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国产AI模型便宜，为何还要租高价算力？

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05-17 11:32

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视频生成DeepSeek时刻！清华&生数开源框架提速200倍，一周斩获2k Star

#为什么AI大厂开始卖token#这样子类似于手机流量费。 Token可以理解为AI世界的流量收费对象变了，手机流量费是向人收的，用于上网浏览、看视频。而Token费是向开发者或企业收的，用于让AI处理、生成信息。 Token是什么，可以理解为AI认识的字词碎片。大模型不认识文字，只认识Token。比如“你好”可能被拆成1个Token，而一篇万字小说可能包含上万个Token。怎么计费的，这就更接近“流量费”的逻辑了。每调用一次AI，费用 = （输入Token数 + 输出Token数）× 单价。就像发短信按字数计费，你问的问题越长、AI写的回答越长，花的Token就越多。大厂为什么都开始卖Token，而不是直接卖软件？按需付费门槛低，如果AI模型是辆超跑，卖软件就像卖车（一次付几十万）。卖Token则像做出租车（按里程付费）。对用户来说，起步价很低，用多少付多少；对大厂来说，则能把生意做成源源不断的“订阅服务”。成本决定的，大厂运行这些超大型AI，每次推理（也就是你提问它回答）都要消耗巨大的算力（GPU电力）。按Token收费，能直接把算力成本转嫁出去，用户问得越多，收费就越高。用计费规范用法。有些场景需要AI读几十页合同（输入贵），有些需要AI写长篇报告（输出贵）。按Token计费，能精确地区分不同任务的成本。 Token就是AI世界的数据流量包，手机流量让你获取信息，而Token则让你获取AI的思考和创作能力。

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1. 视频生成DeepSeek时刻！清华&生数开源框架提速200倍，一周斩获2k Star

2. #为什么AI大厂开始卖token#这样子类似于手机流量费。 Token可以理解为AI世界的流量收费对象变了，手机流量费是向人收的，用于上网浏览、看视频。而Token费是向开发者或企业收的，用于让AI处理、生成信息。 Token是什么，可以理解为AI认识的字词碎片。大模型不认识文字，只认识Token。比如“你好”可能被拆成1个Token，而一篇万字小说可能包含上万个Token。怎么计费的，这就更接近“流量费”的逻辑了。每调用一次AI，费用 = （输入Token数 + 输出Token数）× 单价。就像发短信按字数计费，你问的问题越长、AI写的回答越长，花的Token就越多。大厂为什么都开始卖Token，而不是直接卖软件？按需付费门槛低，如果AI模型是辆超跑，卖软件就像卖车（一次付几十万）。卖Token则像做出租车（按里程付费）。对用户来说，起步价很低，用多少付多少；对大厂来说，则能把生意做成源源不断的“订阅服务”。成本决定的，大厂运行这些超大型AI，每次推理（也就是你提问它回答）都要消耗巨大的算力（GPU电力）。按Token收费，能直接把算力成本转嫁出去，用户问得越多，收费就越高。用计费规范用法。有些场景需要AI读几十页合同（输入贵），有些需要AI写长篇报告（输出贵）。按Token计费，能精确地区分不同任务的成本。 Token就是AI世界的数据流量包，手机流量让你获取信息，而Token则让你获取AI的思考和创作能力。

3. #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

4. Token经济学：AI时代的新货币战争【硅谷101】

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

6. 戴密斯：AI最大的瓶颈是算力，AI公司的差距会拉大#谷歌 #戴密斯哈萨比斯 #DeepMind #新药研发 #算力

7. NWM 2.0味儿对了！蔚来重回行业前列？错峰发一下NWM 2.0。视频略长，结论是，智驾不再是蔚来的短板，而且NT2的4 Orin优先更新，依旧是体现了蔚来这家公司自始至终的人文气质。中长期看，蔚来NWM的优势，一个是早期的千T算力，一个是软（算法自研）硬（神玑芯片）能力。后续可以把用户的限制算力租赁一下，费用节省和算力提升效果应该很棒。 #蔚来##蔚来智驾##蔚来世界模型全新版本发布# http://t.cn/AXq07g7M

