AI公司如今频繁依靠调整额度来应对危机。
10月底，OpenAI再次更新了额度政策，回应的是用户对Pro 200套餐额度减少的抱怨。在表示“收到了大家友善的反馈”后，Codex负责人Tibo宣布，所有Pro及Business Premium套餐的使用限额翻倍。社区中，对此欢呼声不断。
类似事件，最近也发生在Kimi身上，但情况似乎更为“严重”。
月之暗面旗下新模型Kimi K3.1 Pro上线不到12小时，就引发了争议。一方面，有海外博主发帖揭露，该模型提供宣传模板并要求推广时隐藏付费合作标签；另一方面，用户对额度快速耗尽的不满集中爆发：任务刚运行不久，就发现已接近使用上限。
两天后，月之暗面就K3.1 Pro的限流和不必要的额度消耗公开道歉，为所有套餐订阅者一次性恢复25%的月度额度，并承诺减少不必要的子Agent调用和输出长度。
尽管这是Kimi在半年内的第三次道歉，但这场“额度风波”并未真正结束。
在国产大模型中，Kimi一直是一个独特的存在。凭借长文本处理和文本创作能力，它不仅积累了一批忠实用户，还能在全球前沿模型竞争中，与拥有庞大算力和资金储备的海外大厂直接对抗。
但从今年开始，对其订阅套餐额度消耗过快的抱怨就没停过。“没钱的用不起，有钱的用海外模型更划算。”一位AI重度用户表示，同样价格下，Kimi提供的额度远不如GPT和Claude。还有用户拿其他模型比较：“199元充值DeepSeek够用一个月，付给Kimi只能用一天。”
对于这些用户来说，大模型不是一个偶尔打开的聊天工具，而是嵌入日常工作流程的生产力产品。因此，他们对额度消耗的感受非常直接。
K3.1 Pro上线后，这种矛盾更加突出。新模型在代码、长程任务和3D建模等能力上都有明显升级，市场反响积极。Artificial Analysis给出的智能指数为55分，全球排名第四，成为榜单中得分最高的开源权重模型。第三方评测机构ModelCompare甚至因该模型的出现表示，“中美AI差距从数月缩减到仅剩31天”。
仅看API定价，Kimi仍在努力维持国产模型一贯的成本优势。K3.1 Pro较上一代下调约三分之一，输入从每百万Token 20元降至13元，输出从100元降至68元。但对于购买订阅套餐的用户来说，模型能力提升了，实际使用时却需要更谨慎地计算额度。
一位Kimi的长期订阅者对比后发现，虽然单价降低了，但新模型完成单个任务消耗的Token变多了，整体成本差不多。根据Artificial Analysis的测试，K3.1 Pro完成整套Intelligence Index累计输出约1.5亿Token，而参与测试模型的中位数仅为8700万Token。换算下来，K3.1 Pro的Token输出量比中位水平高出约72%。
实际任务案例更加惊人。社区中，一名订阅了Kimi 199元套餐的用户只发送了一句“审查项目架构”的指令，K3.1 Pro启动了5个子Agent，十几分钟后5小时额度窗口即告用满。面对经典的“鹈鹕骑单车”考题，K3.1 Pro生成了1小时47分钟，消耗掉87%的5小时额度。
更麻烦的是，额度补偿并未完全平息用户的不满。这几天，不断有用户反映，Kimi现在有额度也用不了。
“Kimi正在高峰期，请稍后再试或升级会员加速。”即使花了钱买订阅，这句令人抓狂的提示仍多次出现在大批用户的聊天框中。其中，不乏已经因额度不足升级过一次套餐的用户。
Kimi将模型推向了更高的能力上限，但随之给用户带来的不仅是额度消耗问题，还有高峰期服务能力与付费权益之间的落差。
为了缓解额度压力，Kimi似乎开始调整曾经最引以为傲的记忆功能。8月10日，Kimi在未提前通知用户的情况下更新了记忆架构，引入会消耗付费额度的“梦境记忆”机制，该机制会在后台自动读取对话内容并写入记忆库。
现在，多位用户爆料称，Kimi的记忆空间这几天无法正常加载，疑似官方正在升级和修改记忆机制。目前表现为，新版记忆倾向于将过去的记忆指令统一归纳，提炼成用户偏好，而不是像此前一样逐条执行记忆内容。好处是，Token消耗可能会减少。但代价是，原本更细致的记忆能力也会受到影响。
不过，这只能缓解一部分消耗。Kimi面临的成本问题，首先来自模型本身。
K3.1 Pro是一款3万亿级参数模型，此前业内流传的K3系列架构信息显示，其模型规模约为2.8T参数，激活参数约为104B。相比之下，一些参数规模更小、激活效率更高的模型，在成本工程控制上更有优势。DeepSeek、智谱等厂商都在通过模型架构和推理工程优化，寻找能力与成本之间更合适的平衡点。
