Fable 5 支出占比仅 11%，企业开始重估前沿模型溢价

此前，我在《K3 引发抛售，华尔街高估了开源模型的威胁》中写过一个判断：Kimi K3 的运行成本比 GPT-5.6 Terra 高 50% 至 70%，华尔街在交易一个尚未成立的威胁。

那笔成本计算没有被推翻。但它只比较了模型的运行成本，没有观察企业如何分配 AI 预算。

企业支付管理平台 Ramp 根据 7 万家公司的支付数据发现，在其美国企业样本对 Anthropic 工具的支出中，旗舰模型 Fable 5 发布两个多月后的占比约为 11%。价格更低的 Opus 5 自 7 月底发布后，已经在企业支出上反超 Fable 5。

Fable 5 的采用受到政治因素影响。6 月，特朗普政府以国家安全为由要求 Anthropic 撤回这款模型，7 月 1 日才批准重新上线。特朗普政府的数据留存规则也妨碍了企业采用。

但在 Fable 5 恢复上线后，政治不确定性已经退居次要位置。《金融时报》采访的分析师和投资者认为，价格与性能正在成为企业选择模型的主要依据。许多企业任务不需要最强模型，价格只有 Fable 5 一半的 Opus 5 已经足够。

另外两组数据也显示，企业正在减少不必要的前沿模型调用。

Perplexity 与英伟达联合推出 Portable Computer，允许 AI agent 在本地设备上运行。本地完成的任务不消耗云端计费额度。

据 Perplexity 自评的 Terminal Bench 2.1 基准，纯本地模型得分 59.6%，边际 token 成本接近于零；加入云端 Opus 5 顾问后，得分升至 73.0%，每项任务约 0.415 美元；完全使用前沿模型的得分为 82.4%，每项任务成本为 0.65 美元。

本地推理并非没有成本。Portable Computer 目前只支持 Linux，要求设备配备至少 24GB 显存的英伟达 RTX GPU，并只向 Perplexity 的付费订阅用户提供。但对已经拥有相应硬件的企业，一部分任务可以不再调用按 token 计费的云端模型。

Uber 的变化更直接。其每周 agent 请求量自 2 月以来增长 9.4 倍，AI 总支出自 4 月以来保持稳定。同一模型下，每千次请求成本较 4 月峰值下降近 34%。

Uber 同时采用模型路由、上下文限制、提示缓存和实时成本显示等措施。CTO Praveen Neppalli 还把试验开放权重模型列为账单下降的因素之一。他在 8 月表示，所谓的「tokenmaxxing」时代正接近尾声。

这些证据没有否定特定模型之间的运行成本差异。它们显示的是另一件事：企业可以通过选择价格更低的模型、采用本地推理和调整任务路由，减少必须交给前沿模型的任务。

模型成本仍然重要，但它已经不足以解释企业的实际付费选择。新的问题是：有多少任务仍需调用前沿模型，以及 Anthropic 是否会在上市文件中披露旗舰模型的收入贡献。

🔒 以下为 Dailyio 会员专属内容

模型运行成本仍然重要，但它已不足以解释企业为什么选了便宜的那款。当一部分任务可以在本地设备上以接近零的边际成本完成，前沿实验室面对的竞争边界会怎么移动？Anthropic 年收入增长近七倍，旗舰模型在其中贡献了多少？招股书需要回答什么，开源威胁才能被重新定价？

成为 ，解锁完整的产业分析与观察。