科技行业动态点评：一美元能买多少“Token智能”

免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 1 证券研究报告 科技 一美元能买多少“Token 智能” 华泰研究 科技 增持 (维持) 计算机 增持 (维持) 郭雅丽 研究员 SAC No. S0570515060003 SFC No. BQB164 guoyali@htsc.com +(86) 21 3847 6016 袁泽世*，PhD 研究员 SAC No. S0570524090001 yuanzeshi@htsc.com +(86) 21 2897 2228 行业走势图 资料来源：Wind，华泰研究 重点推荐 股票名称 股票代码 目标价 (当地币种) 投资评级 迅策 3317 HK 239.11 买入 迈富时 2556 HK 62.93 买入 中控技术 688777 CH 113.07 买入 金山办公 688111 CH 303.77 买入 资料来源：华泰研究预测 2026 年 8 月 03 日│中国内地 动态点评 GPT-5.6 降价推动大模型竞争由能力排名进一步转向“同等智能成本”。OpenAI 于 7 月 30 日将 Terra 和 Luna 价格分别下调 20%和 80%；次日发布的 DeepSeek V4 Flash 0731 在 Artificial Analysis Intelligence Index 达到50 分，仅比 Luna 低 1 分，混合价格和平均任务成本分别约 0.06 美元/百万Token 和 0.03 美元，较 Luna 分别低约 65%和 57%。我们认为，Kimi K3以 57 分代表当前国产开放权重模型的强能力上限，DS V4 Flash 则刷新 50分能力区间的成本底线，中国模型已形成“强能力+高性价比”两条竞争路 线，有望带动下游应用的起量。建议关注 AI 应用和国产模型两条投资主线。 同等智能成本成为模型竞争的新衡量维度 智能定价需要从 Token、任务到成功结果分三层衡量。1）Token 层比较单位预算可购买的调用量及对应能力，反映基础性价比。2）任务层将实际Token 消耗、推理轮次和重试次数纳入 Cost per Task，衡量完成一项任务的真实成本。3）结果层先判断模型能否跨过能力门槛，再比较达标模型的单位成功成本及失败损失。我们认为，模型竞争的核心并非单一 Token 低 价，而是在既定能力要求下，以更低成本获得可用且稳定的智能。 降价有望释放应用数量与单任务需求 Token降价不仅能够扩大调用规模，也会推动应用采用更复杂的 Agent架构，从而提升单项任务的计算强度。据《The Economics of Digital Intelligence Capital》，当 API 价格一次性下降 50%时，Token 需求价格弹性约为 1.42，推理深度、记忆容量和工具集成分别增加 45%、38%和 25%，总 Token 消耗呈非线性增长，行业 Token 收入亦有所提升，即“结构性杰文斯悖论”。我们认为，成本下降有望同时释放任务数量与单任务 Token 消耗，推动客 服、办公、Coding 和数据分析等场景加快 Agent 化。 国产模型形成强能力与高性价比两条路线 Kimi K3 Max 在 AA 指数达到 57 分，仅比 GPT-5.6 Sol 低 2 分，混合价格和平均任务成本分别低约 47%和 54%；DeepSeek V4 Flash 0731 以 50 分接近 Luna 的 51 分，混合价格和平均任务成本分别低约 65%和 57%，同时开放权重、支持私有化部署。我们认为，国产模型在前沿能力和低成本推理两端均已形成代表性产品，开放权重、国产算力适配和本地化交付进一步增 强其产业竞争力。 投资结论 建议关注两条投资主线：1）AI 应用。模型调用成本下降有望提升 Agent 执行次数、用户使用频率及应用厂商毛利空间，推荐标的：迅策、迈富时、中控技术、金山办公；相关标的：金蝶软件、滴普科技、合合信息。2）国产模型。能力提升与推理降本有望共同推动企业端落地，开放权重和本地化服 务进一步强化差异化竞争，相关标的包括智谱、MiniMax。 风险提示：模型调用需求增长不及预期；AI 应用商业化进展不及预期；模型能力迭代不及预期；第三方评测口径及数据变化风险。未上市及未覆盖公司仅作为产业链观察，不构成投资建议。 (19)7346086Aug-25Dec-25Mar-26Jul-26(%)科技计算机沪深300 免责声明和披露以及分析师声明是报告的一部分，请务必一起阅读。 2 科技 正文目录 GPT-5.6 降价，模型竞争转向“同等智能成本” ............................................................................................................. 3 OpenAI 的模型 Token 价格经历过先降后升 .......................................................................................................... 3 全球竞争由能力竞赛转向“同等智能成本”竞赛 ....................................................................................................... 4 降价能否转化为收入增长，取决于调用量的价格弹性 ........................................................................................... 5 Token 的智能如何更好的被定价 .................................................................................................................................. 6 方式#1：Token 购买力与智能购买力 .................................................................................................................... 6 方式#2：平均任务成本才是定价关键 .................................................................................................................... 7 方式#3：先考虑任务阈值，再考虑性价比 .....................................................................