GPT-5降价反击！OpenAI打响B端争夺战

　　2025.08.

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　　新皮层NewNewThing 王杰夫

　　8月8日凌晨，OpenAI终于发布了新一代有整数编号的GPT模型GPT-5，距上一代GPT-4发布已经过去2年4个月零24天。

　　过去，每一代GPT模型都标志着某种技术上的突破：随着参数规模扩大，GPT-3出了GPT-2没有的智能水平；到了GPT-4，模型开始具有图像理解相关的多模态能力。相比之下，打磨了2年之久的GPT-5却显得有些：OpenAI说GPT-5是个，但在各项能力上，除了更低的幻觉——比GPT-4o低约45%，比OpenAI o3低约 80%，GPT-5没有展示出先前模型没有的能力，AGI也没有到来。

　　幻觉降低是模型最大优化。

　　甚至连OpenAI自己都不再将GPT-5称作，而是将其定义为。

　　不过，对于这个曾被寄予AGI理想的，OpenAI给出了所有竞争对手中最低的调用价格：GPT-5标准版比GPT-4o价格更加便宜，输入从2.5美元/百万tokens降低到1.25美元/百万tokens，输出则保持不变，依然为10美元/百万tokens——相较而言，同等级的Claude Sonnet 4、Gemini 2.5 pro的输出价格都为15美元/百万tokens，Claude Opus 4的输出价更是高达75美元/百万tokens。

　　GPT-5定价低于Claude和Gemini最强模型。

　　这个定价彰显了OpenAI通过GPT-5想要击中的真正目标：B端专业开发者市场——目前，这个市场主要被Anthropic掌控。

　　ChatGPT用户量在今年上半年以来激增。The Information 7月30日的报道显示，ChatGPT周活跃用户已经达到7亿，相比今年3月增长了2亿，相比去年同期增长了4倍。要知道在今年第一季度的月活刚刚突破14亿，通常周活会比月活低不少，而这款中国国民级应用已经推出了14年。

　　然而在B端市场，OpenAI一开始的领先优势已经被Anthropic攻占。

　　今年年初开始，Anthropic在B端市场反超了OpenAI。数据7月31日，美国VC机构Menlo Ventures发布报告称，OpenAI的模型目前仅占据企业模型市场25%的份额，落后Anthropic的32%，屈居第二；而就在2024年年底，双方的位置还是完全相反的。更早之前的2023年，OpenAI掌控了50%的B端市场，比Anthropic、Google、Meta等几家公司在B端的份额加起来还多。

　　报告中还提到，只有11%的企业表示在过去一年中更换过供应商。考虑到更换模型供应商现象是如此罕见，那么OpenAI与Anthropic在短短半年内地位的颠倒只能说明，OpenAI在获得新的B端客户上大大落后于对手。

　　包括AI Coding在内的新增市场更多选择了Anthropic而非OpenAI。数据原因之一在于过去半年来AI应用领域的爆发式增长，比如专注于agent的Manus、Genspark，以及专注于AI Coding的Cursor和Windsurf。这些公司普遍没有自研模型，而是基于接入的第三方模型构建产品。其中，Anthropic由于上下文更长、长链推理更稳定、编码能力更强等优势拿下了比OpenAI更多的B端客户，而这也正是这次GPT-5提升的主要方向。

　　GPT-5发布中强调其Coding能力上的准确率提升。

　　GPT-5发布会上，OpenAI联合创始人Greg Brockman几乎用一半的时间展示了GPT-5在指令遵循和编码能力上的进步，在多步骤指令遵循上以69.6%超过o3的60.4%，在评估编码能力的SWE-Bench上，以74.9%超过o3的69.1%。尤其在降低幻觉方面的改进更加明显，OpenAI称GPT-5事实错误的可能性比GPT-4o低约45%；在思考模式下，GPT-5事实错误的可能性比OpenAI o3低约80%。

　　Robust和Reliable成为此次GPT-5发布会上出镜率最高的词汇，显示出OpenAI希望重塑其产品形象的努力。

　　提升能力的同时，GPT-5已经将模型输出成本降低到只有对手的2/3。此外，多个迹象显示，GPT-5效仿DeepSeek进行了多项工程创新，从多个层面token的使用。

　　OpenAI表示，在编码工作中，GPT-5相比o3模型在输出时减少了22%的token消耗量，工具调用次数减少了45%。此外，GPT-5还提供了名为的新功能，当降低推理强度时，模型倾向于更快速的响应，以及更少的工具调取。

　　就在GPT-5发布的前一天，OpenAI还开源了两款推理模型，并且很快就登上了AWS平台。在此之前，由于与微软签署的独家授权协议，OpenAI模型除了在自家平台销售外，只能够通过微软Azure平台销售。

　　夺回B端市场并不只是出于商业考量。一位熟悉MiniMax的人士曾对称，Minimax今年年初做过一拨战略调整，即像Anthropic那样将专业开发者作为主要的服务对象，背后的关键原因就在于他们认为专业开发者对模型反馈的价值巨大，这些反馈可以为模型性能提升明确方向，这是C端用户很难提供的。

　　C端仍然是OpenAI创造收入的重要
 

　　进入2025年后，OpenAI的营收增速陡峭。数据对C端用户来说，GPT-5将是个产品体验上的转折——从臃肿，到简洁。

　　作为一个系统而非一个模型，GPT-5其实包含了3个部分：一个基础模型，负责解答大多数问题；一个深度推理模型，用于处理复杂问题；还有一个能够基于对话类型、问题复杂度以及用户行为习惯决定调用哪个模型回答问题的。

　　更新后的ChatGPT已经不再向用户提供模型选择功能，用户与ChatGPT对话时，ChatGPT会自动帮用户选择最适合的模型来回答问题——简单问题用普通模型回复、复杂问题才会调用推理模型，如果用户执意要它用推理模型回复，可以在提示词中加入的prompt。

　　ChatGPT已不再提供多模型选择。

　　随着模型增加和功能增多，ChatGPT正变得越来越臃肿，模型的自动化调用可以减少普通用户的认知和选择负担，同时也有助于降低OpenAI的计算成本——如果问题不复杂，让模型简单回答就够了，而不用使用思维链并长篇大论地输出。

　　事实上，ChatGPT确立这种将复杂技术包装到后台、前端界面只保留极简交互方式的趋势已经有了一段时间。早在2024年年中GPT-4o推出时，模型联网这一功能就已经实现了自动切换，当用户提出了有时效性或需要精确数据的问题时，模型就会自动联网。

　　OpenAI并不是第一个构建这种模型自动调度能力的大模型公司。今年5月，阿里巴巴通义千问团队发布Qwen3模型时，自动切换就已经作为模型亮点推了出来。然而不久前的7月22日，通义官方团队宣布Qwen3，它没有交代原因，但提到这是做的决定。

　　通义团队的决定可能与它主要面向B端市场有关。与C端用户更在意产品体验相比，B端专业客户通常有更强的开发能力，在调用API时也更看重模型输出的稳定性而非灵活性。不过产品体验很大程度上仍然取决于用户认知而非模型公司的认知——模型公司可能认为能简单回答就简单回答、需要深度思考时再调用复杂模型是个好方案，但用户可能认为：有思维链的才是好的。

　　 七三