九个月百倍降本：两千四百人的实测

两千四百个工程师的日常用量，把这几款新模型的账算清楚了。

Databricks 这份周报拿线上负载分析加离线评测双管齐下，六条结论摆开：

1. 上周发布的三款里有两款明显往外推了成本与质量的边界，Opus 5.5 和 GPT-6 Luna 都在列。
2. Opus 5.5 现在是质量最高的中档模型。它胜过此前每一代 Opus，也胜过 GPT-6 Sol 和 GPT-5.6 Sol。
3. 同任务成本比上一代最省的 Opus 4.8 还稳定降两成，线上线下两条线都验证到。顺带的吐槽是 Opus 5.0 哑炮一枚，贵且提升肉眼难辨。
4. 质量顶配加成本下探，它成了编码日常的默认候选，Databricks 内部已在往这个方向推。
5. GPT-6 Luna 便宜得离谱，测过的每一套离线基准里，单任务成本至少是 Opus 5.5 的二十分之一。
6. 最难的那套评测上，Luna 大致追平九个月前的 Opus 4.6，单任务便宜 99.3%。这句被标成初步结论，还在扩测。

第 6 条里那个"九个月百倍"我盯了好几遍。同等能力的价格被压到百分之一，这不是渐进的降价曲线，是换挡。前面聊过效率账要自己动手量，这次是 2400 人的量法，比发布会口径硬。

生产栈也顺带交代了：Unity Gateway 负责跨模型路由和 agent 追踪，终端侧混用 Claude Code、Codex、Cursor 加自家的 Omingent。路由加多 harness 这套摆法，跟前面几篇的结论对得上，选谁干和怎么盯，都在模型外面那一层。

保留的有两处。一是 Luna 那条标着初步，扩测后可能回调；二是中档与旗舰的分工在变，Opus 5.5 顶上后已成日常默认，那旗舰的位置又留给谁，得看下一周的榜。

这周的账本先记到这，下周再翻。