智谱、阿里百炼密集调整，开发者如何应对AI算力涨价潮

2025年下半年到2026年初，各家大模型还在竞相补贴用户，API价格一降再降，免费额度也一个比一个大。然而仅仅过了三四个月，风向就完全变了。从3月到4月，智谱接连开放了两次退款通道，阿里百炼这两天更是直接砍掉了入门级的Lite套餐，最低使用门槛从几十元跳涨到200元每月。近期其他平台也有VIP套VIP、额度调整等操作。这看起来并非个别公司的孤立决策，而是一次全行业的集体转向。那个可以轻松“薅羊毛”的阶段已经结束，算力紧张期正式到来。

一周之内，到底发生了什么

这波操作不是单独的一个事件，而是密集的行业共振。

1.1 智谱GLM：两次退款 + 三次提价

智谱的操作最能说明问题，短时间内开启两次退款通道，意味着什么？说明连他们自己都没想到市场需求会如此猛烈，现有的算力储备已经严重不足。与此同时，Coding Plan与API价格同步调整，年内三次提价，海外版最高涨幅达140%。涨到了什么程度？智谱海外Pro版月费已高达72美元，逼近Claude Pro的100美元，要知道半年前它只需要30美元。

1.2 阿里百炼：Lite套餐说砍就砍

阿里百炼的调整时间线非常明确：

1. 3月20日00:00：Lite套餐停止新购。
2. 4月13日18:00：Lite套餐停止续费与升级。

也就是说，之前使用Lite套餐的用户，在4月13日后只有两个选择：要么升级到每月200元、提供9万次请求额度的Pro套餐，要么另寻他路。值得注意的是，像 qwen3.6-plus 这样的高性能模型被设定为 Pro套餐专属权益。这标志着不仅最低消费门槛被大幅提高，部分优质模型的访问权限也被收窄到了高阶套餐。

1.3 即梦：组合式调整

即梦近期的新闻也不少，其文生视频模型 seedance2.0 单次生成消耗的Token或积分暴涨。此外还包括折扣缩水（首年优惠从5折变为6折）、积分大幅缩水。有AI短剧从业者算了一笔账：一条60秒的短剧大约需要40-50个镜头，按照新的消耗标准计算，仅视频生成成本就上涨了5到8倍。

为什么突然一起涨价

你可能想问：这些公司是不是约好了？虽然没有明面上的约定，但他们确实面临着相同且紧迫的问题。

2.1 Agent时代来临，Token消耗量爆炸

这或许是最根本的驱动力。在Chatbot时代，一次对话消耗几千个Token就足够了。但进入Agent时代呢？特别是年后AI编程助手等工具爆发式增长，一个智能体要完成一项复杂任务，需要反复调用上下文、执行工具链路，单个任务消耗的Token量轻松增长数倍。来看两组数据：

1. 中国日均Token调用量已突破140万亿（国家数据局数据）。
2. 字节跳动：从2025年12月的63万亿增长至2026年3月的120万亿，三个月内几乎翻倍。

这清晰地表明，需求端的增长不是线性的，而是指数级的。

2.2 算力供应链持续吃紧

从核心的AI芯片到高速内存，硬件成本都在上涨。虽然各大模型厂商都在深度适配国产服务器以寻求替代，但整体成本压力依然普遍存在。

2.3 商业逻辑的根本性转变

过去的策略是 “补贴获客，低价换量” 。各家公司拼命降价、推出超低门槛套餐，核心目标只有一个：先圈住用户和市场。但现在，行业显然进入了一个新阶段：筛选客户。无论是取消低价套餐、收缩权限还是提高价格，本质上都是在做同一件事：淘汰免费或低质量调用用户，锁定那些愿意为高质量Agent能力付费的企业级（B端）客户。
他们之所以敢于这么做，是因为市场付费意愿已经得到充分验证。

对个人与开发者意味着什么

预计后续国内其他云平台厂商也会跟进调整，包括腾讯云、火山引擎等。对于广大开发者和中小团队而言，最直接的冲击就是开发与运营成本急剧上升。

以智谱为例，年内三次提价叠加，API调用成本的累计涨幅接近100%。原来一个月1000元预算够用的场景，现在可能需要2000元。这迫使我们必须紧急寻找替代模型或调整Coding Plan的使用策略。

基于当前信息，这波涨价潮可能远未结束。一个简单的理由是：现阶段正值国内外新模型密集发布的窗口期（包括GPT-6、Claude新一代等）。每一次重磅新模型的发布，都会带来新一轮的算力需求激增。供需之间的缺口短期内恐怕只会扩大，而非缩小。

那么，现阶段还有哪些性价比较高的Coding Plan选择？GitHub Copilot Pro（10美元/月，首月免费）和Cursor Pro（20美元/月）目前相对稳定，仍是值得考虑的选项。

此外，这也促使我们重新思考应用架构。对于正在开发Agent应用的团队来说，面对大模型成本上涨，做好模型路由策略至关重要（简单任务调用便宜的小模型，复杂任务才启用旗舰模型）。同理，是否可以考虑引入语义缓存机制，毕竟不是所有用户请求都需要实时调用大模型。未来，市场上很可能会涌现出更多创新的架构设计方案，来应对这一轮成本挑战。

最后，虽然“羊毛”阶段可能真的结束了，但对于那些能够真正利用AI创造价值的开发者和企业来说，这未必全是坏事。竞争环境将变得更公平，服务质量有望因资源集中而提升，留下来的都是愿意为其正价值付费的客户。关于如何在云栈社区等平台上与同行交流更多降本增效的实战技巧，也是一个值得探索的方向。