化模型能力，提升单Token价值；硬件侧深挖性能、迭代架构，降低底层算力成本；软件生态依托统一架构兼容多类芯片，以规模效应进一步压缩整体开销。