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Anthropic禁止訂閱用戶通過龍蝦等第三方工具接入后，小米大模型團隊負責人羅福莉凌晨發了篇帖子討論這事。

主要內容可以概括為兩點。

第一，A社的做法雖然會短期推高使用成本，如果用戶繼續使用Claude模型，但長期來看會帶來很好的工程紀律。

工程紀律的意思是，社區會因為模型成本上升，在開發產品時做更合理的工程優化來提升token的使用效率。

這里她點名批評了龍蝦，上下文管理做得很拉胯，一個用戶請求會觸發多輪工具調用，每次都是攜帶長上下文的獨立API請求。

第二，她呼吁模型廠商不要打價格戰，不要靠低價吸引用戶入坑后，又用縮水的模型和不穩定的服務去損害體驗。

我們前兩天寫了篇文章，《小米這次也沒把價格打下來》，其中提到MiMo Token Plan目前價格相對其他廠商同等套餐偏貴。

羅福莉沒有直接承認這點，但間接回答了這個問題：小米的目標是“長期穩定地交付高質量的模型和服務 —— 而不是讓你沖動付款，然后棄船。”

我們之前文章里提到，MiMo套餐偏貴的事實其實跟小米給大眾的主流印象是有差距的，畢竟觀眾更熟悉性價比敘事。

但這也不是小米搞AI后就變了，小米這個定價肯定也談不上賺錢，只是在其他選手虧損搞token傾銷的時候，選擇了更貼近成本的定價策略。

token傾銷這個詞可能有點重，因為要是以低于成本售賣AI服務這個標準看，目前行業里基本沒誰能逃得過。

但有些玩家定價的確相當激進，低價吸引用戶過來后保證不了體驗，比如我就遇到過某家套餐服務卡頓甚至不可用的情況。

大模型跟其他傳統互聯網產品不同。傳統互聯網產品邊際成本可以不計，用戶翻倍成本增加很少。大模型產品成本跟用戶規模比例擴張。

而且還因為是非標品，廠商很容易在背后做手腳，稍微降點智用戶不容易察覺，察覺到也沒有實際證據。

當然，即便存在這些一些問題，我仍然認為模型廠商價格戰是利大于弊的，是雙贏的局面。

用戶客觀上因為價格戰得到了便宜，這是加速新技術采納的決定性因素。

DeepSeek去年的模型并沒有在能力上超過GPT或者Claude，但R1的意義仍然沒有被高估，因為把成本降低幾十倍對技術普及的促進必然強于某個增量SOTA模型。

至于虧錢賣token不可持續，我只能說不是現階段二線廠商配考慮的問題。

Anthropic模型能力頂尖，產品體驗差異化，所以哪怕經常封號拔網線也一堆用戶求著交錢。

彭博上個月報道，Anthropic當時年化收入已經達到200億美元，相比去年底翻倍還多，這個夸張的增長速度隱隱有取OpenAI而代之的意思了。

但二線廠商之間模型能力并沒有拉開差距，不同廠商輪流領先，性價比是不得不走的路子。

羅福莉評價是對的，龍蝦就是vibe coding出來的一堆屎山。

因為是屎山，所以它沒有架構設計，沒有工程優化，天生就浪費效率。

但它能火起來，能讓一堆專業的非專業的用戶愿意用，就已經算是功德無量了。

所有二線廠商都應該給龍蝦磕一個，我很難想象沒有龍蝦他們得多努力才能證明自己的價值。

這是OpenRouter上不同模型的使用統計

在龍蝦火爆之前，你在這個排行里根本看不到二線模型廠商，除了硅谷御四家，其余全是others。

但現在排行榜前幾名，已經被阿里、小米、階躍星辰的模型占滿了。

話說新模型出來，免費放OpenRouter上吸引大家用一用，已經成為國內廠商的慣例。OpenRouter現在已經淪為PR前沿陣地。

這兩天阿里發布Qwen3.6，宣傳登上OpenRouter排行榜首。小米MiMo之前也宣傳登頂了OpenRouter。都是免費試用。

某種程度上說，龍蝦耗token甚至可以理解成是feature。

大模型研發門檻很高，但大模型供給一直以來都是不稀缺的，因為用戶不需要那么多模型。龍蝦把性價比放大成了真正的競爭力。

簡單拉下數據。MiniMax去年總收入7900萬美元，龍蝦爆火后2月ARR已超1.5億美元。月之暗面發布K2.5模型后，不到20天收入超去年全年，且海外收入首次超過國內。

