昆仑万维董事长自曝月耗30亿Token，AI算效战争打响_CPU

1. 李彦宏认为 AI 时代的度量衡可能是「日活智能体数」，比 Token 消耗，更接近价值，对此你怎么看？

2. Token经济学：AI时代的新货币战争【硅谷101】

3. AI时代的Token #为什么AI大厂开始卖Token#一、Token 是什么？（AI 的 “语言积木”）你可以把 Token 理解成：AI 处理文字的最小 “积木块”。人类用汉字、单词说话；AI 只认 Token。它不是一个字，也不是一个词，而是 AI 把文字 “切碎” 后的最小单元。中文大概：1000 Token ≈ 400–500 个汉字。英文大概：1 Token ≈ 0.75 个单词。你给 AI 发一句话，AI 先切成一堆 Token，再去理解、生成回答。一句话记：Token = AI 世界的 “文字原子”。二、为什么流行用 Token 计费？（最公平的 “算力计价器”）因为：Token 数 = 实际算力消耗 = 成本。1. 算力和 Token 直接挂钩处理 1 个 Token，AI 要做大量数学计算（矩阵运算）。Token 越多，计算量越大、越费电、越占 GPU 内存。按 Token 收费，就是按 “AI 实际干了多少活” 收费。2. 比 “按字数 / 按次 / 按时长” 更公平按字数：中文和英文计算量不一样，不公平。按次：一句话和一篇长文，成本天差地别。按时长：简单问答和深度推理，耗时可能一样，但算力差百倍。Token 完美统一了不同语言、不同长度的计算成本。3. 鼓励高效使用你写得越简洁、AI 回答越短，Token 越少、越省钱。一句话记：Token 计费 = 按 “AI 工作量” 付费，最公平。三、Token 和算力的关系？（Token 越多，算力越爆炸）算力 = 机器的计算能力；Token = 计算的工作量。1. 正比关系（基础）处理的 Token 越多，消耗的算力、电力、时间就越多。就像：搬砖越多，花的力气（算力）越多。2. 恐怖的 “平方律”（关键）AI 底层算法（Transformer）决定：算力消耗 ≈ Token 数的平方。比如：4000 Token → 4000×4000 = 1600 万次计算。8000 Token → 8000×8000 = 6400 万次计算。Token 翻 1 倍，算力翻 4 倍。一句话记：Token 越多，算力不是线性涨，是爆炸式涨。四、龙虾（OpenClaw）为什么这么费 Token？（“Token 黑洞”）龙虾 = 自主 AI 智能体，不是普通聊天机器人。它费 Token，是因为工作方式完全不同。1. 它是 “全自动打工仔”，不是 “一问一答”普通 AI：你问一句，它答一句，几百 Token 搞定。龙虾：接到任务 → 自己拆解 → 规划步骤 → 调用工具（搜索、写文件、执行命令）→ 检查结果 → 循环重试。一个简单任务，可能要几十轮后台调用，Token 是普通对话的几十倍。2. 每次都带 “超级长的说明书 + 全量历史”龙虾每次请求，都要把：系统指令（我是谁、能干嘛）工具列表（浏览器、文件、代码）全部历史对话一起发给模型。光系统提示词就1.5 万 Token 起步。聊 5 轮，第 6 轮要把前 5 轮全带上，Token 直接滚雪球。3. 隐形消耗：心跳 + 记忆膨胀心跳：每 30 分钟自动唤醒一次，没任务也耗 Token。记忆：所有交互都存下来，越用越重。一句话记：龙虾是 “全自动 + 全历史 + 循环调用”，Token 自然爆炸。总结：Token：AI 的语言积木，计价单位。Token 计费：按算力干活多少收费，最公平。Token 与算力：Token 越多，算力呈平方级暴涨。龙虾费 Token：全自动 + 全历史 + 多轮循环，是普通对话的几十倍。

4. HermesAgent 超越 OpenClaw 成为全球 Token 消耗第一，这意味着什么？

5. 2月，中国AI的模型调用量爆发式增长，首次超过美国。全球最大的AI模型API聚合平台OpenRouter数据显示，9日~15日这周，中国模型以4.12万亿Token的调用量，首次超过同期美国模型的2.94万亿Token。

