大厂集体转向开源模型：Uber 降本 50%、Pinterest 省 92%

据 Pragmatic Engineer Newsletter 报道，Uber、Pinterest、AT&T 等多家大型科技公司已通过切换到开源权重（open weight）模型，显著压低 AI 使用成本。这股趋势正在重塑企业部署大模型的经济账本，并对 Anthropic 等高价闭源厂商形成压力。

Uber：单次请求成本降 34%，单次会话成本降 52%

Uber 首席运营官此前曾表示，在看不到前沿模型带来明显收益的情况下，越来越难为 Claude Code 等工具的支出正名。今年前三个月，这家网约车巨头已用完全年 AI 预算，工程团队随即启动系统性优化。

优化效果体现在两个关键指标上：

单次 AI 请求成本下降 34%
单次 AI 会话成本下降 52%

虽然 Uber 的 token 消耗量和会话数量仍在增长，但由于单位成本下降，自三月以来总支出基本保持平稳。Uber 工程团队在官方博客中详细列出了数十项优化措施，核心思路包括：

使用开源权重模型在推理服务上运行，开源模型成本仅为前沿模型的 1/2 到 1/20
对所有可用前沿和开源模型进行基准测试，建立实时能力画像
每周基于真实业务运行基准测试并更新选型
为子智能体（subagent）配置更便宜的模型处理简单任务
高级模型默认设为「中等」推理力度，以获得最佳性价比
即便上下文窗口达 100 万 token，也会在 40 万 token 处触发自动压缩
缓存提示词以节省自有调度框架 Minions 的开销

数据显示，最贵的开源权重模型单次代码审查成本约 0.30 美元，而最便宜的前沿模型为 0.50 美元，最贵的前沿模型高达 2.50 美元。

Pinterest：交易成本降至闭源模型的 8%

Pinterest 首席执行官 William Ready 在上月财报电话会议上披露，公司在 Pinterest Assistant 等场景中采用经过自有数据后训练的开源模型后，每笔交易成本不到同类闭源专有模型的 8%。换言之，过去用前沿闭源模型跑一笔交易需要 100 美元，现在用开源模型只需约 8 美元。Ready 表示，开源模型在 Pinterest 特定用例上的表现优于闭源第三方模型，且仍有充足的降本空间可以继续深耕。

AT&T：换掉 Claude 后成本降 56%

据 The Information 报道，电信巨头 AT&T（员工规模约 10 万人）将部分工作负载从 Claude 切换到开源模型后，部分高级任务（如代码生成）的成本下降高达 56%，而输出质量仅下降 2%。AT&T 方面表示，对于代码生成等复杂任务，仍使用前沿模型；但对于代码摘要等较轻量的任务，开源模型「和 Anthropic、OpenAI 的旧版本一样好甚至更好」。在引入 LiteLLM 作为路由层之后，这套分层策略得以落地。

前沿模型定价承压，Anthropic 被指偏贵

Pragmatic Engineer 援引 Model Zen Garden 的数据指出，Anthropic 的 Opus 5 单次智能体运行成本约为 GPT-5.6 Luna xhigh 和 DeepSeek 等模型的 100 倍。在开源权重模型和 OpenAI 价格同步走低的双重夹击下，越来越多企业开始重新评估 Anthropic 的性价比。Newsletter 作者 Gergely 认为，对于能力相近的模型，价格差异大到「无法忽视」的程度，是企业转向开源的核心动因。

行业信号

Stripe、Coinbase 等公司也在采用类似策略（原文未展开）。综合来看，2025 年下半年企业 AI 支出优化的主旋律已经清晰：通过模型路由、分层选型、开源权重模型和推理优化，用更低的成本拿到「够用」的能力，而非一味追求前沿模型的极限性能。这一转向将持续影响闭源厂商的定价策略和开源生态的采用速度。