8. 5月初权威算力行业专项分析白皮书正式对外发布，精准锚定2026年全球AI算力底层赛道核心变革拐点，算力市场底层逻辑迎来根本性重构。行业重心全面脱离前期高投入、高能耗、重资本的大模型专项训练单一赛道，全域转向低成本、高适配、规模化落地的AI常态化大规模推理刚需场景。伴随全行业AI智能代理（AI Agents）加速渗透千行百业，政企端、产业端、消费端全链路落地节奏提速，企业算力采购布局逻辑同步务实调整，不再盲目扎堆重金迭代全新底座大模型，核心诉求聚焦轻量化部署、低功耗运维、高效能常态化推理落地，压降算力综合使用成本、提升模型全域适配效率成为核心考核指标。产能端供给侧突发结构性失衡，韩国两大头部半导体巨头集中倾斜核心晶圆产能，全力保障AI算力配套高带宽内存（HBM）订单交付，直接挤压通用存储产能空间，导致民用级普通DRAM内存、NAND固态闪存现货供给持续偏紧，供需错配直接拉动5月初全球服务器专用内存现货价格短期异动上行，全链路硬件配套成本小幅波动。供需倒逼产业链快速迭代补位，英伟达、华为等全球头部核心芯片厂商快速响应市场刚需，敲定2026年二季度集中投产上新计划，专项推出深度适配推理场景、功耗优化拉满、并发算力强化的新一代定制化算力架构，精准承接全域推理算力缺口，稳住全产业链算力供给底盘。

9. 国产大模型联手华为！DeepSeek V4定档4月下旬发布，参数量达1万亿，上下文100万tokens，可在单张RTX 5090上运行，API价格预计比竞品便宜10-50倍，已全面迁移至华为昇腾950PR芯片，而且国产大模型编程能力将首超OpenAI。

10. 为什么chatgpt是收费的，我们的豆包和deepseek是完全免费的?

11. 马斯克又画饼：100GW太空算力集群，6万亿参数的Grok5，特斯拉的车要卖爆#马斯克 #AI #openai #谷歌 #算力

12. Rubin 是首代大规模搭载 HBM4 的架构。在技术层面，训练主要是 Compute-bound（计算受限），Batch比较大，而推理，尤其是长文本和高并发，是极度 Memory-bound（带宽受限）的，Batch小，延迟要求高，毕竟是服务大量群众的。Rubin 把带宽拉到 20TB/s 以上，本质上就是为了解决推理时的吞吐瓶颈。 Rubin 当然能训练，英伟达的卡从来不偏科。但为什么要强调推理？因为 HBM4。训练吃算力，推理吃带宽。Rubin 把内存带宽拉到 Blackwell 的两倍多，摆明了是要在推理端降维打击，能训练是保底，推理成本降一个数量级才是 Rubin 让大厂掏钱的主要原因。。现在大厂手里囤了那么多 H100 还没跑满，为什么还要盯着还没出的 Rubin？就是因为推理太贵。训练是研发投入，咬牙也就过了；但推理是日活开支，那是每天都在烧的钱。Rubin 的 HBM4 就是避免长期烧钱，没有谷歌的TPU也就算了，现在有个魔鬼TPU在边上，TPU 推理每 Token 成本比 H100 低 4 倍，不求变是不行的，不买是不行的。。我厂有很多V100，也有H100，AMD 的MI250，300X 等，现在GB200还太贵，TPU要用谷歌云不方便，Rubin还没发布，我作为厂长，当然要了解和学习这里面的名堂。。当然我肯定没写过实际代码，就像老黄也没写过，不妨碍我们吹牛啊，对不对。

13. 【硬核教程】教你搭建Mac AI集群！4台M3 Ultra，运行万亿参数大模型！

14. 都在问泡沫何时破，老黄直接下了更大的赌注 #英伟达#黄仁勋#ces2026#GPU#AI新星计划

15. 如果明天算力不再决定胜负，你觉得你手里的哪张牌能赢？ #大咖观察 #红衣聊AI #ChatGPT #算力 #AI

16. 同样是 AI，一边是以色列顶尖技术，贵到普通人用不起，一边是伊朗受限环境下，做出低成本普惠 AI。很多人只崇拜高端、烧钱的 AI，却看不起实用、接地气的方案。但真相是：AI 从来不是越贵越强，也不是越先进越好。高精尖代表天花板，却被成本、资源、算力牢牢卡死；普惠型看似普通，却能让更多人、更多国家真正用得上。以色列和伊朗，刚好走出两条完全相反的路：一条砸钱堆技术，一条省钱做落地。你以为落后的，其实在解决真实痛点；你膜拜的，却只属于少数人。到底什么才是 AI 的未来？是只属于少数人的高精尖，还是惠及大多数人的低成本普惠？看完这条视频，你会重新理解：适合自己的，才是最好的 AI。#以美袭击伊朗##伊朗炸了美国科技巨头数据中心##伊朗7小时5轮导弹射向以色列##热点解读# http://t.cn/AXVbwoom

