天风证券在报告中指出，大模型API价格正持续下降，为AI应用生态注入更大活力。GPT-4o价格已从发布初期的5美元/100万tokens降至2.5美元/100万tokens，降幅达50%。DeepSeek训练成本仅600万美元，较传统模型降低10倍，推动API价格持续下降。天风证券认为，API价格下降趋势具有不可逆性，将显著降低开发者技术应用门槛，推动AI原生应用普及与创新。

GPT-4o的价格已从发布初期版本5美元/100万tokens输入，显著降至最新版本的2.5美元/100万tokens输入，降幅达50%。OpenAI通过优化模型架构和推理效率，在保持性能的同时大幅降低了API调用成本。

另一方面，中国大模型企业持续成本优化。DeepSeek模型的训练成本仅600万美元，较传统大模型训练成本降低10倍。训练成本的优化也推动API价格持续下降。天风证券认为，随着未来模型训练成本的持续优化，API价格将呈现持续下降趋势，并且这一趋势可能具有不可逆性，将深刻改变AI应用生态。

API成本的显著下降有望为开发者和企业带来三重收益。第一，成本节约——显著降低的开发和使用成本让中小企业也能轻松接入先进AI技术，提升整体竞争力。第二，提高效率——通过高效AI服务，企业能加快产品研发速度，缩短市场响应时间，提高整体运营效率。第三，降低门槛——更低的成本使更多开发者能尝试不同应用场景，加速创新。

DeepSeek等高性能低成本模型的出现，使中小企业能够以更低成本部署复杂AI解决方案。天风证券认为，API价格下降带来的不仅是成本节约，更是整个AI应用生态的繁荣——更多开发者被吸引加入，推动AI原生应用的普及和创新发展。

从2024年初以来，LLM prompts使用量呈现迅速上升态势。根据OpenRouter数据，2024年2月LLM单周prompts大约为15.3B tokens，截止2025年2月，LLM prompts单周使用量达到754B tokens，增长接近50倍。

推理需求的爆发式增长反映了AI应用正从训练端向推理端演进。AI Agent等AI服务的普及和用户接受程度的不断提高大幅拉动了LLM推理需求。天风证券认为，推理侧的需求是AI商业化最有力的证明，未来随着应用的逐步深入，将进一步推动LLM商业化落地。

OpenAI o3是推理能力真正接近人类的重大突破。在软件工程SWE-bench Verified基准上，o3的代码性能从o1的48.9%增长22.8pct，达到71.7%，达到世界顶尖竞技程序员水平。ARC Prize上o3得分是o1的三倍，超85%。

从成本角度看，以ARC Prize测试为例，人类完成普通工作需要5美元，o3在低推理消耗下需要17-20美元。相较于人工成本，推理模型在完成普通工作的成本消耗仍有下降空间。天风证券认为，o3系列的成本可能会在未来一年内继续大幅降低，届时推理模型将更接近大规模替代人类工作的临界点。

表：主流大模型API价格对比

模型	输入价格（/100万tokens）	输出价格（/100万tokens）	备注
GPT-4o（初期）	5美元	15美元	2024年初价格
GPT-4o（最新）	2.5美元	10美元	降幅50%
DeepSeek	远低于行业	远低于行业	训练成本仅600万美元