2026 年最反直觉的一组数据，我认为是这个：打了两年价格战，国产大模型不但没降价，反而翻倍了，用量还翻了近 4 倍。
10 月 23 日，中国信通院（CAICT）联合工信部重点实验室、中国人工智能产业发展联盟发布《大模型词元服务性能监测报告（2026 年）》，基于 1 到 8 月的监测数据。两个核心数字：国内词元归一化均价从 2025 年下半年的 6.8 元，涨到今年的 13.46 元，涨幅接近一倍；同期，2026 年 6 月国内词元日均消耗约 500 万亿，是 2025 年 12 月的近 4 倍。
量价齐升。这句话直接顶掉了「价格战打得需求萎缩」的惯性剧本。

别急着下结论，先看口径，这是全文最容易被挑的地方。
「归一化均价」不是各家官网标价。信通院把不同厂商五花八门的计价方式（按百万 token、按千 token、缓存和输入输出分开计价等等），折算到同一个统一口径，才得出 13.46 元这个数。折算过程写在报告的监测方法章节里，值得下载原文对一遍。
「500 万亿」是 2026 年 6 月的日均值，不是实时数，也不是「今年全年」。反推 2025 年 12 月，日均大概在 125 万亿量级，「近 4 倍」就是相对这个基数说的。
两个数都标好了来源和时间，后面所有推理就建立在这两条锚上。
涨价不等于割韭菜，看的是结构为什么价格涨，市场不崩？报告里的解释是：需求性质变了。
2024 到 2025 年，大模型服务的客户大多是「试用型」的：写个 Chatbot 玩玩、做个应用集成试试，对单次调用价格极度敏感，平台只能靠低价换量。到 2026 年，调用开始进生产系统：客服、办公、研发代码生成、数据分析。这时候客户买的不是单次价格，是响应稳定、并发能力、长上下文和可用性。
所以真实发生的是分层：入门档还在打价格战，高端推理、长上下文、智能体场景在收性能溢价。13.46 元是加权平均，不是「所有模型都涨了」。
再放一个对照，反常识的程度更高：2026 年以来发布的国外典型模型，平均归一价约 117.8 元。国内 13.46 元，差不多是别人的九分之一。所谓「涨价」，是相对自己去年涨的；跟海外比，价差仍然巨大。
性能端呢？8 月国内平均 TPS（每秒输出词元数）78.23，比 2025 年全年的 38.25 翻倍了，但同期国外是 112.82，国内还落后三成左右。翻倍的追赶和剩下的差距，是同一个数字的两面。
用量翻 4 倍，里面藏着一个逻辑缺口缺口一：4 倍里有多少是「塞长上下文」塞出来的？
信通院自己给了一组背景：被监测模型中，支持 1M（100 万次词元）上下文的占 47.8%，200K 及以上的占 95.7%，比 2025 年底提高了超过 76 个百分点。
这意味着：同样的业务、同样的调用次数，单次请求塞进去的上下文变长了，词元消耗自然水涨船高。「日均 500 万亿」里，「用的人变多」和「每次用得更长」两个因素各占多少，报告没有拆开。这是挑数据时最值得追的一刀。
缺口二：同一个模型，换个平台，性能差一倍。
信通院拿 DeepSeek、Qwen、GLM、Kimi 四款开源模型在不同第三方平台上做了横向监测：同一个模型，不同平台的 TPS、首词时延、调用成功率表现不一，差距最大接近一倍。报告给的归因是各平台的推理加速策略和成本控制不一样。
对买 API 的人，这句话翻译过来是：模型标价只是成本的一部分，平台层的推理优化决定你的真实单价。选模型的时代过去了，选「模型加平台」组合的时代开始了。

平台成了新变量顺带一条：DeepSeek-V4-Pro 的 TPS 已经是 V3.2 的 2 倍。开源模型迭代节奏没有降速，价格战里的「价格」稳住了，但性能的分母还在涨。这两条合起来，就是「量价齐升」背后真正的结构性原因：需求进生产系统，长上下文拉长单次消耗，平台层开始分走一部分定价权。

三个可以带走的东西• 有人说「大模型价格战结束了」，别急着点头。更准确的表述是「按能力档分层定价」：入门档的价格战没停，涨的是高端档。• 国内价格只有国外的九分之一，不是天然优势。进入生产系统之后，竞争焦点会从单价转向「单位词元的有效输出加可靠性」，价格只是其中一个维度。• 选型时别只看每百万 token 的标价。把 TPS、首词时延、调用成功率拉进同一张表，再比一次，结论经常不一样。
存疑与审慎• 「归一化均价」的折算口径在报告监测方法章节，价格单位（按千词元还是按百万词元）需要下载原文 PDF 确认，本文引用数字与信通院通稿一致。• 国外 117.8 元是「2026 年以来发布的典型模型」均值，偏高端；与国内的「全品类加权平均」对比，口径不完全等价。• 500 万亿为 6 月日均，非最新实时数；「调用次数增长」与「单次上下文变长」的贡献占比，报告未拆解。• TPS、时延均为「平均」口径，单家模型可能显著高于或低于均值。500 万亿日均、翻倍的价格、九分之一的国际价差、长上下文占比一年跳 76 个百分点。这份报告讲的不是「大模型变贵了」，而是「大模型开始被当成水电用了」。试用时代结束了，生产时代不打折。
你们业务里调用大模型最多的场景是什么？是感受到单价在涨，还是用量自己在悄悄变长？评论区聊聊。