Token成本压力如何重塑企业AI部署策略_服务软件

1. #微博声浪计划##听见微博# Anthropic以年化收入300亿碾压OpenAI，15个月增长30倍创纪录。其80%收入来自企业客户，变现效率为OpenAI8倍，多云架构降成本。OpenAI面临C端免费用户占比高、推理成本侵蚀利润问题。行业竞争转向企业场景，格局生变。种斌Marco的微博音频

2. 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#

3. 用科技行业的黑话说：LLM 的护城河，本质是智商（Intelligence）。“用过了就回不去”的效应非常明显。春节砸钱推广能短暂占据非早期采用者（Late Majority），但回报短暂（聪明的模型可以迅速转移用户），且ROI 可疑（低净值用户潜在回报无法抵消聪明的模型的推理成本，RLHF 价值也可疑）。要知道 Apps 根本不同的地方在于，因为 LLM 的推理成本，用户扩张的边际成本并不是 0 。这种推广的 LTV（用户生命周期价值）> CAC（获客成本）+ 长期推理成本的公式？大概率破产。这波推广本质上是大型互联网公司在 AI 时代的一次‘路径依赖’（Path Dependence）的症状发作。。。而 Apps 时代的 “流量入口逻辑”（Traffic Entry Logic）已经过时，超大规模云端模型的逻辑是 SOTA（State of the Art），能力强就是最大的流量入口。

4. Claude Opus 4.6 和 Sonnet 4.6 的 100 万 token 上下文窗口今天正式全面开放（GA），且不加价，按标准价格计费，无论请求长度是 9K 还是 900K token，单价完全一样。 Opus 4.6 的定价是输入 $5、输出 $25（每百万 token），Sonnet 4.6 是 $3/$15。此前超过 20 万 token 的请求需要加 beta 标头，现在直接生效，已有代码无需改动。除了价格统一，这次更新还有几个实际变化：单次请求可处理的图片和 PDF 页数从 100 提升到 600；所有上下文长度享受相同的速率限制，不会因为请求变长而被限流。Claude Code 的 Max、Team 和 Enterprise 用户在使用 Opus 4.6 时将默认启用 100 万上下文，意味着对话压缩（compaction）频率大幅降低，更多对话历史得以完整保留。在准确率方面，Opus 4.6 在 MRCR v2 基准上得分 78.3%，Sonnet 4.6 在 GraphWalks BFS 上得分 68.4%，均为同类前沿模型在百万 token 长度下的最高分。简单说就是：窗口虽大，信息检索能力没有打折。 Anthropic 引用了多家客户的反馈来说明实际效果。 Cognition（Devin 背后的公司）表示，此前大型代码差异塞不进 20 万上下文窗口，需要分批处理，容易丢失跨文件依赖；现在整个差异一次送入，代码审查质量更高，流程也更简单。Ramp 的工程师提到，Claude Code 在调试时经常消耗超过 10 万 token 检索各类数据源，一旦触发压缩就会丢失细节、陷入重复调试循环，百万上下文直接消除了这个问题。该功能今天起通过 Claude Platform 原生支持，也可通过 Amazon Bedrock、Google Cloud Vertex AI 和 Microsoft Foundry 使用。 http://t.cn/AXVmRMYf

5. API要200刀，老金找到零费用替代方案Agent Reach，实测9大平台!

6. 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？

7. #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

8. #科技先锋官# 当ChatGPT流畅对话、Sora生成逼真视频时，这些智能奇迹的诞生伴随着巨额成本与环境代价。斯坦福大学《2025人工智能指数报告》警示，AI模型训练的成本与碳排放正呈爆炸式增长，成为行业不可忽视的灰色阴影。训练一个千亿参数的商用大模型，成本普遍在200万至1200万美元之间，GPT-4的训练成本更是高达6300万美元。这背后是数万块高端GPU的集群运算。GPT-3训练就动用了近3万块GPU，连续运转数周，仅算力租赁费用就超500万美元。GPT-3训练消耗的1287兆瓦时电力，相当于1000户中国家庭一年的用电量，对应碳排放约748吨。全球大语言模型年碳排放已达1067万至1861万吨，相当于亚马逊雨林年固碳量的3.6%。中国因能源结构特点，贡献了全球AI领域54.4%的碳排放。现在低碳AI已经成为重要的追求目标。中端GPU在能效比上更具优势。混合精度训练、模型剪枝等技术可降低超30%的能耗。将数据中心建在水电丰富地区或采用光伏供电，能进一步削减碳足迹。开源模型的普及更能避免重复训练，显著降低行业总排放。#AI创造营##AI创作热点##AI生活指南# 种斌Marco的微博视频

