當美國巨頭集體“叛逃”中國 AI 模型

原文標題：美國最大加密交易所，悄悄換上了中國 AI 模型，省了一半錢

原文作者：AI 上手筆記

一個讓矽谷坐不住的數據

最近，美國最大加密貨幣交易所 Coinbase 的 CEO Brian Armstrong 說了一句話，在科技圈炸了鍋：

「我們把 AI 模型切到了中國的 GLM 5.2 和 Kimi 2.7，AI 支出直接砍了一半。」

砍了一半？那用量是不是也降了？

恰恰相反。Coinbase 的 token 用量一直在漲。

省錢的同時用得更多，這才是真正讓 OpenAI 和 Anthropic 坐不住的地方。

怎麼做到的？三招省錢策略

Coinbase 不是簡單地換了個便宜模型就完事。他們搭了一套完整的「省錢系統」：

第一招：不綁定一個模型，讓系統自己選

Coinbase 搭了一個自動路由系統。每次請求進來，系統會根據任務類型、價格、快取情況，自動挑選最合適的模型。

不是所有任務都需要最貴的模型。簡單翻譯用便宜的，複雜推理用好的------就像你不會開著跑車去樓下買菜。

第二招：把快取命中率從 5% 拉到 60%

這是最狠的一招。透過優化快取策略，Coinbase 把快取命中率從 5% 提升到了 60%。

簡單說，60% 的請求可以復用之前的計算結果，大幅降低了每次調用的實際成本。光這一項優化，就省掉了大筆費用。

第三招：Context Engineering（上下文工程）

Coinbase 要求開發者精簡上下文，新任務開新會話，不要在一個對話裡塞太多東西。

這不是偷懶，而是一門新學問------業界叫 Context Engineering。Anthropic 在一篇技術博客中明確指出：在管理 AI 代理時，上下文工程比提示工程更有效。

簡單說：不是讓 AI 更聰明，而是給 AI 更精準的信息。

▲ 越來越多企業開始在AI模型上精打細算

不只是 Coinbase，這是一股潮流

Coinbase 不是第一個吃螃蟹的。

Lindy ，一家只有 25 人的 AI 創業公司，CEO Flo Crivello 直接把 Claude 全換成了 Deepseek。他告訴 CNBC：「AI 成本已經超過了人力成本，這不可持續。」換模型後，成本「斷崖式下降」，省了數百萬美元。

Snowflake 的 CEO Sridhar Ramaswamy 做了一個實測對比：在 103 個編碼任務上，GLM-5.2 解決了 66%，Claude Opus 4.7 解決了 67%。差距？幾乎沒有。

但價格差距是實打實的：

價格對比（每百萬 token）

• GLM-5.2：輸入 $1.40 / 輸出 $4.40
• Claude Opus 4.7：輸入 $5 / 輸出 $25
• GPT-5.5：輸入 $5 / 輸出 $30

輸出價格差了 5-7 倍。

便宜沒好貨？先別急著下結論

看到這裡，你可能會問：便宜這麼多，質量能一樣嗎？

說實話，不完全一樣，但差距比你想的小。

Snowflake 的測試顯示，GLM-5.2 在某些任務上確實不夠穩定------首次嘗試成功率 47.6%，低於 Opus 的 53.7%。而且 GLM 有時候會「死磕」錯誤方向：在一個任務上，它花了 24 分鐘調用了 411 次工具，還是失敗了。Opus 用 49 次調用、9 分鐘就搞定了。

但在多數任務上，兩者的最終成功率幾乎持平。關鍵在於：你願不願意為那幾個百分點的穩定性多付 5 倍價格？

對很多企業來說，答案越來越明確：不願意。

▲ 中西方AI模型價格差距正在重塑行業格局

這對我們普通人意味著什麼？

你可能會說：我又不是 Coinbase，這些跟我有什麼關係？

其實，這個趨勢對你用 AI 的方式有三個直接啟示：

1. 別只認一個模型

很多人用 AI 就認準一個------要麼 ChatGPT，要麼 Claude。但專業玩家已經不這麼幹了。不同任務用不同模型，才是性價比最高的玩法。

日常問答用便宜的，寫代碼、做分析用好的。就像你吃飯，不會每頓都去米其林。

2. 快取和復用是省錢關鍵

如果你經常用 AI 做類似的事情（比如每週寫週報、每天整理筆記），學會利用快取和模板，能大幅降低消耗。

3. 精簡上下文 = 更好的結果

很多人跟 AI 對話，恨不得把所有背景都塞進去。但事實證明，給 AI 更少但更精準的信息，效果反而更好。新任務，開新對話。別讓 AI 在一堆歷史記錄裡找答案。

更深層的變化：AI 定價模式正在被重塑

這波「模型遷移潮」背後，是整個 AI 行業定價邏輯的動搖。

OpenAI 和 Anthropic 的高估值，建立在「收入持續高速增長」的假設上。但如果越來越多的企業像 Coinbase、Lindy 一樣轉向更便宜的替代品，這個假設就站不住了。

據報導，OpenAI 和 Anthropic 之間已經開始打價格戰。OpenAI 剛發布的 GPT-5.6 系列中，Terra 模型比 GPT-5.5 便宜一半，Luna 更是主打最低價。

對用戶來說，這是好事。競爭越激烈，價格越低，選擇越多。

當美國巨頭開始用中國模型省錢，說明 AI 的競爭已經不再是實驗室裡的跑分比賽，而是真金白銀的成本較量。能花更少的錢辦同樣的事，才是真本事。