OpenAI和Anthropic实现产品市场契合

Anthropic 即将迎来首个盈利季度的传闻甚嚣尘上。与此同时，不断有消息称，一些公司惊讶地发现，随着员工越来越多地使用 LLM，相关账单正变得异常昂贵。我认为，这是因为 OpenAI 和 Anthropic 都已经找到了产品市场契合点（product-market fit）。

企业客户现在开始按 API 价格付费

我认为它们已经找到了产品市场契合点

而且它们正在加速扩张

围绕这件事的 AI 失败叙事相当牵强

我们也知道，这些实验室正在投入巨资

API 收入正变得不再那么重要

四月是一个新的拐点

我目前订阅了 Anthropic 每月 100 美元的 Max 套餐，以及 OpenAI 每月 100 美元的 Pro 套餐。如果你是 coding agent 的重度用户，这些套餐非常划算。我刚刚在笔记本电脑上运行了 ccusage 工具，估算过去 30 天里，如果按照 API token 计费，我需要花多少钱，结果如下：

Anthropic Claude Code：1,199.79 美元

OpenAI Codex：980.37 美元

也就是说，只花 200 美元，就获得了价值 2,180.16 美元的 token——确实相当不错！我算是这些工具的中度偏重度用户，但肯定没有一天到晚每个小时都在运行 Agent。

我原本以为，大量使用 Agent 的公司也能享受到类似的折扣。事实证明，我错得不能再离谱了。

我没能查到确切日期，但在过去六个月的某个时间点，Anthropic 调整了 Enterprise 套餐。2025 年 8 月时，它的说法还是“Claude 席位包含足以满足典型工作日的使用量”，后来则改成了每个席位每月 20 美元，实际使用量再按 API 价格计费。The Information 关于此次变更的报道发表于 2026 年 4 月 14 日，但文中援引一位 Anthropic 发言人的说法，称定价调整实际发生在 2025 年 11 月。现有客户正在续签合同时陆续得知这一变化。

OpenAI 也在四月进行了类似的定价调整。Codex 费率表（Internet Archive 副本）目前写道：

注意：2026 年 4 月 2 日，我们更新了 Codex 定价方式，从按消息计费改为与 API token 使用量保持一致。此次变更适用于新的和现有的 Plus、Pro、ChatGPT Business 套餐，以及新的 ChatGPT Enterprise 套餐。

2026 年 4 月 23 日，我们也将此次更新应用于所有现有的 ChatGPT Enterprise 套餐，包括 Edu、Health、Gov 和 ChatGPT for Teachers。

由于它们使用“credits”报价，因此解读起来稍微困难一些。不过据我所知，这些 credit 的成本与相应模型所列出的 API token 成本完全一致。

换句话说，截至 2026 年 4 月，OpenAI Codex 和 Anthropic Claude Code/Cowork 的“Enterprise”使用成本，都已经与公开列出的 API 价格相同。

GPT-5.5 于 4 月 23 日发布，API 价格是 GPT-5.4 的两倍。考虑到新的 tokenizer，4 月 16 日发布的 Opus 4.7，价格约为 Opus 4.6 的 1.4 倍。

因此，在四月份，两家领先的模型公司都发布了 API 价格更高的新 frontier model；同时，两家公司现在都采取了相应措施，将企业客户——这类客户往往会签订为期一年的合同——锁定在 API 价格上，而不再提供此前那种幅度极大的折扣。

为什么突然采取如此激进的定价策略？Anthropic 和 OpenAI 都在筹划 IPO，但我怀疑还有一个更重要的因素：我认为，它们终于凭借 Claude Code/Cowork 和 Codex 所代表的 coding/general-purpose agent 产品，找到了产品市场契合点。

ChatGPT 这类工具广受欢迎，但要把这种巨大的人气转化成收入却一直很困难。今年二月，OpenAI 宣称 ChatGPT 的周活跃用户已经超过 9 亿，但其中只有 5,000 万——也就是 5.6%——是付费个人订阅用户。

每位用户每月收费 10～20 美元，也算是一门不错的生意。但如果想覆盖 1 万亿美元的基础设施投入，就需要 10 亿到 20 亿订阅用户连续留存四年。

如果公司愿意为每位用户每月支付 200 美元以上，达到这个目标的速度就会快得多——而且正如前面所说，作为一名重度用户，我现在为每家供应商消耗的 API 成本已经达到每月约 1,000 美元。

coding agent 确实改变了一切。这类工具消耗的 token 多得多，但也正在迅速成为高薪专业人士开展日常工作的主力工具。目前主要使用者仍是软件工程师，但 coding agent 可以自动完成任何能够通过在计算机中输入命令来完成的任务……所以，它们显然也适用于范围广泛得多的高技能知识工作者。

正如我在本站反复讨论过的那样，2025 年 11 月发布的模型让 Agent 真正变得实用。如今，我们已经有六个月的时间来适应这个事实——难怪公司开始在这项技术上投入真金白银。

你可以说，ChatGPT 在 2023 年 2 月成为历史上增长最快的消费级应用时，就已经实现了产品市场契合……但它当时显然没有赚到真正的钱。coding agent 加上企业级定价，才标志着这些公司开始获得非常可观的收入。甚至可能已经足以覆盖它们的成本！

还有一项证据可以说明，企业级 Agent 代表着这些公司的产品市场契合点：看看它们公开发布的招聘职位。

OpenAI 目前有 703 个空缺职位，其中我会把 229 个——占 32.6%——归类为与企业销售和支持有关，包括客户经理、“Go To Market”、“Forward Deployed Engineers”等岗位。

