AI模型越来越便宜，但选哪家更看个人偏好

Google 今天发布 Gemini 3.7 Flash，面向编码和自主代理工作流。每百万输入 tokens 0.75 美元，每百万输出 tokens 3.75 美元，定价保持到年底。大约是上一代 Gemini 3.6 Flash 原价的一半。直接用 API 的开发者，调用成本跟着降下来。

Google、OpenAI、Anthropic、DeepSeek 之间的竞争，可能在换目标。以前比谁最聪明。现在比谁用最低成本提供够用的智能。有用户认为，token 使用和基础大模型能力终将成为商品，价格战只会加速这个过程。还有人补一句：“一直如此”。

Google 的目标不止于跑分。有评论管这叫圈地。Google 能补贴推理成本，把 Gemini 捆绑进用户已经在用的产品。开发者优先考虑价格、可靠性和美国供应商，不太纠结各家模型质量的边际差异。Google 要圈的就是这批人。对大部分市场来说，“足够有能力、最便宜、最容易采用”的那个模型会赢。其它几家会不会跟进降价，目前没有公开消息。

Google 还有一个入口优势。大量 Claude 和 ChatGPT 用户把 Chrome 当界面用。他们和 AI 对话产生的知识，同样被 Google 捕获。

模型选择正在变得更个人化。很多模型在“足够”的不同维度上都做得不错，选哪个越来越取决于具体任务和个人偏好。有用户说，他不喜欢和 Deepseek V4、Minimax M3、GPT 5.6 这些模型打交道。他宁可多花一点钱，换一个更顺手的 GLM。另一位用户排了个序：Luna 仍然最好，Opus 和 Sol 偶尔用，频率越来越低——没有明显更好。

Gemini 3.7 Flash 已经发布，Gemini 3.5 Pro 却始终没有动静。有人猜测，候选版本早就有了，Google 只是按着不发。重型模型的推理会吃掉大量算力，Google 在保护计算能力。这个说法没有获得官方确认。