随着上市流程进入关键节点，Anthropic把用来狙击“GPT-6”的大模型直接端了出来。相比上一代，它更擅长处理持续时间较长、步骤较多的复杂任务。更关键的变化是成本下降。Anthropic表示，对于按Token（词元）计费的典型工作负载，Fable 5.1的预期使用成本将比Fable 5低25%。据报道，Anthropic与OpenAI均已提交不公开上市申请文件，眼下，持续扩大企业市场份额、将高估值转化为可见的收入增长，对公司至关重要。

Anthropic上新Fable 5.1

当地时间9月1日，Anthropic宣布推出Claude Fable 5.1和Claude Mythos 5.1模型。该公司称这两款模型为“全球最先进的编程与知识工作模型”，虽然采用相同的基础模型，但有不同的安全防护级别：Fable 5.1面向所有用户开放，而Mythos 5.1仅通过授权访问计划向经过审核的机构提供。

Anthropic强调，除了性能升级外，公开发布的Fable 5.1进行了多项改进，主要针对从客户那里收到的关于价格、数据保留和安全方面的反馈，降低Token成本，并减少来自模型安全护栏的误报限制（指误将无害内容识别为违规）。

价格方面，在所有按Token计费的使用场景中，得益于公司降低了缓存读取（即模型读取已处理并存储的输入内容）的定价，让其大幅下降75%，为0.25美元/百万Token。针对典型工作负载，Fable 5.1的成本预计将比Fable 5降低约25%。对于高度依赖智能体的工作任务，节省的成本还会更多，最高可达45%左右。此外，Fable 5.1保持了100万Token的上下文窗口和12.8万Token的最大输出长度。

这一价格结构折射出前沿模型的成本逻辑正在发生微妙变化：输入侧的缓存降价意在降低智能体场景的调用门槛，但模型本身更强的推理深度意味着更长的输出链，最终单次任务的总成本不降反升。对于重度依赖智能体工作流的企业用户而言，缓存命中率将成为决定实际使用成本的关键变量。

值得注意的是，Fable 5.1在低、中等推理强度设置下，性能已经能够接近甚至超过上一代Fable 5在最高推理强度下的表现。官方数据显示，当Fable 5.1设置为Low或Medium推理强度时，在多数任务上的表现与Fable 5的High设置相当或更优，而单次任务成本显著降低。

OpenAI：安全优先

非常凑巧的是，Fable 5.1刚刚亮相，OpenAI便刊出一篇博客文章，称公司计划很快推出Astra模型，但依然没有透露具体时间表，而是将更多表达倾斜在网络安全问题上。OpenAI CEO山姆·奥尔特曼表示，整个夏天，团队都全力推进安全方面的工作。如今，能力和安全保障措施的同步提升比以往任何时候都更加重要。他同时承认，新模型Astra的训练工作已完成一段时间，但后续型号根据需要放慢了进度，以确保能够充分开展安全性和适配性方面的工作。

官方称，Astra已达到准备框架下的关键网络安全能力阈值，这意味着，在拥有合适的工具和访问权限的情况下，它可以发现此前未知的安全漏洞，并开发出在多个受保护系统中利用这些漏洞的方法，而无需人工指导每个步骤。这是OpenAI认定的首个达到此级别的模型，因此在开发过程中和发布前需要更严格的安全保障措施。

过去几周，OpenAI推迟了Astra的部分开发和发布工作，以便加强和测试其针对网络滥用和未经授权的模型操作的防护措施。虽然Astra并未卷入此前的Hugging Face事件，但OpenAI表示已将该事件的经验教训融入安全策略，并为Astra实施了更严格的安全措施，包括训练模型更可靠地拒绝有害网络请求、增加防止滥用的保护措施以及监控以阻止潜在的未经授权的活动。

Anthropic同样在加大安全建设投入。据官方披露，该公司正在对近期两起安全事件进行深入分析，并计划与METR合作进行独立审查，希望确保两项调查全面彻底，并将在未来几周内公布更多信息。

法国人工智能安全中心（CeSIA）执行主任查贝尔·拉斐尔表示，Anthropic刚刚宣布暂停高风险强化学习环境的开发，很可能是受近期模型安全事件影响而被迫采取的措施。在他看来，这与OpenAI于8月18日宣布暂停前沿强化学习训练的情况类似，而Anthropic更进一步，他们希望尽快建立一种合法、可验证的机制。

IPO冲刺期

两家公司动作频频的背后是资本市场的狂热倒计时：OpenAI在6月秘密向美国证监会（SEC）提交了S-1上市申请，Anthropic也凭借飙升的营收尝试冲击史上最大规模的IPO。市场预计，其10月上市时估值可达2万亿美元，市销率约30.8倍。路透社披露，Anthropic预计到2028年年营收达到1900亿至2000亿美元。

对于Anthropic的增长，天使投资人、人工智能专家郭涛指出，企业不再把Claude当聊天机器人，而是把模型嵌入真实业务流程，Token消耗量因此成倍放大。目前，公司80%营收来自API与企业业务，采用按量计费模式，区别传统席位订阅，客户业务规模扩张就能直接带动收入增长，形成独特的增长飞轮。

而OpenAI首席财务官Sarah Friar日前在全员大会上表示，公司计划“在2027年成为一家上市公司”，只有在业务发展持续向好的情况下才可能提前上市。这意味着此前市场期待的OpenAI年内IPO可能性进一步降低。她同时淡化Anthropic抢先上市的影响，称IPO“并非终点，只是一个里程碑，更是又一次融资的机会”。

尽管路径和现状不同，两家公司仍面临同一个根本问题：AI大模型到底能不能成为一门利润足够丰厚的生意？不难看出，资本市场对AI公司的评判标准正在发生改变，不再只比拼模型能力，企业渗透率、增长速度、盈利能力，权重持续抬升。

当前，有关产业的一些逻辑已然清晰：Sarah Friar明确指出：企业不再无脑刷Token，而是精细计算“每单位智能的成本”。谁能提供更低时延、更高任务成功率、更便宜的算力，谁才能留在企业账单上。

北京商报记者 赵天舒