国产大模型掀起性价比革命：通义千问Qwen3.5-Plus以0.8元/百万Token定价击穿行业底价，DeepSeek V3.2凭借缓存机制实现输入成本低至0.2元，MiniMax M2.7在专业场景以1/5价格对标GPT-5.5。
AI开发成本差异远超模型本身：实验显示同一模型在不同框架（harness）下token消耗可差30倍，Claude Code平均耗用Kimi Code的6倍token，凸显编排层对成本影响远大于模型选型。
开发者选型需匹配真实场景：DeepSeek适合开源定制与降本增效，通义千问胜在阿里生态闭环与规模化调用，Codex CLI因本地部署免费+弹性计费成为普通开发者首选，而Claude Code更适合多智能体协作的中大型团队。