17. #算力银行要来了#算力银行是能将分散、闲置的 GPU、CPU 等算力整合池化，通过跨区域、跨周期智能调度，实现算力灵活存取与价值变现。盘活存量资源，将社会算力利用率从不足 30% 提升至 60% 以上，减少数据中心重复建设。，对企业而言，降低数字化门槛，中小企业无需重金购置硬件，按需租用算力，成本可降 50% 以上。催生新型产业分工，带动算力调度、优化、经纪等新业态，完善数字经济产业链。更能普惠创新能力，让算力像水电一样普及，为智能制造、智慧医疗、数字孪生等领域提供低成本动力，加速新质生产力形成。

18. AI大厂集体转向卖Token，这不仅仅是计费模式的变更，底层逻辑是把Token当成了AI时代的“数字电力”和“硬通货”。#为什么AI大厂开始卖Token#最核心的商业动因在于惊人的价值增幅。一度电几毛钱，通过算力转化为Token服务后，价值能翻20多倍。这简直是把电力“点石成金”。所以现在的竞争焦点早就变了，不再单纯比拼模型参数，而是看谁的Token成本更低。中国厂商之所以能发起“价格战”，底气就在于国内的电力成本优势和绿电布局，MiniMax把价格打到美国的几分之一，靠的就是这种“电力套利”。这甚至重塑了全球贸易链——数据流向中国，消耗我们的绿电算力，最后赚回美元。未来，Token就是AI经济的基石，谁能把Token做成全球通用的“标准燃料”，谁就掌握了智能时代的话语权。（图片由ai生成）#AI大厂月薪3万疯抢文科生#

19. 英特尔掌门人警告：AI内存危机彻底爆发！别再盯着算力了，这才是真卡点。#大咖观察 #红衣聊AI #内存 #算力 #英特尔

20. 从算力到存储，谁能掌握AI时代的“口粮”？ #大咖观察 #红衣聊AI #算力 #存储 #硬件

21. GPU利用率不到15%，AI产业最大的浪费正在被这家公司改写｜甲子光年

22. 核心AI场景首超英伟达，一场国产算力的“破局叙事”｜甲子光年

23. 18个月，中国Token消耗狂飙300倍！别乱烧钱了，清华系AI Infra帮你腰斩API成本

24. 感谢 OpenClaw，国产大模型终于知道怎么挣钱了

25. 云涨 Token 涨，DeepSeek 偏降价？其他的企业集体上调 AI 算力价格，行业 Token 成本普涨之际，DeepSeek V4 却逆势降价，V4-Flash 输出价低至 2 元 / 百万 Token，仅为竞品的 1/40，上演价格反向操作，DeepSeek的底气在哪里？系统方面，DeepSeek通过稀疏注意力革命，在同样是百万 Token 场景下，推理算力需求降至前代 10%-27%，KV Cache 占用仅 7%-10%，这就让长文本成本不升反降。V4-Pro 1.6T 参数仅激活 49B，V4-Flash 284B 参数仅激活 13B，避免全参数计算浪费，算力利用率拉满。小模型继承大模型能力，推理成本再降 50%。在硬件方面，DeepSeek 率先全栈适配华为昇腾 950，从 CUDA 迁移至 CANN 框架。国产芯片单卡推理性能为英伟达 H20 的 2.87 倍，采购成本更低。芯模协同优化，训练推理成本较海外方案降低 70%-85%，直接对冲云厂商涨价影响。市场方面，2026 年是AI智能体落地元年，Token 消耗呈指数级增长，低成本是规模化关键。DeepSeek 采用了V4-Flash 低价走量，V4-Pro 走高端市场的市场价格策略。开源吸引开发者，降低企业落地门槛，是能够快速抢占市场份额的。DeepSeek 逆势降价，是国产 AI 摆脱海外依赖、靠技术定义成本的里程碑。这场降价，本质是国产 AI 的成本革命与话语权争夺。