AI的確在推動各個產業發生變革，不過就AI自身而言，至今為止都還沒有跑通獨立的盈利模式。OpenAI和Anthropic收入在快速增長，但能否覆蓋巨額研發和資本支出仍有疑問。

至于智譜、MiniMax和月之暗面們，距離閉環的商業模式就更為遙遠了。

這種情況下，敘事成為生存的要義。敘事不能只靠畫餅，模型廠商的第一性原理就是模型得有人用。

沒人用，敘事就崩塌了。有人用，越來越多人用，敘事才會變得圓滿。

去年底，月之暗面估值43億美元，現在正以180億美元尋求融資，翻了四倍不止。智譜今天收盤780港幣，是1月份IPO發行價116港幣的6.7倍。MiniMax的IPO發行價是165港幣，現在股價是950，也是翻了快6倍。

不能只算token賬。

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二線模型廠商在成本和規模壓力下，已經有提價動作。但這暫時不會達到擺脫價格戰的地步。

小米的處境比較特殊，它有自己完整的產品矩陣和硬件生態，MiMo的第一使命是融入并改造這個現有生態。哪怕不對外賣token，小愛同學、智能手機、小米汽車、IoT設備生態，MiMo都能有大有作為的空間。

智譜、MiniMax、月之暗面們則處在另一個處境。它們有C端產品，但這個賽道競爭極其慘烈。目前看來獨立的AI產品，無論是通用助手，還是細分賽道，字節、騰訊和阿里都有碾壓性的優勢，也有爭奪的意志。

相較之下，API賣token的生意看起來好一些，雖然好得有限。因為這只關乎模型質量，而騰訊和Meta的經驗表明，模型研發不只是錢和資源的因素。

但龍蝦窗口期不會無限延續。

如果龍蝦只是一陣風，過段時間隨風而逝，那自然二線廠商也就不能指望這個出貨渠道了。

如果龍蝦代表的不是一個工具的短暫流行，而是C端AI產品的一種范式，那大科技公司一定會出手。

這些公司有流量、有分發、有用戶信任，它們會以自己的競品收割市場，并且會優先使用自己訓練的模型，而不是采購二線廠商的API。

模型跟產品的結合是大趨勢。阿里打通千問App跟通義模型研發團隊，搞出了組織調整和人事出走風波。姚順雨入職騰訊，也是首先做團隊整合，不同研發部門之間的整合以及研發跟產品的整合。

羅福莉批評龍蝦耗token，提到Claude Code更節省上下文的工程設計，這是另一個產品需要跟模型打通的案例。

龍蝦架構上的天然缺陷，意味著每次工具調用都攜帶完整的長上下文發起獨立請求，用戶的一個操作可能在后臺觸發十幾輪API調用。這不僅燒token，也制造延遲，制造不穩定。

Claude Code對上下文做精細管理，知道什么時候該壓縮歷史，什么時候該截斷，怎么在保留任務狀態的同時減少冗余信息的傳遞。

這背后是Anthropic對自己模型能力邊界的深刻理解。只有模型研發者，才能把產品和模型調優成渾然一體的東西。

AI產品的第一代范式是，模型作為通用API，產品套在外面。這個范式催生了龍蝦，也催生了無數套殼應用。它降低了創業門檻，但也帶來了巨大的效率浪費。產品不理解模型，模型不適配產品，兩邊都在用蠻力彌補彼此的信息差。

如今第二代范式正在浮現：模型與產品深度整合，從架構層面共同設計。Claude Code是一個樣本：模型不再是被調用的服務，而是產品本身的一部分。

這個趨勢下，純粹的模型API廠商面臨的壓力會越來越大，沒有產品可能成為它們的致命缺陷。如果競爭力來自模型與應用層的深度整合，那API層的價格競爭就是一場慢性消耗。

行業一直喜歡說模型即產品，用這句話強調模型的基礎作用和重要性沒問題。但除非你的商業模式是只賣API，否則模型始終是產品的組成部分，而不是產品的全部。