9. 电信将推出天翼 Token 币和 Token权益，这是什么，为何三大运营商开始全面推广Token套餐？

10. #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！

11. 云计算调价潮来袭！腾讯云宣布AI算力服务等涨价5%！

12. 谷歌Gemini 3.1新模型深夜掀桌, 每秒狂飙363 token! 1/4价格暴击Claude

13. 中国移动把Token玩明白了！10亿用户轻松接入AI算力新时代

14. #DeepSeek估值半个月飙涨350%#半个月涨350%，DeepSeek从100亿冲到450亿美元。国家队大基金首次跨界领投，腾讯阿里排队跟投，资本疯抢首轮融资份额，看上去是一场“国产AI造富神话”。暴涨背后有真东西。新一代模型V4适配华为昇腾，推理速度提升35倍，成本仅为行业十分之一，成为全球首个脱离英伟达生态的万亿参数大模型。技术硬，替代价值明确。但别只看热闹。商业化依然靠低利润API收费，盈利模式模糊；半年内5名核心研究员被腾讯、字节挖角。估值涨得猛，地基未必牢。普通用户最该关心一件事：免费还能吃多久？分层收费已在测试中。高光之下，DeepSeek还没回答那个关键问题——技术领先，怎么变成可持续的生意？http://t.cn/AXJmVtQy

15. 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

16. 字节火山开源的上下文数据库OpenViking, 专为 AI Agent 设计。该项目通过文件系统范式，统一管理智能体所需的记忆、资源与技能，解决了传统 RAG 架构中信息碎片化和检索低效的问题。1. 文件系统管理范式 → 解决碎片化问题：基于文件系统范式，将记忆、资源、技能进行统一上下文管理；2. 分层上下文按需加载 → 降低 Token 消耗：L0/L1/L2 三层结构，按需加载，大幅节省成本；3. 目录递归检索 → 提升检索效果：支持原生文件系统检索方式，融合目录定位与语义搜索，实现递归式精准上下文获取；4. 可视化检索轨迹 → 上下文可观测：支持可视化目录检索轨迹，让用户能够清晰观测问题根源并指导检索逻辑优化；5. 会话自动管理 → 上下文自迭代：自动压缩对话中的内容、资源引用、工具调用等信息，提取长期记忆，让 Agent 越用越聪明。项目：github.com/volcengine/OpenViking#HOW I AI# #过个有ai年#

17. “烧Token”成KPI，有程序员一个月花掉15w

18. 一个月烧掉 930 万元 Token 的人，也没烧出个答案

19. 火山引擎有了它自己的Token经济学

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. Token并不等同于“货币”