Anthropic 有 390 个空缺职位，其中 105 个——占 26.9%——在我看来带有明显的企业业务属性。

颇具讽刺意味的是，这些 AI 实验室选择了一种高度依赖人力的商业模式——企业销售合同可不会自行成交，整个过程中需要大量人员参与！

（我使用 Claude Code 抓取了它们的招聘网站来完成这项分析，然后让它通过 Datasette 的 JSON API 将数据导入 Datasette Cloud，再使用 Datasette Agent 进行分析，结果导出在这里。自己用自己的产品！）

我之所以开始深入调查这件事，是因为声称大型公司正拉响警报的报道越来越多：它们使用 AI 的成本已经增长到了非常高的水平。

在我看来，其中引用最广泛的那些报道，似乎都被严重夸大了。

讨论最多的是 Uber。依据是这样一篇报道：Uber CTO Praveen Neppalli Naga 表示，Uber 在进入 2026 年仅仅几个月后，就已经“耗尽了全年的 AI 预算”，主要原因是 Claude Code。

考虑到 Claude Code 直到 11 月才真正变得好用，我完全不意外：一份在 2025 年制定的预算，没能准确预测 2026 年对这款工具的需求！

Uber COO Andrew Macdonald 在 Rapid Response 播客中的发言，进一步助推了这则报道。我找到了相关片段，但实际上其中并没有多少实质内容。Andrew 是这样说的：

但有时候，你去和高级工程负责人交谈，会问：好吧，由于生产力提升——比如上个季度我们有 25% 的代码提交是通过 Claude Code 完成的——有多少原本被砍掉的项目，因此重新回到了计划之中？

这种关联目前还不存在，对吧？我认为，也许确实有更多东西在无形中被交付出来。但要在这些统计数据与“好吧，我们现在实际上多产出了 25% 对消费者有用的功能”之间建立直接联系，是非常困难的，对吧？这条联系很难建立。

[...] 所以，如果你无法把投入与向用户交付了多少有用的功能和能力直接联系起来，这笔投入就会变得更难证明其合理性。

不知怎么的，这段话后来变成了诸如“Uber COO 表示，花钱疯狂堆叠 AI token 正变得越来越难以证明合理性”这样的标题，因为围绕 AI 失败故事的市场需求依然极其旺盛。

2026 年 5 月 29 日更新：根据 Madison Mills 的建议，我编辑了上面的引文，加入了最后一段以“变得更难证明其合理性”结尾的内容——此前我引用的部分止于“很难建立”。这是 MacWhisper 生成的完整未编辑转录稿。

围绕这件事的另一则热门新闻是，Microsoft 开始取消 Claude Code 许可证。表面上的原因是为了鼓励工程师自己使用自家的 Copilot CLI Agent，但 The Verge 记者 Tom Warren 表示，“消息人士告诉我，这项决定也出于财务考虑”，导火索是 Microsoft 的财年将于 6 月 30 日结束。

我认为，这两则报道都支持我的“产品市场契合”假设。我听过的最佳产品定价建议是：你的客户应该先倒吸一口凉气，然后说“好”。Uber 的预算超支和 Microsoft 取消部分席位，看起来正是这种现象在现实中的体现。

大型 AI 实验室在训练和推理上都会花费数十亿美元。可信的数据很难获得，但最近 SpaceX 的 S-1 文件却出人意料地为相关数字提供了一个极其重要的线索：

[...] 2026 年 5 月，我们与 AI 研发公益公司 Anthropic PBC（“Anthropic”）签订了 Cloud Services Agreements，内容涉及访问 COLOSSUS 和 COLOSSUS II 的计算能力。根据这些协议，该客户同意在截至 2029 年 5 月期间，每月向我们支付 12.5 亿美元 [...]

Anthropic 的公告称，这笔交易意味着它们可以“提高 Claude Code 和 Claude API 的使用上限”。这强烈暗示 Colossus 被用于推理，而不是模型训练。

Anthropic 已经从其他供应商那里获得了海量算力。仅仅为了从其中一家供应商那里获得额外容量，它就愿意每月花费 12.5 亿美元。这足以暗示，如今的推理预算已经膨胀到了何等规模。

过去两年里，我的印象一直是：OpenAI 的收入更多来自订阅，而 Anthropic 的收入更多来自 API。

从历史上看，Anthropic 的 API 收入高度依赖少数大型 API 客户。VentureBeat 在 2025 年 8 月的一篇报道中援引“知情人士”的说法称，仅 Cursor 和 GitHub Copilot 两家，就贡献了 Anthropic 当时 40 亿美元收入中的 12 亿美元。

如今，有传言称 Anthropic 第二季度收入将达到 109 亿美元，甚至可能首次实现经营盈利。

这种转向 Enterprise 的趋势表明，这些实验室已经意识到，真正的利润在于绕过中间商。Anthropic 的 Claude Code 与 Cursor 和 Copilot 形成了直接竞争。难怪 Cursor 正在投资开发自己的模型！

我把 2025 年 11 月称为“十一月拐点”，因为正是在那个时候，GPT-5.1 和 Opus 4.5 配合各自的 coding agent harness，终于变得足够好用——好用到在过去六个月里，我们一直在适应那些能够可靠完成实际工作的 Agent 系统。

我认为，2026 年 4 月是一个新的拐点：这项技术在收入层面的影响开始真正落地，frontier AI 实验室从中受益，同时也对大型公司的预算产生了实质性影响。

等到 Anthropic 和 OpenAI 即将进行的 IPO 公布 S-1 文件，为我们提供真正经过审计、值得深入分析的数据时，我们就能确定这个时刻究竟有多真实了。

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本文是 Simon Willison 撰写的《我认为 Anthropic 和 OpenAI 已经找到了产品市场契合点》，发布于 2026 年 5 月 27 日。

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