明明可以去抢，他们却给了你更好的模型？

如果有人告诉你，让 AI 跑得快一点，需要多花 6 倍的钱，你的*反应是什么？

这不是假设，而是 Anthropic 刚刚推出的 Claude Opus 4.6 快速模式给出的现实答案。

在春节前疯狂的 AI 新品曝光大赛中，Anthropic 的新模型 Claude Opus 4.6，再次以*的能力和优越的表现，吸引了人们的目光。

但比能力更「秀」的是，Opus 4.6 的收费标准。Opus 4.6 不仅提供标准版，更有一个「快速」版本，而正是这个快速版本的定价，让人大吃一惊——快速版本提供 2.5 倍的速度提升，但成本增加了 6 倍！

难怪不少人在体验和测评过后，抱怨：

已经用不起新模型了！

为什么 Anthropic 会给新模型这样的定价？旗舰级模型「按需分级」的时代，已经到来了吗？

01、明明可以去抢，它却

新模型定价稍微高一点，符合人们的期望，这点无可厚非，但是 Anthropic 此次对 Opus 4.6 的定价，显然有点夸张。

根据官方介绍，Claude Opus 4.6 标准模式的定价是：每百万输入 Token 5 美元，输出 Token 25 美元。快速模式直接涨到：输入 Token 30 美元，输出 Token 150 美元。

6 倍的价格，2.5 倍的速度——这意味着什么？

技术博主 Simon Willison 给出了一个关键计算：「支付 6 倍的 Token 费用换取 2.5 倍的速度，意味着每秒输出的成本仍然比标准模式高 2.4 倍。」

独立测试机构 Artificial Analysis 的数据显示：在智能指数测试中，Opus 4.6 自适应推理模式生成了5800 万个 tokens，而平均水平仅为1100 万个。评测成本高达$2,486.45，远超同类模型。

实际案例显示：

一个中型项目的编码任务，使用 Opus 4.6 快速模式可能花费$3,650/月

同样任务用标准模式：$610/月

换用 Sonnet 4.5：$366/月（便宜 83%）

一位用户警告：「*的风险是 extra usage 设置。你可能烧完 $50 免费额度，然后超额费用会悄悄启动——下次银行账单会给你一个『惊喜』。」

更有趣的是，Anthropic 还埋了一个「成本陷阱」：如果你在对话中途切换到快速模式，整个对话上下文会按快速模式的价格重新计费。这就像是在高速公路上临时决定走 VIP 通道，结果发现要为整段路程买单。

这样的定价逻辑，让人不得不思考：Anthropic 到底在卖什么？

02、AI 版「时间就是金钱」

从网络反应来看，快速模式正在制造一个明显的用户分层。

Reddit 的 r/ClaudeAI 社区里，个人开发者对定价感到震惊，但企业用户的态度截然不同。有用户直言：「在企业环境中，开发者时间很昂贵，公司愿意承担费用。」

目前国外旗舰大模型成本和能力对比｜图片来源：AI 制作

这揭示了一个被忽视的事实：

AI 服务正在从「按需付费」向「按需分级」转变。

对于一家金融公司来说，让交易算法快 2.5 倍运行，可能意味着数百万美元的收益差异。6 倍的 AI 成本在这个场景下几乎可以忽略不计。但对于个人开发者或小团队，这样的定价直接把他们挡在了门外。

更有意思的是竞争对手的反应。

有用户指出，Gemini 3 Pro 的速度是常规 Opus 4.6 的 1.8 倍，但价格只有 0.45 倍。这种对比让人怀疑：Anthropic 是在测试市场的价格承受能力，还是真的相信速度已经成为值得 6 倍溢价的「优质商品」？

从技术角度看，快速模式之所以更贵，是因为需要更多 GPU 和更高的并行化程度。但这种成本增加是否应该 1:1 转嫁给用户，显然是个有争议的问题。

03、更强更快，更贵

Anthropic 的快速模式定价，实际上在向整个行业发出一个信号：

AI 服务的差异化竞争，正在从「更聪明」转向「更快」。

这种转变并不意外。当大模型的能力差距逐渐缩小，速度就成了新的竞争维度。但问题在于，这种竞争是否会导致 AI 服务市场的进一步分化？

从应用场景看，Anthropic 明确表示快速模式不适用于「较长的自主运行、批处理和成本敏感的工作负载」。这种限制本身就说明，快速模式更像是一个针对特定场景的「奢侈品」，而不是普惠的技术升级。

有 AI 研究者指出，快速模式有独立的速率限制，因为它从不同的容量池提供服务。这意味着 Anthropic 实际上在运营两套基础设施：

一套面向「普通用户」，一套面向「付费用户」。

这种基础设施的分层，可能正在重新定义 AI 服务的公平性边界。

值得注意的是，Anthropic 为快速模式提供了 2 月 16 日前的 50% 折扣，但这个促销期很短。这更像是一个市场测试，而不是长期策略。

从行业竞争的角度看，如果快速模式获得成功，其他 AI 厂商很可能会跟进类似的分层定价策略。到那时，「速度」就会从技术优势变成商业门槛。

Anthropic 的这次定价实验，可能正在为整个 AI 行业的商业化路径埋下伏笔。当技术不再是*的护城河，如何在速度、成本和公平性之间找到平衡，将成为每个 AI 厂商都要面对的问题。

快速模式的 6 倍价格，看似是一个简单的产品决策，实际上却在测试一个更深层的问题：

AI 服务的价值，到底应该如何定义？