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全球最强AI模型现已成为Max套餐标配,但只占一半额度

简要回答

自今天7月20日起,临时窗口关闭,Fable 5的使用方式正式固定下来:Max套餐包含该模型,上限为每周额度的一半;所有Pro用户则需按积分付费使用。究竟改变了什么,如果你正在基于AI构建业务,这又意味着什么。

Origami 团队

编辑团队 · · 阅读约 5 分钟

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全球最强AI模型现已成为Max套餐标配,但只占一半额度

7月2日,我们讲述了Fable 5的故事:Anthropic推出后登顶所有排行榜、三天后被华盛顿叫停、又在18天后回归的那个模型。当时不清楚的是一个实际问题:它回来了,但面向谁、以什么条件?

今天,也就是2026年7月20日,我们有了答案。所有人都能试用该模型的临时阶段已经结束,规则现已固定。简单来说:能否使用最强模型,已经不再取决于"你订阅了吗?",而是取决于"你在哪个档位?"。

今天发生了什么变化

根据Anthropic官方支持页面,促销期已于7月19日晚结束,新规则于7月20日生效。具体划分如下:

  • Max套餐以及Team和Enterprise套餐中的高级席位:该模型包含在你的订阅中,你最多可以把每周使用额度的50%用在它上面,无需额外付费。
  • Pro套餐和标准Team席位:不包含在套餐额度内。你需要用付费使用积分来使用它,符合条件的账户会获得一次性积分以便过渡。
  • 标准Enterprise席位:同样不包含,并且你的组织必须启用使用积分。这些席位不享受促销积分。
  • API使用:一如既往按标准API费率计费。

如果你用的是Max,有一个细节很重要:达到50%的上限并不会中断你的工作。你有两个明确的选择:用付费使用积分继续使用Fable 5,或者切换到其他模型,在套餐的正常额度内继续工作。

为什么是一半额度,而不是全部

因为Fable 5的运行成本完全是另一个量级。Anthropic在自己的说明中明确表示,该模型消耗你的使用额度比其他模型更快。这不是一条无关紧要的脚注:在Fable 5上工作一小时,并不等于在较轻量模型上工作一小时,尽管计量看起来一样。

实际上,在这样一个"胃口很大"的模型上,每周额度的一半远比纸面上看起来要少。凡事都动用最强模型的人,到周中就会触及上限。

更大的信号:前沿AI正在走向按量计费

固定的月度订阅暗示着智能算力是一种廉价且几乎无限的商品。而现在发生的事情恰恰相反:前沿模型正在按照电力和燃料的逻辑定价,而不是按照应用订阅的逻辑。你按消耗付费,而不同模型之间的消耗差异是真实存在的。

这不只是Anthropic一家。同样的逻辑正在各家服务商中出现:昂贵且有上限的顶级档位,以及用于日常工作的更便宜档位。任何在企业内部规划AI使用的人,都需要以此为基础做预算,而不是假设最强模型可以不计用量地随意使用。

如果你经营企业,实际该怎么做

  1. 按真实难度给任务分类。大部分日常工作(总结、起草、分类、回复客户)并不需要最强的模型。把顶级档位留给下一档模型确实处理不了的问题。
  2. 弄清你的用量花在了哪里。如果你每周都触及上限,问题通常出在任务分配上,而不是套餐大小。在升级之前,先找出额度是在哪里被耗尽的。
  3. 不要把关键流程建立在单一档位上。如果某个模型额度用完你的业务就停摆,你就存在风险。让系统能够在不中断工作的情况下回退到较轻量的模型。
  4. 按任务算成本,而不是按月。正确的问题不是订阅要花多少钱,而是单个任务要花多少钱、又能换回多少节省。
结论:如果你用的是Max,最强模型已经包含在你的订阅中,额度为一半,把它用在真正值得的地方。如果你用的是Pro,现在的使用方式是按量计费,仅这一点就足以让你重新审视每一项交给顶级档位的任务。
  • #人工智能
  • #Claude
  • #订阅

常见问题

Fable 5现在在Max套餐里是免费的吗?

是包含在内,但不是无限量。在Max套餐和高级席位上,你最多可以把每周使用额度的50%用于Fable 5,除订阅费外无需额外付费。超过这个上限后,你可以用付费使用积分继续,或者在正常额度内切换到其他模型。

如果我用的是Pro套餐呢?

Fable 5不包含在Pro套餐的额度内。你可以通过付费使用积分来使用它,符合条件的账户会获得一次性积分以便过渡。标准Enterprise席位不享受这项促销积分。

这是从什么时候开始生效的?

从2026年7月20日起,此前促销期已于太平洋时间7月19日晚结束。在此之前,有一个临时窗口让该模型面向更广泛的用户开放。

为什么用这个模型时额度消耗得更快?

因为Fable 5消耗使用额度的速度比其他模型更快,Anthropic对此有明确说明。所以在Fable 5上用掉每周额度的一半,并不等于在较轻量模型上获得的一半工作时间。

这是否意味着我应该升级到Max?

不一定。如果你每天都在处理确实需要顶级模型的复杂任务,升级是值得的。如果你的大部分工作是总结、起草和回复,较轻量的模型就能以更低成本完成,升级反而成了没有明确回报的支出。

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