OpenAI创业思路比Anthropic更懂控制成本打价格战

相较 Anthropic 而言，OpenAI 的创业水平明显更强：

1. 首先是在计算资源不足的情况下，没有去开发一些未来感很强、但是很耗 token 的功能，比如 dynamic workflows。

2. 然后在主流模型都提供了 100 万上下文的情况下，针对订阅用户依然限制了 context window 的大小。这在一定程度上节省了推理成本，有更多的弹药去打价格战和持久战。同时相较 GPT 5.4 时期盲目开放 100 万上下文给用户，导致超过 500k 之后模型从 agentic LLM 退化成 chatbot LLM，这个上下文限制还有效防止了口碑裂化。

3. 在计算资源紧缺的前提条件下，可以押注产品打磨和用户体验带来的拉新和留存。

4. 死磕 goal 模式，通过确定性算法提升 agent 能力，而没有被带到 subagents harness 的路子里。Subagents 能力也是需要训练的。这不又节省了一些训练资源。

可以看到 OpenAI 在计算资源紧缺的前提下做出了一系列有效的追赶动作，反倒是 Anthropic 越来越作死。只能说 OpenAI 的产品判断力还是更强。