26. 新加坡放弃美国AI模型，改用中国开源模型#据新加坡媒体报道，11月25日，新加坡国家人工智能计划宣布了一项重大技术路线调整：在其最新发布的、旨在服务整个东南亚的旗舰大模型中，放弃了美国开源体系，转而采用中国企业的开源架构。有分析认为，这一事件在全球AI版图上投下了一颗重磅信号弹：中国开源AI模型正在从技术追赶者，变为全球信赖的“技术底座”。与此同时，中国AI风暴也刮到了美国。英国《金融时报》报道称，美国麻省理工学院的研究发现，过去一年，中国团队开发的开源AI模型下载量占比上升至17%，首次超过美国同行，在AI技术的全球应用中取得关键优势。超维界的微博视频

27. 云计算调价潮来袭！腾讯云宣布AI算力服务等涨价5%！

28. 黄仁勋可能真的开始疯狂自救了，AI算力的游戏规则变了！对中国来说，这反而是一个窗口期。#红衣聊AI #黄仁勋 #英伟达 #芯片 #大有学问

29. 这次春节AI大战，国产模型与国产芯片第一次，双向奔赴！ #春节世界观察 #新年囤点专业货 #燃起来了大国重器 #大咖观察 #红衣聊AI

30. AI在太空觉醒：人类算力正在离开地球 Al在太空“觉醒”：人类算力走出地球！战略级科技计划发布 #人工智能 #太空算力 #超算 #英伟达 #马斯克

31. #为什么AI大厂开始卖Token#AI大厂纷纷按Token收费并非噱头，而是行业走向成熟。Token是AI计量最小单位，能精准核算算力成本。如今AI已是生产力工具，写代码、做方案、跑智能体，算力消耗直接爆炸；运维成本极高，免费根本顶不住。按Token计费既公平可持续，用多少算多少，对厂商和用户都公平。这也说明AI从概念落地成了真刚需[思考]

32. 国产开源大模型全球累计下载量突破100亿次，我国已成为全球人工智能专利最大拥有国，专利申请量全球占比达60%。目前，我国AI企业数量已超过6200家，2025年人工智能核心产业规模超过1.2万亿元。 DeepSeekV4与华为昇腾国产芯片体系深度适配，证明了国产大模型也可以在本土算力架构上更高效、更低成本地运行。

33. Logan Thorneloe：我花4000美元买了一台顶配MacBook，只为了验证一个假设：本地AI模型能否取代每月100美元以上的云端订阅？经过数周真实的开发测试，结论比预想的更有启发性。现在的轻量化模型远比想象中强大。即便只有7B参数的模型，其表现也远超其体量，足以处理90%以上的日常开发任务。事实上，你并不一定需要128GB内存的顶配设备，32GB或64GB已经能够流畅运行非常出色的模型。本地化不只是为了省钱，更是为了夺回掌控权。它意味着更严密的隐私保护、零延迟的稳定性，以及永远不会因为服务商调整而随机降级的性能。本地模型没有宕机时间，它是你专属的、永不疲倦的数字劳动力。然而，真正的瓶颈不在模型本身，而在工具链。将本地模型无缝、可靠地接入现有的开发工具需要付出大量的调试成本。此外，高性能运转带来的风扇噪音和电池续航缩减，也是追求本地算力必须付出的代价。关于这笔投资是否划算，我的建议是：如果你每月在Cursor或Claude上的订阅支出超过100美元，那么投资硬件是明智的，因为模型只会变得越来越小、越来越强。但如果你的替代方案是谷歌等厂商提供的免费额度，那么昂贵的硬件投资就很难在短期内收回成本。我最终选择的策略是：将本地模型作为主力工作马，处理绝大部分编码任务；而将免费的云端大模型留给那10%需要极致性能的复杂场景。算力本地化不仅是技术选择，更是一种数字主权的回归。当模型变小、硬件变强，开发者终于可以尝试摆脱订阅制的枷锁。我的具体配置方案是：使用Qwen3系列模型，通过MLX框架进行部署，并配合Qwen Code CLI作为核心开发工具。 x.com/loganthorneloe/status/2002393827869626587

