Coinbase 采用中国 AI 模型压缩成本，AI 定价战延伸至加密行业

Coinbase 转向中国模型以压缩 AI 成本

美国加密交易所 Coinbase 已采用中国 AI 模型 GLM 5.2 和 Kimi 2.7，核心目标是压缩 AI 相关支出。根据报道，这一调整并非单纯替换模型，而是围绕调用效率与推理成本进行系统优化。对需要大规模使用 AI 能力的平台而言，模型选择已经从“谁最强”转向“谁更划算、能否稳定落地”。

降本方式集中在路由、缓存和上下文工程

此次成本优化主要来自三项措施：自动路由、提高缓存命中率，以及上下文工程优化。报道指出，这些方法帮助 Coinbase 将 AI 支出减半。其中，自动路由意味着把不同任务分配给更合适、也更便宜的模型；缓存命中率提升则减少重复计算；上下文工程优化则进一步控制每次调用的成本与效率。

更多美国公司开始跟进，AI 定价体系正在重塑

除 Coinbase 外，Lindy 和 Snowflake 也在效仿类似做法，转向价格更低的模型以削减 AI 成本。这表明，企业级 AI 采购正在进入更强调投入产出比的阶段。随着越来越多公司接受非美国头部模型方案，AI 行业原有的高溢价定价逻辑正被重写，OpenAI 与 Anthropic 面临的已不只是技术竞争，也包括更直接的价格战压力。