6. 什么是 Token 经济学？当 Token 成为一种资源，就有了 Token 经济学吗？

7. token就是字符串，它是被AI格式化分词以后的词元，比如“你是傻子”会被程序切割成“你”“是”“傻子”三个token，并计算它们的权重对应关系，根据权重计算出最佳的回应。这样“你是傻子”就是输入token，大模型的回答“请文明交流”就是输出token。输入token消耗的是带宽（除第一次切片以外），不消耗算力，大模型根据你的输入进行计算输出的token才消耗算力。现在的AI公司对输入token也收费，这就相当于当年的神州行双向收费，纯属霸王条款，随着竞争的白热化，输出token收费必将成为历史。现在的AI token不是便宜，而是太贵，把带宽当话费卖，真有创意。一个256K的对话历史。你再输入一个hello，它的输入token计费规则是 256K+2字节，这不是坑爹么？因为那256K已经是你的KV缓存并且压缩了，所以这时只占带宽。更炸裂的地方在于，大模型的上一轮输出，会变成它下一轮的输入，无限叠甲，你说爽不爽？很多人觉得token费，不是你真的用了那么多token算力，得到了相应的结果，而是AI公司设置的各种计费陷阱在收割你们。为什么那么多人上蹿下跳地吹token消耗了多少，努力地把一切都token化，这可以把傻子的钱从兜里掏出来。比如百万token听上去很多，实际只有2兆字节，一个超长对话就是百万token。如果你带上附件分析了，好嘛，也给你算成token收费了。所以我99%的任务通过拆分化小规范边界本地化完成了，只是需要我操心将他们模块化任务并处理好每次的验证点和各迭代间的解耦性。剩下1%疑难杂症用线上API的经验处理一下。主打一个你有能力我就蹭，你想赚我钱没门。AI公司定价贵，必然导致用量向价值收敛以达到平衡，而不是初期便宜时随便造那种局面。AI 使用正在从“无限生成”转向“精准调用”。程序员的价值也在被AI第一波冲击以后开始回归。一个好的程序员可以以更强的速度，极低的成本进行开发。那些token消耗大而产出一般的程序员，混不了多久了。

8. #阿里云Token消耗3个月飙升6倍#从“烧钱”到“印钞”，阿里开启“Token税”时代！全栈AI布局进入收割期2026年3月18日，阿里巴巴集团发布2026财年Q3财报，阿里云的表现堪称“大象起舞”：收入加速增长36%，AI相关产品收入连续10个季度三位数增长。最令业界震惊的数据是，百炼MaaS平台Token消耗量在短短3个月内疯狂飙升6倍。紧接着，阿里云宣布AI算力、存储等核心产品最高涨价34%。这一套“增量+提价”的组合拳，标志着阿里云已正式跨越AI投入期，进入高毛利的“Token经济”收获期。【评论】阿里云Token消耗飙升6倍，本质上是AI从“炫技工具”向“生产力燃料”转化的临界点突破。在2026年这个“龙虾热”（OpenClaw等AI Agent爆发）席卷全球的背景下，Token（字符点数）已成为数字世界的“原油”。阿里最硬核的底气在于其**“四层垂直整合”：平头哥自研GPU规模化量产（成本砍半）+ 阿里云算力底座 + 百炼MaaS平台 + 千问/悟空应用生态。当同行还在为大模型变现发愁时，阿里已经通过Alibaba Token Hub (ATH) 事业群**，把算力封印进了高溢价的Token里。34%的提价底气，源于其自研芯片带来的自主定价权。在这场全行业的“养龙虾”盛宴中，阿里不仅是提供饲料的人，还是修建池塘、制定规则的“生态之主”。

9. #为什么Al大厂开始卖Token#以前大厂卖会员(订阅制)，现在大厂卖Token (计量制)。这逻辑像极了从“卖宽带包月”变成了“卖流量包”。大厂为什么这么干?成本不可控:龙虾的消耗是不确定的，有的任务烧1万Token，有的烧1亿。包月会让大厂亏到姥姥家。边际成本更低:算力是水电煤，按量计费能让大厂把闲置算力像电力一样精准变现。现在的局面是:模型公司做鱼缸，开发者做龙虾，但最后数钱最开心的，是那群家里开“饲料厂”(算力集群)卖Token的。

