结论先说：模型一轮接一轮降价是好事，但别盯着价格榜选。选模型看的是你常干的活，不是谁便宜谁就适合你。
9 月 23 日这天，两件事凑一块了：OpenAI 发了 GPT-6 Sol 和 GPT-6 Luna，API 价格比上一代直接砍半；Anthropic 的 Claude Opus 5.5 也比老款便宜四成、快三成。Sol 主攻写代码和复杂工作，Luna 专干摘要、问答这种高频小事，单价低到每百万 token 只收一毛钱；Opus 5.5 综合最强但单价高。大模型开始卷性价比，说明便宜到随便用的模型真的来了。
先想清楚你要它干啥
大多数人用 AI 就那么几类活，对着选最省事：
一句话：写代码找贵的强的，跑流程找便宜的，读长文找能装得下的。
| 你常干的活 | 优先选 | 为什么 |
|---|
| 写代码、改 bug、跑项目 | Claude Opus 5.5 / GPT-6 Sol | 编程基准上这两者最稳，出错少 |
| 写周报、整理会议纪要、改公文 | GPT-6 Luna / 国产办公模型 | 量大、重复、要求不高，便宜的更划算 |
| 读长文、读文献、抓重点 | 上下文长的模型（如 Kimi、Gemini 长上下文） | 一次喂得进整摞资料才不用来回切 |
| 客服话术、翻译、分类这种碎活 | 最便宜的小模型 | 单条便宜，量起来才看得见省 |
三个容易踩的坑
- 只看榜单排名。榜单测的是平均能力，你那一两句常问的话顺不顺手，榜单替不了。先试一句你真要问的。
- 只看单价。Luna 一毛钱一百万 token 很香，但让它干复杂编程活就拉胯。便宜的前提是活儿匹配。
- 忽视上下文长度。你要一次丢进一整份合同或一摞论文，模型装不下就得自己拆，拆错就丢信息。
骆栈提醒
普通用户现在最划算的姿势：主用一两个免费或低价入口（ChatGPT、元宝、豆包、Kimi 都行），真碰到写代码、写长文这种重活再开个付费档。别一上来就买最贵的月费，先看你一个月到底用了几次。
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