美国企业对中国 AI 模型的使用占比正在快速上升。OpenRouter 数据显示，美国公司通过该平台调用中国 AI 模型的 token 占比，已从 2025 年上半年的平均 4.5%升至 2026 年 4 月的 46%峰值。
据 CNBC 7 月 7 日报道，自 2 月 8 日起，这一比例每周都保持在 30%以上。同期，美国模型的份额从 2025 年 6 月的约 70%降至 2026 年 6 月的约 30%。
价格差是迁移主因
OpenRouter 数据分析师 Justin Summerville 对 CNBC 表示，中国开源模型的价格比 Anthropic 和 OpenAI 的头部产品便宜 60%到 90%。
以 DeepSeek V4 Flash 为例，其每百万输入 token 定价为 0.14 美元，GPT-5.5 为 5 美元，差距约 36 倍。输出端价差更大，DeepSeek V4 Flash 每百万输出 token 收费 0.28 美元，GPT-5.5 为 30 美元，相差逾 100 倍。
据 VentureBeat 报道，DeepSeek 旗舰版 V4-Pro 每百万输入 token 定价为 1.74 美元，约为 GPT-5.5 的七分之一、Claude Opus 4.7 的六分之一。启用缓存后，V4-Pro 成本可降至 GPT-5.5 的十分之一。
平台与企业采购数据同步上升
这轮变化不只停留在开发者试用层面。Ramp 6 月数据显示，DeepSeek 已登顶“趋势软件供应商”榜首。该排名基于超过 5 万家美国企业的真实交易数据，反映的是首次采购的快速增长。
Ramp 首席经济学家 Ara Kharazian 表示，美国企业不再只是下载 DeepSeek 开源模型自行部署，而是开始直接向 DeepSeek 付费，通过其 API 发送和接收数据。
Kharazian 还提到，DeepSeek 在 2025 年 1 月 R1 发布时曾短暂达到 0.3%的企业渗透率，随后回落到 0.1%。这次反弹背后，是 DeepSeek 在 5 月将 V4-Pro 模型折扣永久化，并将缓存输入定价降至每百万 token 约 0.0035 美元。
Lindy 已将全部流量切换至 DeepSeek
AI 智能体初创公司 Lindy 给出了一个更直接的案例。这家 25 人公司此前完全依赖 Anthropic 的 Claude 模型。
其 CEO Flo Crivello 在 X 平台表示，公司已将 100%流量切换至 DeepSeek v4，由美国供应商 Atlas Cloud 在美国境内托管。Crivello 对 CNBC 表示，切换后成本“直接坠落”，预计可节省数百万美元，推理成本下降约 90%。
据 The New Stack 报道，Lindy 此前的 AI 推理费用已超过人员成本。Crivello 称，这对公司而言“事关生存”。他还表示，如果 Anthropic 降价，公司愿意切回。
据 CNBC 报道，Uber 在 2026 年仅用四个月就耗尽全年 AI 预算，主要消耗在 Claude Code 上。GitHub 也因 Copilot 智能体模式带来的成本压力，取消固定月费，改为按量计费。
DeepSeek 和 Qwen 拿下更高份额
据 OfficeChai 援引 OpenRouter 数据，2025 年 6 月，Google、OpenAI 和 Anthropic 合计约占平台 70%的 token 份额；到 2026 年 6 月，这一数字已降至约 30%。
其中，DeepSeek 以 17.6%的 token 份额成为平台最大单一供应商，阿里巴巴旗下通义千问（Qwen）以 13.9%位列第二。中国模型在前十大模型中合计占据约 44%的 token 流量。
据 Bloomberg 引述的数据，OpenRouter 周 token 处理量已从 2025 年 4 月的约 5 万亿增至 2026 年 4 月的逾 20 万亿。编程类工作负载占比也从 2025 年初的 11%升至 2026 年中的逾 50%。
Vercel AI 基础设施负责人 Harpreet Arora 对 CNBC 表示，智谱 AI 的 GLM 5.2 在 6 月发布后，创下 Vercel 平台 2026 年最快采用速度，首周日均 token 用量增长约 27 倍，使用客户数增长约 80 倍。Arora 说：“价格在起作用。当任务不需要最好的模型时，团队开始把它路由给最便宜的、够用的那个。”
企业开始公开质疑 token 定价模式
Palantir CEO Alex Karp 在 7 月 1 日接受 CNBC 采访时，公开批评 OpenAI 和 Anthropic 的 token 定价模式。他称，美国企业正在为“不产生价值的 token”买单，而知识产权和竞争优势正流向 AI 实验室。
Palantir 在访谈前一天发布了九条“AI 主权”宣言，批评“tokenmaxxing”会带来“虚假的进步”。
随着 AI 工作流从简单对话转向智能体模式，单次任务的 token 消耗量增长了 10 到 30 倍。OpenAI CEO Sam Altman 近期也表示，AI 成本已成为企业客户的“巨大问题”。
Linux 基金会已成立 Tokenomics Foundation，支持方包括 Google、Microsoft、IBM 和 Salesforce，目标是为 AI token 成本建立开放标准。
从 OpenRouter 的调用流向，到 Ramp 的企业采购数据，美国公司对中国 AI 模型的使用已不再是零散试水，价格正在成为最直接的分流变量。