10. #为什么AI大厂开始卖Token#？按Token计费绝对会成为AI时代的主流模式，甚至已经开始主导了。理由很简单：AI正从“聊天陪聊”转向“真正干活”的Agent时代，像最近爆火的“龙虾”（OpenClaw）就把调用量直接拉到指数级增长。固定订阅或按次收费根本扛不住这种消耗，只有按实际算力（Token）付费才公平、透明、可扩展。大厂们也乐见其成——这才是真正的“卖铲子”生意。1. Token是什么？为什么流行用Token计费？它和算力到底啥关系？“龙虾”为什么这么费Token？Token（词元）就是大语言模型处理信息的最小“原子”。 人类看一句话、一个文件，AI只能看数字。它先把文本（甚至图像、代码）拆成标准片段：英文一个词≈1 Token，中文一个字≈1-2 Token。模型的上下文窗口、输入输出、全程推理，都用Token计数。🔻为什么大家突然都爱用Token计费？ 因为推理成本几乎完全正比于处理的Token数量。简单问一句几百Token，复杂任务可能几万甚至百万。按查询收费会亏死（重度用户白嫖），按月订阅又不公平（轻度用户吃亏）。Token计费最精准：你用多少算力，我就收多少，大厂回收成本，用户也知道自己在花什么钱。这已经是OpenAI、Anthropic、Google、xAI等所有主流API的标配，现在连国内大厂云服务也全面跟进。🔻Token和算力的关系超级直接： GPU跑一次推理的FLOPs（浮点运算）≈ Token数 × 模型参数量。Token越多，显卡烧得越狠，电费越高。所以Token其实就是“AI世界的电费计量表”。🔻龙虾为什么这么费Token？ 因为OpenClaw（那只红色小龙虾图标的开源Agent）本身不是模型，它是个“数字员工”框架！ 你给它一条指令（比如“帮我记账”），它会自己拆成几十上百步：联网搜索、读写文件、打开软件、循环验证、生成报告……每一步都要调用底层大模型（GPT、Kimi、DeepSeek等）的API。 普通聊天机器人一次几百Token； 龙虾干同一件事可能几万到百万Token。 🔻实测数据： • 发6次记账指令 → 96万Token • 简单问候+数据查询一夜 → 100万Token（≈3元） • 复杂任务一天 → 上亿Token，账单上万。 甚至后台“心跳”机制闲置也在偷偷扣费。 这就是为什么“养龙虾”一夜欠费的梗满天飞——它把AI从“陪聊”变成了“真干活”，Token消耗直接百倍暴增。2. 为什么大厂突然开始卖Token？价格为什么差别那么大？🔻原因就一个词：Agent时代来了。 以前大模型卷的是“谁参数多、谁会聊天”。现在卷的是“谁能真正落地执行任务”。OpenClaw一火，字节、阿里、腾讯、华为云全部上线“云端养虾”服务，本质就是给你提供底层模型API，让你跑龙虾。 结果？Token消耗从“百万级/天”变成“亿级/天”，人均使用量翻百倍。大厂不卖模型了，直接卖Token——这才是真正的现金流。国内厂商还借机“Token出海”，中国模型在OpenRouter上的调用量已经超过美国，因为便宜+快。🔻价格差别为什么这么大？ 核心是成本+优化： • 顶级闭源（如GPT-4o、Claude 3.5）：参数多、能力强、推理贵，Token价格高（每百万Token几块到几十块美元）。 • 国产开源/半开源（如DeepSeek、Qwen、Kimi、MiniMax）：用MoE（专家混合）稀疏激活技术，每次只激活模型一小部分，算力省30-50%；国内电价低、基础设施稳，整体成本只有西方的1/3。 • 响应速度也更快，所以性价比直接碾压。 这就导致同一个任务，在不同模型上Token价格能差10倍以上。未来竞争只会更卷：谁把每Token成本压得更低，谁就吃到Agent红利最大一块。3. 未来Token会成为AI时代的“货币”吗？会，而且已经在路上。 Token已经是AI最标准的“通用货币”： • 衡量使用量 • 衡量成本 • 衡量效率 • 衡量商业价值🔻以后你开“一人公司”靠AI干活，账单就是“今天烧了多少亿Token”。开发者会像现在囤服务器一样囤Token额度，大厂会推出Token预付费、跨平台通用Token、甚至二级市场交易。 它会像互联网时代的“流量”或云计算的“CPU小时”一样，成为基础资源。 更进一步：算力基础设施（GPU、电力）、算法优化（MoE、低功耗芯片）、Agent平台，都会围绕“每Token成本”展开军备竞赛。谁能把Token价格打下来，谁就掌握AI时代的“印钞机”。✅按Token计费不仅会成为主流，还会是AI商业化的终极形态。 因为它完美匹配了从“生成内容”到“执行任务”的跃迁。龙虾只是个开始，后面还会有更强的Agent、更多样的工具调用，Token消耗只会越来越夸张。 对用户来说：习惯用Token思维，花钱更理性； 对大厂来说：收入更稳定、可预测； 对整个行业来说：竞争更健康（拼性价比而非拼参数）。图：🍠Panews

11. #小米MiMo大模型首次推出TokenPlan# Token Plan提供四档套餐，Lite、Standard、Pro、Max，从39元/月到659元/月，而且计费方式简单透明，按 token使用量换算credit消耗量，开发者可根据消耗量按需购买。价格确实有很大优势，首次购买还享88折优惠。能力第一梯队，价格却比同能力竞品低很多，越是重度使用、海量Token调用小米价格优势越大。我看开发者都用的飞起，昨天MiMo大模型调用量超过了1万亿Token。小米这个就是模型全，能力强，价格低，支持主流编程工具与模型框架，你可以用来编程、养龙虾等，挺有竞争力的。