34. 性能提升15倍！？摩尔线程国产新显卡和AI算力本，能成么？

35. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

36. 看着DeepSeek V4为了跑在华为昇腾芯片上，专门推迟发布、重写底层，心里还挺感慨的。这次V4能真正跑起来，软硬件适配总算有了突破。FP4推理算力是H20的2.87倍，虽然功耗也翻倍，但这条路开始走通了。你们觉得国产芯片这次能跟上来吗？

37. 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。

38. 鲁大师老板亲自下场实测 AI 效果！带着自家的“龙虾 AI” 5 天写完 6.6 万字网文，居然还成功拿下了番茄小说的签约合同。最狠的是，鲁大师直接把这款神器做成了本地化部署版——LFClaw（鲁大师免费龙虾）。🤖 硬核亮点：1. 本地运行：不用云端，不占 token，彻底解决一天烧几百块钱的痛点。2. 数据安全：内容存在自己电脑里，私密性拉满。3. 0 门槛：傻瓜式安装，小白也能在本地跑起大模型。既然是免费龙虾，名字也直白：L（鲁大师）F（Free）Claw 。想 0 成本体验 AI 创作效率的，冲就完事了！#AI创作#

39. AI最烧钱的战场：数据中心的真实账单【硅谷101】

40. #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。

41. 真有人用龙虾openclaw搞钱了，这个方案算开外挂吗？

42. 中小企业做AI，真的只能被算力、成本、技术卡死吗？别慌！华为最新发布的AI数据基础设施，号称要打破中小企业AI转型的死局！有人说它是中小企业的救命稻草，OceanStor A800兼容旧设备、护投资，FusionCube A1000开箱即用、提效80%，彻底降低入门门槛；也有人质疑，这不过是巨头的又一次布局，中小企业真能靠它逆袭？它到底是帮中小企业突破瓶颈、激发创新，还是换种方式绑定企业？为什么说它能让中小企业不用再烧钱做AI？这条视频，拆解华为AI基础设施的真相，揭秘它能否真正赋能中小企业。#AI生活指南##微博超有用视频大赛##科普大作战##科技先锋官# http://t.cn/AXf4SD2c

43. #DeepSeek致谢近300研发者10人已离职#最近大殖子们可急了，V4这一版是国产算力+国产大模型，从底层颠覆老美科技例外论。而且V4也把token价格打下来了，未来距离普惠又近了一步。不过第一个说普惠的其实是meta，第一个开源的的确也是meta，但是能走到最后的我觉得应该是中国，如果国外做不到，那就只能被中国的倾销了。

44. //@有S型曲线的高叔叔:blackwell加了fp4，本身就相当于一倍带宽，nvidia早就在推理上大力优化了//@梁斌penny:这次带宽提升尤其大，就是为了跑大量小batch，高并发的。//@有S型曲线的高叔叔:从市场需求的角度来讲，加强一下推理肯定是没错的… 但是nvidia最近几代哪一代不是翻倍的算力和带宽提升？它的策略本质在于各个方向保持最大提升，没有短板，促成训推精度一体，保障训出来的低精度模型可以直接原地推理不掉精度。

45. 字节太卷了，赶在最后一个工作日，发布了豆包大模型2.0（Doubao-Seed-2.0）来看看它都带来了哪些升级。这次豆包2.0一口气上了四个版本，分别是: ❶2.0 Pro：面向深度推理与长链路任务执行场景，对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro; ❷2.0 Lite：兼顾性能与成本，综合能力超越上一代主力模型豆包1.8; ❸2.0 Mini：面向低时延，高并发与成本敏感场景，估计超过之前的1.6Flash模型； ❹Code版(Doubao-Seed-2.0-Code)：编程场景专用模型。和之前的豆包1.8一样，豆包2.0全系列模型都是混合推理模式，支持关闭思考，或者选择开启高，中，低三档思考深度。从整体上看，豆包2.0全面升级了多模态能力，在各类视觉理解任务上均达到世界顶尖水平。视觉推理，感知能力，空间推理与长上下文理解能力表现尤为突出，豆包2.0Pro在大多数相关基准测试中取得最高分。#豆包大模型2.0发布##HOW I AI##过个有AI年#http://t.cn/AXtVqn2X

46. 黄仁勋喊出“推理拐点”，边缘推理的机会窗口打开了吗

47. 只需三步！14G显存也能跑，腾讯混元video 1.5“小钢炮”本地部署实测

48. 为什么国产AI大模型能赚钱了？

49. 纯国产算力炼成，中国大模型抢占全球定价权

50. 价格差10倍！字节VS OpenAI

51. 近期国产大模型在海外平台 OpenRouter 的调用量份额达 61%，反超美国模型的 29%，实现 “Token 出海” 突围。这并非低价倾销，而是极致性价比的体现

