2026 年 4 月，国内 AI 编程订阅套餐迎来"大撤退"。曾经低至 7.9 元/月的 Coding Plan 正在全面消失，取而代之的是按量计费的 Token Plan。
这场转向背后，是亏损、算力危机，还是商业模式的必然演进？
Coding Plan 的"生死 48 小时"
2026 年 4 月 13 日 18 时，阿里云百炼正式关闭了 Coding Plan Lite 基础套餐的续费通道。
这不是一个孤立事件，而是一场行业级别"大转向"的缩影。
| 时间 | 事件 |
|---|---|
| 2025 年底 | 智谱 AI 率先推出 GLM Coding Plan，开启行业先河 |
| 2026 年 2 月 | 阿里云百炼以"首月 7.9 元"的激进定价入局 |
| 2026 年 2 月 12 日 | 智谱涨价并取消首购优惠，Lite 从¥40 涨至¥49 |
| 2026 年 3 月 20 日 | 阿里云百炼停止 Coding Plan Lite 新购 |
| 2026 年 4 月 13 日 | 阿里云百炼正式关闭 Lite 续费 |
| 2026 年 4 月中旬 | 腾讯云悄然下架 Coding Plan，全面转向 Token Plan |
从"争相入场"到"全面撤退"，这场大戏只用了不到半年时间。
七大平台 Coding Plan 现状
🔴 已停售/清退：
- 阿里云百炼：Lite 版已停止新购和续费，Pro 版长期售罄，每日限量补货秒光
- 腾讯云：Coding Plan 活动页面显示"本次活动已结束"，全面转向 Token Plan
🟡 收紧/涨价：
- 智谱 GLM：2 月已涨价，Lite 从¥40 涨至¥49，Max 涨至¥469，同时大幅削减免费额度
- 火山方舟：持续收紧额度，限制加剧
🟢 尚在售（但也岌岌可危）：
- 百度千帆：仍可售，但价格持续调整中
- Kimi：维持在售，但额度有所收紧
- MiniMax：在售，但市场声量较小
停售背后的三大核心原因
原因一：巨额亏损，"收 1 亏 10"的不可持续模式
Coding Plan 的商业模式存在一个致命缺陷：固定月费 vs 无限使用。
以阿里云百炼 Lite 为例，月费 40 元，用户可以无限调用 AI 模型进行编程。当用户使用 OpenClaw、Cursor 等工具进行高频开发时，实际消耗的算力成本远超订阅费。
据行业内部测算，一个重度用户的月度算力成本可能达到数百元甚至上千元，而厂商只能收到 40 元的订阅费。这就是所谓的"收 1 亏 10"——每收 1 元订阅费，可能要补贴 10 元算力成本。
原因二：OpenClaw 爆火，算力需求激增
2026 年初，OpenClaw 在国内开发者群体中迅速普及，AI 编程从"小众工具"变成了"开发标配"。
大量开发者同时使用 Coding Plan 接入 OpenClaw、Cursor、Cline 等工具，导致厂商算力资源被严重挤兑。阿里云 Pro 版"每日限量补货秒光"的现象，就是算力瓶颈的直接体现。
原因三：粗粒度计费模式终被淘汰
Coding Plan 采用"包月不限次"的粗粒度计费模式，无法区分轻度和重度用户的使用差异。相比之下，Token Plan（按量计费）能够精确计量每次调用，实现成本与收入的匹配。
苏米注：从商业逻辑看，这是从"粗放补贴"走向"精细化运营"的必然选择。任何商业模式如果不能覆盖成本，最终都会走向终结。
转向 Token Plan：开发者的成本账
腾讯云下架 Coding Plan 后，全面推行了全新的 Token Plan。
与 Coding Plan 的本质区别在于：
| 维度 | Coding Plan（旧） | Token Plan（新） |
|---|---|---|
| 计费方式 | 固定月费 | 按 Token 用量计费 |
| 使用上限 | 无限制（但受限于售罄） | 用多少付多少 |
| 成本控制 | 厂商承担 | 开发者承担 |
| 性价比 | 轻度用户划算 | 重度用户更灵活 |
社区普遍反映，转向 Token Plan 后，使用成本出现了"膝盖斩"级别的上涨。
一个中等强度的开发者，月度支出可能从原来的 40 元上涨至 100-300 元不等。
但换个角度看，这也意味着：
- 不再需要"抢购"套餐，随时可用
- 按需付费，低频用户反而更省钱
- 厂商可持续，不会因为亏损而突然停服
全球视角：这不是中国独有的现象
Coding Plan 的退潮并非中国市场的孤立事件。放眼全球，类似的趋势也在发生：
- Alibaba（国际版）：2026 年 3 月 20 日停售 Coding Plan Lite（$3/月），Pro 版涨至$50/月
- Cursor / GitHub Copilot：持续调整定价策略，逐步收紧无限使用额度
- Claude Code / Codex CLI：均转向更细粒度的用量计费
全球 AI 厂商都在经历同一个课题：如何在推广 AI 普及和控制算力成本之间找到平衡？
开发者的应对策略
1. 转向按量计费（Token Plan）
这是最直接的迁移路径。虽然单价看起来更高，但对于非重度用户，实际月度支出未必比包月贵太多。
2. 多平台组合使用
不要依赖单一平台。将不同平台的 Token Plan 组合使用，可以在不同场景下获得最优性价比。
3. 关注开源/本地部署方案
如果算力成本持续上升，本地部署开源模型（如 Qwen-Coder、DeepSeek-Coder）可能是长期最经济的方案。
4. 优化使用习惯
- 减少不必要的模型调用
- 优先使用本地推理能力
- 合理选择模型（简单任务用小模型，复杂任务用大模型）
苏米注：Coding Plan 的退潮，标志着 AI 编程服务进入了新阶段——从"烧钱获客"到"可持续经营"，从"一刀切"到"精细化"，从"工具依赖"到"能力内化"。这场转向对短期使用者来说或许是"阵痛"，但从长期看，只有当商业模式可持续时，AI 编程服务才能真正稳定、可靠地服务于每一位开发者。
一键订阅Token Plan入口：https://www.aliyun.com/benefit/scene/tokenplan