22. 每天140万亿算力消耗到底藏着什么机会？这场大会可能有答案#移动云智能新空间

23. OpenAI Codex 彻底免费！Ollama、llama.cpp 接入本地大模型，AI Agent 开始全自动干活！Token 自由真爽！| 零度解说

24. 花15分钟搭一套国产AI系统，把Clawdbot巨额token成本干到0

25. 罗福莉：各位醒醒吧，该结束token虚假狂欢了

26. 问：上下文（Context）和上下文窗口（Context Window）什么差别？这两个概念经常被混用，但其实指的是不同层面的东西：上下文是指 AI Agent 在执行任务时实际拥有的所有信息，包括系统提示词、用户的对话历史、检索到的文档、工具调用的结果、记忆模块注入的内容等等。你可以把它理解为“Agent 此刻脑子里装的所有东西”。上下文是一个动态的、可以被工程化管理的概念——哪些信息该放进来、什么时候放、怎么组织，这就是现在越来越多人说的 Context Engineering。上下文窗口则是模型层面的一个硬性限制，指的是模型单次推理能处理的最大 token 数量。比如 128K、200K、1M 这些数字，说的就是上下文窗口的大小。它本质上是一个“容器的容量”。打个比方：上下文窗口是你厨房操作台的面积，上下文是你实际摆在台面上的食材、调料、菜谱和工具。台面就那么大（上下文窗口有上限），但你放什么上去、怎么摆放（上下文的管理）决定了你能不能高效做菜。在 Agent 开发中，一个核心挑战就是：Agent 需要的上下文往往远超上下文窗口的容量。对话越来越长、工具调用结果越来越多、检索的文档越来越大——这些都在消耗上下文窗口的空间。所以才需要各种策略来管理：摘要压缩历史对话、选择性检索而不是全量灌入、及时清理不再需要的中间结果等等。简单总结就是：上下文（Context）是“内容”，上下文窗口（Context Window）是“装内容的容器”。做 Agent 工程的核心功夫之一，就是在有限的“上下文窗口”里塞进最有价值的“上下文”。

27. #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。

28. 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。

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

30. 智能体上下文工程：为什么文件系统成了AI记忆的最佳载体？

31. #微博声浪计划##听见微博# DeepSeek连续两天降价，将大模型API调用成本压至全球新低，首日V4-Pro开启2.5折，次日全系列输入缓存命中价降至原价1/10。此举改写AI行业定价规则，开发者高频场景成本骤降90%以上，推动AI从技术探索向普惠落地过渡。闫跃龙的微博音频

32. LLM 推理是如何工作的？

33. 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？

34. 罗福莉：龙虾成本黑洞显现，需要更高token效率的Agent框架

35. 历史性时刻！M芯片Mac支持雷电外接GPU进行AI大模型计算！

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

37. 深度｜MiniMax交出全球首份大模型业绩报，以系统效率迎战Token海啸

38. 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。

39. Token 是否具有边际成本趋零的特征？

40. 多家AI Token涨价后，怎么养“龙虾”最划算？

41. 算力服务乱象丛生，如何让token更高质量流通？｜甲子光年

42. #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]

43. #小米首次登顶全球开源大模型第一#Xiaomi MiMo-V2.5 系列模型正式开启了公测，包含 MiMo-V2.5、V2.5-Pro、V2.5-TTS Series、V2.5-ASR 四款产品。其中： MiMo-V2.5-Pro定位小米迄今最强模型，在通用智能体、复杂软件工程、长程任务等维度，已能与 Claude Opus 4.6、GPT-5.4 等全球顶尖Agent模型正面抗衡。可稳定完成涉及近千轮工具调用的长程任务，超长周期内逻辑一致，指令遵循能力大幅提升。仅用 4.3小时、672次工具调用，就用Rust从零实现了完整的SysY编译器（北大《编译原理》课程项目），在隐藏测试集上取得233/233满分，还在11.5小时内自主开发出具备完整功能的视频编辑器Web应用（代码量8192行，1868次工具调用）。 MiMo-V2.5定位为Agent场景而生的原生全模态大模型，支持同时看、听、读，把理解转化为行动。Agent能力全面超越上一代MiMo-V2-Pro，API成本降低约50%。多模态感知能力超越上一代MiMo-V2-Omni，跨模态推理、视频理解、图表分析能力显著提升，在VideoMME、CharXiv、MMMU-Pro等评测中逼近甚至超越业界顶级开源模型。除此之外，全系列Token效率得到了前所未有的优化。在相同Agent基准（ClawEval）分数下，MiMo-V2.5-Pro相比Kimi K2.6节省42% Token，MiMo-V2.5相比Muse Spark节省50% Token，全球开发者已经对Mimo的Token效率赞不绝口了。小米还对Credits计费做了简化，取消了按上下文窗口区分倍率，MiMo-V2.5消耗1Token=1Credit，MiMo-V2.5-Pro消耗1Token=2Credits。订阅新增了连续包月（老用户自动续费次月7折、新用户77折）、包年（全年88折）。所有已购买Token Plan的用户，Credits额度将全部重置清零，重新开始计算。