12. 现在各大企业都在烧token抢滩登陆，找新的商业模式和保命，主要是焦虑导致，以及新的AI应用难以绩效级量化。老板们普遍不太懂技术细节，所以疏忽于AI应用和效率以及ROI的考察。AI仍然处于蛮荒的前期，可以不计成本的投入，但这种投入最多持续两年，就会回归理性。一些公司发现自己没有AI也死不了，一些公司发现AI烧得钱成了陪练。就算最强的ai编程，当新的需求被AI强大的编程能力满足以后也会进行一个需求下降的通道，人们并不需要那么多的token消耗，如果长期维持，你就必须将token转化成营收。对于很多末端企业在AI竞赛中分不到一杯羹，但自己也没有被AI卷死的时候，就对AI去魅了。IT企业开始考虑token的投入产出比，限制员工token使用，或者将token个人化，而不是全额报销。token只有在个人付费时才能得到最大化的效率，老板们会逐渐地认识到这一点。现在一些企业居然荒唐地以token的消耗为考核指标，如果是卖token的可以理解，一个买token的不应该把token消耗最高的给开除了吗？事实上应该是用最少的token完成更多的业务的程序员才是真正的专家。前些年没有ai的时候公司一直用提交代码量考核程序员，我的提交量一直垫底，耽误我升职了吗？产出强就完了。当年考核代码量和现在考核token一样的荒谬，但是考核 token更蠢。这主要是管理层对AI的不理解，领导层老化但假装努力的表演性质。现在很多企业的员工，直接把几十万字的文档丢给AI去分析，AI产出几万字的垃圾根本没人看，就这么瞎折腾的场景不计其数。

13. 根据火山引擎2026年4月2日披露的最新数据，豆包大模型日均Token使用量已突破120万亿。按当前国内主流大模型约2-4元/百万Token的推理成本计算，豆包每天120万亿Token的消耗，相当于单日GPU算力支出约3到5亿元人民币。以此推算，一年的算力成本保守估计将超过1000亿元，这相当于网易2025年全年净收入（1126亿元）的规模。按照目前增速，字节全年基本上算力支出在 2000 亿以上了！还只是国内。#东哥笔记#

14. #小米MiMo大模型首次推出TokenPlan# 终于等到一款不坑的Token Plan套餐了！就在刚刚小米MiMo大模型面向全球开发者首次推出Token Plan，推出四档套餐选择。之前养龙虾，同样的token套餐总莫名其妙消耗得飞快，后来才知道不同模型消耗不一样，但各家就是不说清楚。小米倒好，一次订阅直接把全模态模型包含进来了，就连最近非常火的MiMo-V2-Pro都有。小米MiMo Token Plan，好用不贵，真的良心。现在尝鲜入门只要月付39起，首次购买还能优惠88折。小米这波用最全的模型，顶级的实力，厚道的价格，把养虾token市场彻底整顿了，短时间内是真没对手了。

15. 烧Token成KPI，8.5万Meta员工狂刷60万亿Token，争榜一大哥

16. 黄仁勋喊出“推理拐点”，边缘推理的机会窗口打开了吗

17. #为什么AI大厂开始卖Token#Token是大模型处理信息的最小单元，其消耗与算力消耗、电力成本直接挂钩，是按效用付费的最公平口径。AI从对话工具转向Agent与企业系统，工作量呈指数级爆发，按Token计费能精准匹配算力消耗，实现成本可控。同时，价格分层加剧：轻量模型低至135元/亿Token，旗舰模型则达数万元，形成差异化竞争。Token计费将主导通用场景与标准化服务，但并非绝对唯一。对高并发、低门槛的轻量应用，Token模式效率最高；而对复杂行业定制、私有部署或长期订阅场景，包年制/包量制仍有优势。此外，随着算力成本优化与缓存技术普及，部分场景可能出现价格阶梯或免费额度，以平衡普惠与商业化。Token不仅是计费单位，更可能成为AI时代的数字货币，承载价值尺度与流通手段功能。中国凭借绿电与算力基建，正以低成本Token重塑全球AI成本结构。未来，Token计费将与混合模式并存，共同构建AI商业化的多元生态。#how i ai# 为什么ai大厂开始卖token