52. 国产大模型连续5周霸榜全球冠军

53. 能源优势是关键

54. 国产大模型MiniMax M2.5再霸榜！连续5周全球大模型调用量冠军

55. 百度文心大模型5.1深度实测

56. 国产AI大模型何以性价比碾压海外竞品？

57. 中国AI模型成本比美国低，核心降本技术是什么？

58. 国产AI模型凭Token价比如何抢占市场？

59. AI市场“用脚投票”，国产模型靠这三点征服全球市场→

60. 用国产大模型API，到底能省多少成本？

61. H100租价快破5块一小时，老板们连夜改合同，这算力真成硬通货了

62. 2026算力租赁全景解析

63. 国产算力更新，会议要点！

64. 重磅催化！国产大模型 V4 将至，算力租赁再起飞

65. 大模型开源商用时代结束了最近国产旗舰大模型的开源协议，密集发生了变化

66. 老芯片 H100 租金暴涨 40%，AI 算力荒全面爆发

67. 算力租赁

68. 【东吴计算机】国内算力时代开启

69. GPU云服务渗透率持续提升，灵活低成本算力方案受市场追捧

70. 2026年GPU租赁性价比排行

71. 2026年性价比最高的5个GPU云服务商及起售价解析

72. Token经济来临！谁在闷声做“算力房东”？

73. DeepSeek V4推理成本对比

74. 推理成本跌了50倍，算力账单怎么反而涨了

75. DeepSeek V4成本仅OpenAI的1/175

76. 成本仅 3.3%！DeepSeek V3.2 叫板 Gemini 3

77. Token经济学

78. 信建投

79. 算力涨价，谁赚走了利润，谁在承担成本

80. 算力半年涨了40%，但真正值得关注的不是价格

81. 从越用越便宜到越用越贵，谁在为AI的“算力饥渴”买单？

82. 算力涨价潮

83. 租用NVIDIA H100旗舰算力攻略

84. 96h，1万美金，几块人民币、和一行大概都没读的小字

85. 免费才最贵？你正在为AI隐性成本买单

86. 一文拆解企业AI落地的完整成本

87. 免费AI，悬了

88. 我支持豆包收费以及国人喜欢免费的代价是什么？

89. 2025 开源推理大模型白嫖指南

90. 为什么外国的AI是收费的，我们的豆包和deepseek是免费的?

91. 别再被套路！安装免费调用贵到哭，这8个大模型无套路随便用

92. 为什么国外ChatGPT 收费，而国内大模型，例如百度文心一言，阿里的通义千问，字节的豆包却免费用？

93. 豆包或许要开始收费了

94. 豆包开始收费了，DeepSeek 凭什么还免费？四个原因说清楚

95. 免费AI要“悬”了？大模型付费风暴背后的算力真相 - 哔哩哔哩

96. 豆包要开始收费了，免费AI和付费AI，答案会不一样吗？

97. 云厂商集中涨价，大模型服务"越用越便宜"成历史，2026年Token调用量突破140万亿

98. AI算力行业解析

99. AI产品怎么定价

100. 订阅制迎来终局

101. 新闽江网 | Token 计算

102. token 计费体系建设，势在必行了！

103. Token 定价权战争

104. Token经济崛起

105. 从参数军备转向场景决胜

106. 新闽江网 | 谁能算清 AI 时代的 “Token 账单”？

107. AI竞赛下半场,国产大模型与国产算力开始合流

108. 阿里云ai模型租赁价格多少钱一天:企业算力成本深度解析

109. 国产大模型杀疯了！GLM-5距全球最强只差3分，价格却便宜好几倍

110. Token工厂化：AI产业从算力计费走向Token计费的关键拐点

111. 推理成本太高、算力不够用？单纯堆卡没用，得靠极致的“压缩”与“调度” | AICon

112. 从算力、推理、成本看 AI 接下来的几年

113. 国产大模型春节前集体上新，参数越小跑得越快，算力成本被彻底下

114. 把Llama 3推理成本从100万降到500块，我只动了三个地方

115. 中邮证券：Token需求膨胀引致算力紧缺算力环节全线涨价

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