Coinbase 執行長 Brian Armstrong 已將公司轉向使用價格較低的中國 AI 模型。儘管公司使用的 token 數量比以往任何時候都多，但支付的費用卻減少了一半。

根據 Armstrong 的說法，Coinbase 現在運行在 GLM 5.2 和 Kimi 2.7 等模型上。開發人員仍然可以選擇他們想要的任何模型，但無論如何，91% 的開發人員從未達到他們舊有的使用上限。

新創公司 Lindy 的執行長最近也轉向使用 Deepseek v4。Snowflake 也在測試中國模型，作為 OpenAI 和 Anthropic 的更便宜替代方案。這對西方 AI 實驗室造成了實質的價格壓力，並在一些公司考慮首次公開募股（IPO）之際增加了風險。這對他們為證明所籌資金的合理性而需要達成的成長數字來說，是一項嚴峻的壓力測試。

Coinbase 還運行一個自動路由系統，根據任務、價格和快取潛力為每個請求選擇最佳模型。光是更好的快取就將命中率從 5% 提高到 60%。開發人員被告知要保持上下文精簡，並為新任務啟動新的會話，這項策略屬於更廣泛的「上下文工程」範疇。

隨著 GPT-5.x-Thinking 和 Opus 4.5 等代理推理模型進入市場，Coinbase 的 token 使用量在最近幾個月急劇上升。

Coinbase 也讓每位開發人員的使用量可見，但沒有設定上限。這呼應了「tokenmaxxing」的趨勢，在 Amazon 和 Meta 的員工因大量消耗 token 而受到讚揚，卻無需證明其成果。

但 Coinbase 增加了一條打破這種循環的規則。Armstrong 表示：「你在 AI 上花費越多，我們期望的影響力就越大。」根據 Armstrong 的說法，這些舉措使 Coinbase 的 AI 開支減少了一半，即使 token 使用量持續攀升。

越來越多的公司正傾向於這種優化方式。我們在 Frontier Radar #3 中探討了 token 經濟的興起。

據報導，OpenAI 和 Anthropic 之間也正在醞釀一場價格戰。OpenAI 的 GPT-5.6-Sol 價格與 GPT-5.5 相同，但據稱比 Claude Fable 和 Mythos 更具 token 效率。OpenAI 還以更低的價格提供了兩種較弱的 5.6 變體。