18. 直击GTC：1万亿美元GPU、为龙虾做“CUDA”，老黄就指着你烧 token 了

19. AI推理革命：当算力工厂开始“印钞”今天英伟达GTC 2026大会，老黄抛出了“代币工厂”概念——数据中心以后得叫“AI印钞厂”了。以前拼的是训练算力，现在拼的是推理成本。英伟达新平台的目标就一个：让AI像自来水一样便宜。这背后是商业模式的彻底重构。未来的AI工厂，卖的不是算力，而是“Token”（智能代币）。按Token吞吐量分层定价，让AI从实验室走向千家万户。与此同时，中美经贸磋商在巴黎达成了新共识：双方同意研究建立合作机制。这很有意思——在301调查的当口，对话窗口依然敞开。经贸关系的韧性，远比政治口号更实在。另一边，中国硬科技秀了把肌肉：脑机接口医疗器械获批，帮助瘫痪患者意念操控；商业航天大会开幕，行业订单增长超30%。一个向内探索，一个向外拓展。未来3-5年，我们可能看到：AI应用大爆炸：实时翻译、智能助手成为日常。算力基建狂潮：数据中心变身“智能工厂”。就业结构洗牌：AI提示工程师等新职业涌现。这场技术变革、规则重构、自主创新的三重奏，正在2026年春天上演。我们每个人都是参与者。互动一下：如果AI推理成本降到今天的1/10，你最期待哪个AI应用改变你的生活？#ai创造营##科技数码#极客教授

20. AI不会取代你，但它正在悄悄改写“钱是怎么赚的”。[不愧是你] 最近“龙虾”火了，一堆人突然发现：原来AI世界里，最重要的资源不是人，是Token。那Token到底是什么？简单说，它就是AI理解和生成内容的“计量单位”，你每问一句话、每生成一段视频，本质上都在消耗Token[点赞]。而Token的背后，其实就是算力成本。那为什么大厂开始卖Token[震惊]？因为他们终于找到了一种更直接、更精细的“卖算力方式”。以前卖云服务器，是按机器算；现在直接按“你用了多少AI能力”来收费。你写一句代码、生成一张图、跑一个Agent，本质都在烧Token。问题来了，为什么“龙虾”特别费Token[震惊]？因为它在做更复杂的推理、更长链路的生成，本质是在疯狂调用模型能力，等于在烧更多算力。未来会怎样？Token很可能会变成AI时代的“基础货币”[柯基]。不是你有没有工具，而是你有没有Token额度；不是你会不会用AI，而是你能不能高效地用Token。说白了，过去拼的是人力成本，未来拼的是——谁更会“烧Token”。#为什么AI大厂开始卖Token#

21. 3 月我国日均token调用量破 140 万亿，两年增千倍，token经济为何突然出圈？释放哪些信号？

22. 龙虾爆火后Token彻底出圈，我敢说按Token计费绝对会成AI时代的主流模式，甚至Token未来会成AI世界的硬通货。龙虾之所以超费Token，因为它不是单纯聊天模型，是智能体执行框架，每一步都要调用大模型，上下文还会滚雪球似的累积，随便一个操作就耗上万Token，比普通聊天费百倍。大厂现在扎堆卖Token，核心是AI从单次对话变成持续调用。我觉得这只是开始，未来Token会跨平台跨模态通用，智能体之间交易都靠它，妥妥的AI专属货币。#为什么AI大厂开始卖Token#

23. 最近，“龙虾”项目带火了一个词：Token。那Token是什么？它其实就是AI世界的计量单位。你每次让模型生成文字、处理内容，都在消耗Token，用得越多，消耗越大。所以现在AI大厂开始按Token收费了。MiniMax、Kimi、智谱都开放了开发者接口，用多少付多少。按用量付费，在目前来说应该会成为主流，不过以后随着技术的进步，免费的估计也会指日可待。#为什么AI大厂开始卖Token#

24. 央视信息，OpenRouter 最新数据显示，中国 AI 大模型周调用量达到 4.69 万亿 Token（3 月 9 日至 3 月 15 日），连续两周超越美国。全球调用量排名前三的位置也被中国模型包揽。Seedance2.0一段15秒钟的视频token消耗量就达30万token以上，OpenClaw和各种龙虾最近的繁荣，带动了中国大模型的调用增长。摩根大通预测，中国的 AI 推理 Token 消耗量将从 2025 年的约 10 千万亿增长至 2030 年的约 3900 千万亿，五年间增长约 370 倍。

25. #首批OpenClaw用户开始清醒了#我突然想起了，DeepSeek当时火的时候访问不了，好多人为了跟风，给自己电脑装了DeepSeek最小模型服务，占用资源不说，主要还没用，没多久就卸载了。OpenClaw也一样，首先你要考虑清楚你安装小龙虾能帮助你做什么？其次你考虑你的所有信息暴露给OpenClaw以后，如果泄露隐私怎么补救？最后你再考虑费用的问题，OpenClaw部署好以后，你还得调用DeepSeek、千问、豆包等AI的API接口，调用这些接口，按Token收费，这个费用可不低，因为OpenClaw不是大模型，而是AI执行工具。所以，你考虑好以上内容再决定要不要养龙虾。