其次是复杂任务带来的推理消耗。Kimi K3.1 Pro默认全程开启思考模式，会输出更长的思考链和更多中间推导内容。长上下文会增加输入处理的计算开销，复杂推理和多轮Agent调用也会进一步推高总消耗。一个Agent任务如果需要多次调用模型、运行多个子Agent，再进行反复检查和修改，最终消耗的资源可能远超用户直观感受到的那一次提问。
对Kimi来说，真正需要证明的，或许不是能否把模型参数继续做大，而是在能力升级的同时提升推理效率。一位关注Kimi的开发者表示，与其一味参与高端模型竞争，Kimi或许更应投入资源研发更轻量、更高效的模型。
这不是Kimi一家的问题。
所有以固定月费提供前沿模型服务的厂商，都面临同一个结构性矛盾：模型能力的提升往往伴随着推理侧开销的同步甚至超线性增长，而订阅价格是刚性的，用户预期是“付了钱就该够用”。区别在于，有的公司把Token效率做成了产品能力的一部分，有的公司把能力突破做成了品牌资产，而订阅用户被夹在中间，为“强大智能”支付了超出预期的运行时成本。
此外，月之暗面的算力资源严重依赖外部供给。彭博社曾报道称，其与阿里巴巴存在算力协议，可使用约2万枚英伟达芯片组成的集群，相关算力占月之暗面整体运算资源的相当大一部分。此前，K3在发布后48小时内，Kimi因GPU容量逼近上限暂停了新订阅。
当一家公司的算力本身处于紧张状态，向C端订阅用户开放慷慨额度，在财务上是不理性的。
如果一家公司的算力供给有限，就必须决定一个现实问题：把资源优先投向哪里？训练和迭代下一代模型、投入面向大量个人用户的实时推理服务、保障开发者API的调用需求，还是给订阅用户提供更充裕的额度？
不同选择背后，对应的是不同的商业化优先级。Kimi的额度争议，也暴露出月之暗面在算力约束下对C端订阅的真实定位。
2026年8月至9月，多家媒体报道月之暗面与微软、亚马逊、谷歌谈判，计划将K3上架Azure、AWS和Google Cloud，并从这些平台销售K3服务产生的收入中抽取最高30%的分成。此外，K3的开源许可不是标准MIT协议，而是月之暗面自拟的条款：年营收超过2000万美元的MaaS托管方须另行签署商业授权协议。
这两件事放在一起，能看出月之暗面正在探索一条不同于单纯经营C端订阅的商业路径：相比自建大规模C端推理基础设施，把模型能力优先“批发”给拥有算力和分发渠道的云厂商，远比“零售”给数百万订阅用户更符合其资源情况。
而当C端订阅更多承担用户入口、产品反馈和模型能力展示的角色，而非最主要的收入来源，那么它的额度池可能就与用户期待有所不同。
目前，国产大模型公司也都在寻找各自更适合的赚钱方式。
DeepSeek的竞争力，很大程度上来自模型能力、推理效率与开放生态的结合，目前收入几乎全部来自模型API调用收费，对话机器人App仍保持免费、无广告。据The Information报道，DeepSeek年化营收运行率已突破10亿美元，较数月前不足5亿美元的数字翻了一番有余。CEO梁文锋在近期投资者会议上明确表示，API价格上调并未造成客户流失，用户需求依旧强劲。
智谱则在经历商业模式转型，从依赖本地化部署转向API订阅服务。2026年上半年财报显示，智谱开放平台及API业务收入占比达86.5%，同比增长2735.7%，而本地化部署收入占比从84.8%降至13.5%。这一变化背后，Coding需求的爆发是重要推动力。
以海外ToC产品起家的MiniMax，在尝试拓宽商业化边界。除了持续布局模型、API和面向个人用户的产品，它也在加大B端市场开拓力度，将能力延伸至视频生成，以及Agent、Reasoning、Coding等方向。其思路是让模型能力进入更多企业和开发者场景，避免收入过度依赖单一产品或客户群体。
相比这些模型公司的直接变现路径，互联网巨头还有另一种优势：它们已经拥有成熟的产品矩阵、用户规模和企业客户资源，可以把大模型嵌入既有生态，再通过产品增值和企业服务寻找收入。例如，腾讯正在尝试用大模型改造旗下产品和办公场景。微信、企业微信等产品陆续接入元宝、混元和DeepSeek等模型能力，WorkBuddy等AI办公智能体也在加速拓展用户。
阿里在整合QoderWork、MuleRun、悟空等产品能力后，推出一站式企业级通用Agent平台千问办公。在9月的云栖大会上，钉钉完成商业版本升级，在保留免费标准版的基础上，新增AI基础版、AI高级版、AI尊享版和AI旗舰版四个付费版本，并全面接入千问办公能力。
只靠低价和流量换不了长久生意，模型能力可以不断向上突破，用户的付费意愿却不会无限增长。真正的问题是，每家公司能否找到与自身技术能力、算力资源和市场位置相匹配的商业模式。
站在成本悬崖边上的，远不止Kimi一家。
本文来自微信公众号“Tech星球”（ID：tech618），作者：华卫，36氪经授权发布。