过去一年，企业评估 AI 办公的提问方式变了。以前问"这套东西贵不贵"，现在问"投进去多久能算回来"。问题的更换，来自模型侧接连发生的两件事：单价在降，计价口径也在变。

一、降价发生在两个维度上

先看单价。Anthropic 的 Claude Opus 5.5 把输入与输出 token 定价定在每百万 4 美元与 20 美元，均比上一代低 20%，缓存读取降幅达到 60%，综合下来典型工作负载的成本低约 40%。同期，OpenAI 的 GPT-6 Sol 把 API 输入与输出价压到每百万 token 2 美元与 10 美元，较上一代促销价均降一半。

再看待计价单位。在跨应用业务流程测试 AutomationBench 中，GPT-6 Sol 每项任务平均花费 0.27 美元；第三方机构 Artificial Analysis 的口径里，Claude Opus 5.5 在中等推理档位对应 1.34 美元，GPT-5.6 Sol 为 1.99 美元。

两组数字放在一起看，采购侧要做的动作很清楚：把比价单位从"每次调用"换成"每个任务"。按调用量报价的时代，企业很难预估一个月花多少钱；换成按任务计价，预算才有办法对齐到具体业务流程。

对比维度按"一次回答"计价按"一个任务"计价
采购方看到的token 单价、调用量单次业务动作的完整花费
预算对齐方式估调用量，误差大对齐业务流程与频次
与业务的关系间接可直接折算到环节成本
深蓝色背景上的抽象三层结构示意图，中间一层以暖金色高亮，表示接入与治理层
接入与治理层是决定能不能稳定交付的一段（示意构图）

二、便宜之后，卡点换到了别处

成本下降并没有让落地变简单。千问办公在发布「企业上下文」产品时给出的判断是：Agent 进企业的障碍，不是不够聪明，而是不懂这家公司的具体情况。这个判断指向数据与流程的接入深度，和模型价格无关。

客户需求本身也在分层。阿里千问办公负责人陈宇森的说法是，中小型客户更关注性价比与好用程度，中大型客户关注的是安全、可控与深度定制。

还有一份需要放在桌面上的预测。Gartner 判断，超过 40% 的 Agentic AI 项目将在 2027 年底前被取消，原因之一是风险控制不足。价格解决的是采购门槛，解决不了"Agent 能不能在生产环境里稳定跑"。

三、奇摩把力气放在接入这一段

这些变化落到企业侧，会变成一个很具体的问题：降价省下来的钱，够不够覆盖把 AI 真正接进业务流程的成本？

奇摩服务过多家中小企业客户，看到的情况与上面的判断吻合——预算往往不是卡住项目的那一环，卡住的是"谁来把 Agent 接到我们的系统上、出了偏差谁负责"。奇摩在做 WorkBuddy 企业 AI 办公落地时，把力气放在这一段：先理清客户已有的流程与数据边界，再决定哪些环节交给 AI 助理、哪些环节保留人工复核节点，然后才谈模型选型与成本优化。

技术上还有一层：不把任务绑死在单一模型上。连连智枢接入 DeepSeek、Qwen、MiniMax、GLM 等 300 余款模型，用成本优先、质量优先、时延优先、高可用四种策略做路由，官方称适用场景下可降低 30% 以上调用成本。省钱的余地，正从"买哪个模型"转向"调用方式怎么设计"。

奇摩是面向企业的 IT 基础设施服务商，业务覆盖智能运维、数据与安全、信创与云，近年主推 WorkBuddy 企业 AI 办公与协同办公方案。相关的落地路径见 解决方案 与 咨询服务，历史行业文章见 文章中心。

四、三个可以落地的判断

一是把比价单位换掉，从 token 单价换成单任务成本，预算才有意义。二是技术上给模型层留出可替换空间，别把调用方式绑死在一家。三是治理上先明确人在哪个环节兜底，再谈自动化程度。

模型价格会继续波动。能留下来的，是把 AI 办公接进真实流程并稳定交付的那套方法。