26. 24 人团队研发新芯片每秒 17000 个 token，将对 AI 芯片市场带来哪些影响？

27. 随着"龙虾"走红，Token也开始成为AI世界的新"石油"。从OpenAI到Anthropic，从国内通义到Kimi，几乎所有大厂都转向了Token计费模式。#为什么AI大厂开始卖Token# 这背后逻辑很简单：大模型本质是吞金兽，按调用次数收费不够灵活，按Token计费更符合"用多少付多少"的经济模型。但问题在于，Token定价权完全掌握在厂商手里，同样的输出在不同模型间价格可能差出几十倍。我倾向于认为，Token会成为AI时代的重要计量单位，但能否进化成"货币"还要看两个关键：一是定价机制是否透明，二是是否有替代计量标准出现。毕竟算力才是底层硬通货，Token不过是算力之上的抽象层。你怎么看？

28. #微博声浪计划##听见微博# 热搜词：高管一个月烧20亿Token自称惭愧。昆仑万维方汉自曝月耗20-30亿Token仍觉惭愧，因同行日耗20亿、Meta员工单月2100亿。Token成新内卷指标，企业将其纳入考核，却引发算力空转等问题。业界呼吁转向ROI考核，避免表演性消耗。闫跃龙的微博音频

29. 英伟达本周交出了一份关键财报，不仅没有暴雷，反而堪称炸裂：平均每日收入飙升至惊人的22亿。#大咖观察 #红衣聊AI #英伟达 #黄仁勋 #财报

30. 2026年，AI大模型加速迭代，一个现实问题是：模型、应用、用户之间怎么价值流转？中国移动给的答案是Token。5月8日中国移动在Token运营发展分论坛上，正式发布Token运营生态体系，同时联合科大讯飞、中兴、华为等7家生态伙伴启动Token运营生态联盟。核心就四件事：筑牢根基让人人都有Token，打通渠道让处处可用Token，激活生态让行行受益，全链协同让环环皆通。简单来说，就是要实现Token像流量一样人人能用、处处可用。目标也很明确：让Token不再是少数人的专属，而是全民普及的数字通用凭证。#中国移动把Token玩明白了#

31. 连续霸榜OpenRouter的MiMo终于出了Code Plan（他叫Token Plan），之前OR上的免费试用也没有过这么高的占比，核心还是模型本身好用，拿来干活的东西为了省几百块一个月的token费用上垃圾模型导致干活失败才是因小失大，最贵的Max套餐600不到，目前算下来一个月16亿Credit，性价比上非常可以，而且预计MiMo之后，国产模型套餐会跟进一次订阅覆盖全模态模型~目前Credit到Token结算规则如下，目前看来鼓励上V2 Omni，V2Pro等效8亿Token，1M上下文也有4亿Token：MiMo-V2-Omni 256k 上下文：1x（消耗 1 Token = 1 Credit）MiMo-V2-Pro 256k 上下文： 2x（消耗 1 Token = 2 Credits）MiMo-V2-Pro 256k~1M上下文： 4x（消耗 1 Token = 4 Credits）MiMo-V2-TTS：0x（限时免费，不消耗 Credit）关键是没有 token集中使用限额——支持集中消耗 token ，高强度养龙虾或编程，体验拉满，不被打断

32. 真正的本地（24小时）在线的AI员工openclaw，天钡NEX395迷你主机本地运行大模型跑openclaw！

33. 【#火山引擎日均token调用量破100万亿# 】据晚点LatePost 独家获悉，自今年春节以来，字节跳动云计算业务火山引擎的日均云端大模型调用量已超过 100 万亿 Tokens（词元），不到两个月上涨了超 60%。来自个人用户的 Token 消耗近期也明显增长。据了解，全球目前只有三家公司的 Token 消耗量超过 100 万亿，分别是 OpenAI、Google 与字节跳动。不过字节跳动的 Token 消耗主要来自中国市场，海外市场则在快速增长阶段。

34. 云计算调价潮来袭！腾讯云宣布AI算力服务等涨价5%！

35. 一直觉得这轮算力荒被误读了。表面看是供给不够，H100交付要18个月，HBM缺口60%。但火山引擎谭待讲了句特别扎心的话：超过50%的Token消耗在智能体的“无效探索”上。翻译一下就是，我们不是算力不够，是模型太蠢，蠢到要靠反复试错来完成任务，蠢到单token再便宜也扛不住它的浪费。所以这场涨价潮的本质，是全行业在为大模型的智商缺陷买单。英伟达赚的每一分钱里，都有一半是模型“想不明白”交的学费。 #Token消耗激增引发算力涨价# token消耗激增引发算力涨价

