1. 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。

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5. 部署完本地量化gemma4 openclaw调用本地算力token，实现了联网搜索，打通了微信的clawbot，正好把所有硬件资源拉满，且卡在没有暴显存的边缘，刚刚好。这就是我为什么要升级这次硬件的原因，AI agent的全面本地化，实现了个人智能体token自由。难怪有人花钱请人配置，这一套组合拳下来，一般人真搞不定。

6. 所有与客户信息有关需要进行数据分析的，都不能用公有AI，必须用本地AI，这是一个强合规问题。法律，医疗，咨询，教育，金融等等大部分行业有强烈的本地化模型需求，这个需求会成为接下来一年的新的增长点。未来一年的投资方向必须注重本地化，小型化，行业细分AI需求方向。你不在今年搞本地AI，就像没在两年前搞AI编程一样，一两年后直接被降维成“古法编程”。优先布局行业私有模型、端侧本地 AI、数据隔离推理、轻量化微调、离线 AI 解决方案相关赛道。整体来看，数据合规倒逼 AI 下沉本地，垂直小模型会成为下一阶段产业与资本核心风口。

7. 按Token计费大概率会成为AI时代中短期的主流计费模式。Token是AI处理语言的最小计算单元，其消耗与算力、计算时长直接挂钩，按Token计费能让使用量和成本精准匹配，适配当下AI从单次对话转向持续调用的使用场景，尤其是OpenClaw这类智能体走红后，复杂任务的多步交互更需要这种“用多少付多少”的灵活模式。大厂扎堆卖Token，是AI行业商业化的必然选择，既让开发者和企业客户成本可控，也能让大厂收益与算力消耗直接挂钩，同时不同模型的Token定价差异，也能精准匹配不同客户的需求。当然这种模式也有成本预判难的短板，长期来看会逐步向按结果付费过渡，但在AI能力尚未实现结果量化的阶段，Token作为算力的标准化度量，仍是当下最适配的计价方式。#为什么AI大厂开始卖Token#

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9. #Tokenmaxxing时代结束了吗#？【#硅谷巨头开始审视无效AI账单#】就在几个月前，硅谷和华尔街对AI应用的普遍共识还是“越多越好”。为了鼓励员工拥抱变革，多家公司设立硬性目标，要求使用AI工具的开发者达到一定比例。亚马逊、迪士尼、摩根大通、毕马威等公司还设立内部排行榜来追踪员工的token消耗量。Visa则开始表彰那些利用AI大幅提升工作效率的团队，例如提供可以用于购买咖啡机等产品的内部积分。在这种氛围下，一种被称为“Tokenmaxxing”的职场现象诞生了——一些员工疯狂“刷分”，甚至用功能最强大的高级模型来回答最简单的问题或闲聊，仅仅是为了让自己显得走在AI技术的前沿。随着账单激增，企业高管们开始警觉：Token消耗量的激增带来财务压力的同时，并没有转化为对等的生产力。面对数百万美元可能“打水漂”的风险，企业正在踩下刹车，并调整自己的考核体系。4月初，Meta内部一名员工搭建了一个名为“Claudeonomics”的非官方排行榜，追踪员工的token消耗量，并设有“Token Legend”（Token传奇）等荣誉称号。排行榜显示，排名最高的个人用户在30天内平均消耗了2810亿至3285亿个token，按公开定价折算，费用可能接近200万美元。这一情况被报道后，该排行榜就被撤下。Meta方面表示，公司不主张将个人token数据作为评估绩效的主要方式。“Tokenmaxxing”终结？硅谷巨头开始审视“无效”AI账单

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12. “本次价格调整背后，离不开小米技术团队在推理系统上的持续优化。” “我们基于 SGLang HiCache 完整支持 SWA（Sliding Window Attention），将 KV Cache 在 GPU 显存、CPU 内存、SSD 等多级存储之间的数据搬运量降低至优化前的近 1/7，并将可缓存 token 数量提升至优化前的近 5 倍，显著提升了缓存命中率和推理效率。”

