根据 Beating，在发布包括 Nvidia Nemotron 3 Ultra 和 Google Gemma 4 12B 在内的 25 个开源模型之后，开源与闭源前沿模型之间的能力差距正在迅速缩小，但定价仍存在显著错配。科技投资人 Chamath Palihapitiya 指出，对于每月消耗 10 亿输入令牌和 10 亿输出令牌的企业而言，GPT-5.5 Pro 成本为 10.5 万美元，Claude Opus 4.8 成本为 3 万美元，而 DeepSeek R1 只需 2740 美元——这意味着 GPT-5.5 Pro 溢价高达 40 倍。

Chamath 警告称，大多数公司首席执行官并不知道，其工程团队默认调用的是最昂贵的大语言模型 API，且缺乏治理或审计，从而导致预算超支。他预测，随着模型路由控制平面获得采用，企业将采用与模型无关的架构，默认选择成本效益更高的推理提供商，并仅在高价值用例中保留高级 API。