36. 反直觉：前沿模型虽然贵，但反而更好卖#AI #大模型 #芯片 #ChatGPT #Token

37. 小米 MiMo 团队负责人罗福莉：全球算力跟不上 Agent 时代的 Token 消耗，出路不是更便宜的 Token，而是更省 Token 的框架和更高效的模型共同进化。一个技术细节：OpenClaw 的上下文管理做得非常糟糕。一个用户请求会触发多轮低价值的工具调用，每次都带着超过 10 万 Token 的长上下文窗口，实际请求次数是 Claude Code 自身框架的好几倍。换算成 API 价格，真实成本可能是订阅价的几十倍。罗福莉提了两个观点：第一，短期阵痛反而是好事。第三方框架被迫走 API 付费后，成本压力会倒逼它们改进上下文管理、提高 prompt 缓存命中率、减少无效 Token 消耗。第二，呼吁其他大模型公司不要在没想清楚定价模型之前盲目打价格战。低价卖 Token 的同时对第三方框架大开门户，看着对用户友好，实际是个陷阱，Anthropic 刚从这个坑里爬出来。

38. 罗福莉：各位醒醒吧，该结束token虚假狂欢了

39. #高管一个月烧20亿Token自称惭愧#居然有人不信一个月烧20亿，说真的一点都不稀奇。最近一直搞Openclaw，深切的感受到了烧token，尤其是一些复杂任务，玛德，前一天啥都顺了，啥都学会了，能上天能入地，结果转天一跑，他么的，他是谁他都不知道了，这沙雕，不烧token烧啥

40. #河南等地上线个人Token套餐##AI公司高管谈一夜蒸发几十万Token# 最近AI圈最扎心的吐槽，莫过于“一晚上问几句话，100万Token就没了还欠费”。这种“Token刺客”的经历，不管是个人玩家还是公司都感同身受。好在三大运营商陆续推出个人算力Token套餐，最低几块钱就能买到百万级额度，总算让普通人玩AI不再肉疼。更关键的是Token管理体系的完善，斑马智能高管提到的独立管理方案，能避免逻辑卡死导致的无意义消耗，这才是治根的办法。从流量漫游费到Token套餐，技术普惠的逻辑从未变过。当AI算力像手机流量一样亲民，普通人的AI创作时代才真的来了。（198字）

41. 【李彦宏：AI时代度量衡应为“日活智能体数”而非Token消耗】“大概在两年多前，我提出了一个非共识，就是要去卷应用（App），不要卷模型，到今天，应用终于开始看到曙光。” 5月13日，Create2026百度AI开发者大会上，百度创始人李彦宏演讲表示，过去三年，他的认知不断刷新，而今，通用智能体正在开启AI下一幕，而他当年提出的非共识也变成了共识。http://t.cn/AXiMzEiv 　　李彦宏提出，AI时代的度量衡为“日活智能体数”（Daily Active Agents，简称DAA），与移动互联网最通用的度量衡“日活用户数”（DAU）相对应。李彦宏还预测，未来DAA可能超过100亿。　　李彦宏表示，目前较接近业界共识的AI度量衡是Token（词符）消耗，但Token不一定代表终局，它代表成本，并不代表收益；它衡量的是投入，而不是产出。

42. 【量价齐涨不可持续，Token经济再平衡】每日经济新闻采访中的观点：近几个月，国际国内主要模型服务资费都有较大幅度上涨，DeepSeek则在资费方面再次击穿行业成本线。如果后续国产推理算力能进一步大规模部署，在Agent应用不断拉高消耗量的情况下，有望平抑持续上涨的Token价格。不过对GPT-5.5、Claude-Opus-4.7等模型的影响可能相对有限。Token量价齐涨有助于推高Token经济（AI用户付费习惯约等于AI产业造血机能），也是模型水准上升与算力紧缺之下供求关系的正常反映，但量价齐涨到一定程度会导致增长不可持续（实际上4月初有些平台的Token消耗量已经出现下降）。尤其Agent让Token调用量有数十倍乃至百倍增长的情况下，不断上调价格会抑制用户的Token消耗。GPT-5.5的同样任务更少Token消耗，和DeepSeek V4低出一个数量级的Token资费，某种程度上也可以视为技术驱动的市场调节，上游发起的Token经济的再平衡。网页链接