13. 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#

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18. 【科技巨头紧急叫停AI Token竞赛：5亿美元账单逼出理性AI时代】多家美国科技公司因AI Token消耗失控面临巨额成本压力，亚马逊已取消内部用量排行榜，微软将停用Claude Code，Uber提前耗尽全年Token预算。企业正从盲目追求数量转向关注ROI与实际产出，呼吁智能路由分配模型资源，标志AI应用进入精细化成本管理新阶段。-----当AI使用账单飙升至单月5亿美元，科技巨头们终于按下了Token消耗的暂停键。此前盛行的“Token Maxxing”——将词元消耗量作为创新KPI的做法，正迅速退潮。Meta、亚马逊、Uber等曾设内部用量排行榜，但很快发现员工为刷排名而用AI查天气、写邮件，偏离真实业务价值。亚马逊已正式取消排行榜，微软计划6月底前停用Claude Code订阅，Uber则在2026年前四个月就烧光全年Token预算。Salesforce预估今年付给Anthropic费用达3亿美元，正推动“智能路由”系统，按任务复杂度动态匹配高低成本模型。高管们不再问“用了多少”，而是追问“带来了多少可交付功能” 。这标志着AI落地从狂热投入迈入精算回报的务实新周期。#烈焰童子说##科技妈咪##科技先锋官#

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20. #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

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23. 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。

24. 大型项目的规划和初始生成可以用claude4.7，效率与完成度确实高。现在claude4.7已经不是大模型的概念，而是一个工程项目管理SAAS。配合claude code或是cursor它包含了很多任务，如原始需工程化拆解，架构设计辅助，服务治理，工具编排，harness，devops，自动化测试，自修复方案等。但维护阶段一定要把coding任务切到本地上来，项目起来以后一次分析的上下文就有几千万的token，根本消耗不起。这些token一般来说生产力回报极小但又不得不做。因此必须进行code plan的本地化承担，否则软件公司的利润都被模型公司拿去了。因此，我建议的ai coding方案：前期规划 + 项目初始化用 Claude 4.7 做：需求拆解、架构图、微服务 / 模块划分、脚手架、DevOps 配置、测试方案、任务拆解，一次性生成完整工程基线。中期开发 & 长期维护把 Code Plan、编码、局部重构、Bug 修复、迭代开发全部切本地私有化模型和本地agent。公司必须把高频、海量 Token 的编码维护留在本地，只把低频、高智力的顶层规划交给云端顶级 SaaS 大模型。另外，我的看法是稍微有点规模的公司都要开发自己的专属agent，这条路是没得选的。

25. 阿里云团队版 Token Plan，是把多模型调用、Agent 工具兼容、团队坐席管理、成本统计和数据安全打包成一个企业订阅方案。它适合的不是单个普通用户，而是：开发团队；电商运营团队；内容团队；AI 应用创业团队；需要统一管理 AI 使用成本的企业。阿里云这次不是单纯卖 Token，而是在把 AI 使用方式从“个人零散调用”，推向“企业统一管理”。

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28. #Token计费时代可能会土崩瓦解#以前按Token算钱，中文不仅比英文贵两三倍，用多了账单直接起飞，企业根本不敢放开用。现在巨头们发现按字卖钱不仅让客户预算兜不住，自己的算力投资也像坐过山车。改成按固定算力包月，确实比数着字数收钱实在多了，以后用大模型估计不用再抠抠搜搜精简提示词了，你们觉得哪种模式更靠谱？

29. #为什么AI大厂开始卖Token#你可能没听过Token，但每次用AI聊天、生成图片、甚至让智能体帮你订机票，背后都在“烧”它——Token，是大模型处理语言的最小单位，中文里1个Token≈1～1.5个汉字，英文则≈0.75个单词。它不是字，也不是词，而是AI理解世界的“语言积木”。更关键的是，Token正成为AI经济的通用“货币”。英伟达CEO黄仁勋称其为“数字石油”，阿里刚成立Token Hub事业群，目标直指“创造、输送、应用Token”。全球日均Token消耗已超百万亿，中国甚至反超美国。OpenClaw等AI智能体一晚上能烧掉100万Token，成本堪比加油。未来，所有AI Agent都将靠Token驱动——不睡觉、不停工、持续消费。Token不仅是计费单位，更是算力服务化的体现：从“买硬件”变为“买燃料”。专家预测，到2030年，Token消耗将暴增3亿倍。普通人想省钱？记住：精简提问、清空历史、慎用高阶模型！

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