半导体研究机构 SemiAnalysis 近日对 Anthropic、OpenAI、xAI、Cursor 等主流 AI 订阅方案进行了实测，并将各方案实际可使用的模型 Token 数量，换算为通过同一模型 API 调用时对应的价格。结果显示，在部分主力模型和方案中，Anthropic 的 Claude 订阅所提供的实际使用价值，可达到 OpenAI ChatGPT 的 5 倍以上。
比较重点不只是月费
SemiAnalysis 的比较方式并非只看每月订阅价格，而是进一步计算用户实际可以输入多少文字、生成多少内容，以及 Cache Read、Cache Write 等模型计算额度，再按照官方 API 价格进行换算。
这类比较对重度用户更关键。对每天使用 AI 写程序、做研究、分析数据或执行 Agent 任务的人来说，真正影响体验的往往不是是否提供某个模型，而是每天到底能调用多少次，以及多快会碰到使用限制。
ChatGPT Pro 调整后，200 美元方案可用量缩水
以 Claude 的高阶模型为例，SemiAnalysis 发现，其订阅方案提供的可用量相当可观。如果把相同 Token 数量直接通过 API 购买，对应价值明显高于用户实际支付的订阅费用。
相比之下，OpenAI 近期重新调整 ChatGPT Pro 的使用额度后，两者差距被进一步拉大。SemiAnalysis 实测显示，OpenAI 新版每月 200 美元方案在多款模型上的可用 Token 数量，大约只有旧方案的一半左右。
这意味着，对原本大量使用 ChatGPT Pro 的开发者、研究人员和 AI 重度用户而言，即使月费没有下降，每 1 美元实际能换到的模型使用量已经明显减少。
500 美元方案增加的主要是速度
OpenAI 同时推出了更高阶的每月 500 美元方案，提供更多使用额度，以及 GPT-6 Astra 的 Ultrafast 模式。根据 OpenAI 的说法，Astra 在 Codex 中最高可达到约每秒 300 Token 的输出速度，适合大量写程序、执行 Agent 或需要快速反复迭代的使用场景。
不过，SemiAnalysis 指出，500 美元方案相较过去的 200 美元方案，模型总使用量并没有按价格同比例增加。换句话说，用户多支付的费用，很大一部分买到的是生成速度，而不是单纯更多的 Token。
Claude 与 ChatGPT 的产品定位开始分化
SemiAnalysis 认为，两家公司当前的产品定位正在逐步拉开差异。如果用户更看重高阶模型本身的可用量，Claude 目前的订阅方案更占优势；如果工作流程高度依赖实时程序生成、Agent 执行速度以及 Codex 生态，ChatGPT 的高阶方案仍然有其价值。
这组数据也反映出一个经常被忽视的问题：AI 订阅方案不能只比较月费。两个同样标价 200 美元的方案，背后实际提供的 Token、模型层级、速率限制和使用上限，可能完全不同。
重度用户更容易感受到差距
对普通用户来说，每月 20 美元方案之间的差异未必容易察觉；但对每天长时间使用 AI 的专业用户，只要频繁碰到使用限制，不同方案之间的价值差距就会迅速放大。
随着 AI 从聊天工具延伸到程序开发、Deep Research、长时间 Agent 任务和自动化工作流，「能否持续使用最强模型」本身，正在成为订阅方案竞争力的重要部分。
从 SemiAnalysis 的实测结果看，如果只比较同样 1 美元能换到多少高阶模型使用量，Claude 目前已经取得相当明显的优势。