43. #Token是什么#用OpenClaw要注意token损失，看到有网友聊着聊着就欠费了，消耗也挺快的打开个文件费token费得起，跑个项目烧token又烧不起，要不找真人当ai，远程做工作，还比token便宜，新赛道真人人工智能就这样出现了

44. 17000 token/s，比B200快48倍！Taalas AI 芯片能否颠覆英伟达GPU？

45. 搞openclaw的配置使用，我的claude账号因为绑了下国内的信用卡，直接被封了。然后曲线救国，找了中转站，用了一下，看着烧token有点严重啊。随后定价写的和官方的一模一样，但总感觉，烧Token速度之快 #openclaw#

46. #微博声浪计划##听见微博# 高管一个月烧20亿Token自称惭愧，揭示AI行业正从工具试用转向算力军备竞赛。Token消耗成新指标引发争议，支持者认为试错必要，反对者警惕古德哈特定律陷阱。破局需从拼消耗回归看产出，聚焦真实业务结果，平衡探索与执行消耗。科技星辰说的微博音频

47. 腾讯、阿里都开始给员工发Token，鼓励使用 AI 工具工作，Token 以后会成为大厂福利标配吗？

48. 爆肝10亿token，我给OpenClaw做了个龙虾管家！【一键安装龙虾】

49. #小米MiMo模型周token消耗量破4万亿#小米大模型在一开始匿名上线，到公开认主之后依然保持着相当不错的势头，马斯克转发自家模型第一的榜单中能看到小米MiMo-V2-Pro悄悄拿了全球第三，到今天为止小米大模型依旧认可度超高，有着第一梯队的综合实力。截止到今天，小米MiMo-V2-Pro人气依然足够旺，这是全球大模型用户用脚投票的结果，破4万亿的消耗量只是阶段性成绩，小米M现在的token消耗量连创全球大模型新记录，稳稳全球第一梯队实力。这不是靠免费能做到的成果，如果不好用免费也只会用一次就放弃，持续的调用只能说明它是真的好用。虽然小米的MiMo已足够优秀，但依然还需要持续优化一生，一方面要稳定整体的token plan，另一方面也要持续优化大模型的具体实效，将优秀模型能力内化为品牌竞争力，去呈现更高质量的差异化功能，为品牌差异化赋能。

50. 大厂高管汇报上Agent，Token烧到员工加班查账；车企智驾一把手「无证上岗」坑惨团队；跨境3C一哥被海外平台CEO求「做局」丨AI情报局VOL.7

51. HermesAgent 超越 OpenClaw 成为全球 Token 消耗第一，这意味着什么？

52. #小米MiMo成首个周token消耗超3万亿模型##中国大模型包揽OpenRouter周榜前六# 迅猛！3月27日，OpenRouter最新周榜：小米MiMo-V2-Pro模型上线后迅速拿下周榜第一，成为OpenRouter史上首个周Token消耗量超3万亿的模型。中国大模型调用量也已包揽全球前六，进一步拉大领跑优势。

53. 李彦宏认为 AI 时代的度量衡可能是「日活智能体数」，比 Token 消耗，更接近价值，对此你怎么看？

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60. 昆仑万维方汉月烧20亿Token自嘲“惭愧”：你每月100块的AI“水电费”交了吗？一场关于阶层洗牌的Token暗战正在上演

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127. 现在的大模型token费用确实有点太高了，很多大模型1亿token的费用都达到200元以上，甚至达到60000元以上。 1亿token这个数据看起来好庞大，但对那些重度用户来说，有可能几天时间就消耗没了，尤其是对于企业用户来说更是如此，这种高昂的token消耗费才是目前AI落地的重要阻碍，如果to

128. 当Token使用量暴涨，LLM推理性能如何评估？

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133. 大模型的推理效率如何提升

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141. 大模型API调用成本飙升3倍！DMXAPI携免费大模型API突围，GLM-Z1-Flash轻量高效封神

142. 大模型推理慢，不是算力不够，而是“搬不动” 很多人以为：大模型推理慢，是算力不够。但现实是—— 很多时候瓶颈在显存带宽。推理时，每一层都要把权重从显存搬到计算单元。参数越大，搬的数据越多。如果带宽不够，GPU 就会等数据，算力利用率上不去。这类场景叫 memory bound。为什么量化会加速？因为参数变小了，搬运压力降低了。所以推理优化的关键不是一味堆算力，而是判断：你到底是 compute bound，还是 memory bound。理解这一点，你对大模型工程的理解就已经超过大多数人了。 #大模型 #机器学习 #面试 #求职 #职场干货

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147. 实测链上数据：少数地址把持绝大部分Token筹码

昆仑万维董事长自曝月耗30亿Token，AI算效战争打响

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昆仑万维董事长自曝月耗30亿Token，AI算效战争打响

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