44. 当大模型撞上存量系统：企业AI的“第三条路”｜甲子光年

45. 黄仁勋喊出“推理拐点”，边缘推理的机会窗口打开了吗

46. #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

47. #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”。

48. 刚看到个有意思的，用文言文跟大模型对话，平均能省 30%-40% 的 token。核心是文言单字表意，同个意思字数少很多，对中文优化的模型效果更明显。不过也有局限，太追求简练容易语义模糊，反而更费 token。我觉得平时直接精简白话就够用了，硬转文言反而容易说不明白，没必要硬凹。 #文言文可减token乎# #微博跨域计划# #AI创造营#

49. DeepSeek官方宣布，DeepSeek-V4-Pro 模型 API 价格将于2026年5月31日结束2.5折优惠活动后，正式调整为原定价的1/4，即：每百万tokens输入（缓存命中）0.025元，输入（缓存未命中）3元，输出6元，创全球大模型价格新低。

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

51. 阿里成立 Token Hub 事业群，由吴泳铭直接负责，此次架构调整对阿里 AI 发展有怎样的影响？

52. 老师好，求推荐 #普通人现在不建议养龙虾##龙虾在中国可实现百万Token成本1元# 【“虾客”最头疼的算力成本，中国科学家用DeepSeek大模型，实现每百万Token一块钱】“龙虾”并不是人工智能模型，而是一个“人工智能体”，它能选择合适的人工智能模型作为“大脑”，来操作用户的电脑来干活。当然，“龙虾”要想把活干好，离不开算力、人工智能模型、开发者社区等的支持。中国科学家用DeepSeek大模型，实现了Token（词元）生成速度到7.3毫秒。在Token（词元）的输出的成本上，已经实现了每百万Token（词元）大概一块钱人民币。北京新闻的微博视频

53. #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。

54. AI大神的焦虑：自己是研究工作的瓶颈，Token用得不够多#AI #人工智能 #卡帕西 #Agent #算力

55. #DeepSeek下个王炸是什么# DeepSeek2026年的王炸大概率聚焦长上下文与效率优化的深度融合，继2026年初灰度测试百万token上下文模型后，DeepSeek将完善相关技术，依托mHC流形约束超连接与Engram条件记忆模块，解决长序列计算的内存开销问题，实现100万token下的高准确率推理。DeepSeekV4完整版模型的发布应该也是DeepSeek的一个重要的更新，新模型将结合混合专家架构优化，延续DeepSeek低成本高性能的优势，让中小企业也能便捷接入顶尖AI能力。推动开发者共建垂直场景应用；贴合2026年AI从会生成向会行动的进化趋势。#HOW I AI#

56. 全球AI频繁宕机的背后，企业更大的危机正在逼近

57. 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#

58. 目前来看Token应该就是趋势了。在此之前先简单解释一下什么叫Token。他就是AI每次理解问题和生成答案所消耗的单位换句话说就是算力成本。现在很多大厂开始选择出售Token可以说是个相当聪明的选择。从一开始的AI整体精细到单位。换句话说，你用哪家AI我不管，但算力要买我家的。这在未来很有可能形成有AI无Token的情况。在不久的将来Token很有可能成为AI间的通用货币，一个AI模型对于复杂事物的理解就将取决于其Token的多少。#为什么AI大厂开始卖Token#

59. 黄仁勋和李彦宏提出的两个核心指标，勾勒出AI行业的进化轨迹：Token决定了成本的下限，而DAA（日活智能体数）决定了价值的上限。黄仁勋的Token视角，聚焦的是AI的“生产端效率”——它把Token看作未来数字世界的硬通货，比拼的是每瓦算力下的Token吞吐量，本质是芯片、成本与功耗的极致内卷，解决的是“AI怎么造得更便宜”的问题。而李彦宏提出的DAA，则把视角拉向了“应用端价值”。当AI从被动对话走向主动执行，衡量生态繁荣的标准，不再是消耗了多少Token，而是有多少智能体真正在为人类干活、交付结果。它关注的是AI的产出效率、实际价值，解决的是“AI能创造什么”的问题。从Token到DAA，本质上是行业逻辑的升级：从单纯比拼技术成本，转向比拼真实价值创造。前者是AI的“工业化生产指标”，后者才是AI时代真正的“繁荣度量衡”。#create2026百度ai开发者大会##李彦宏#

60. 小米官宣MiMo-V2.5 系列 API 永久降价，最高降幅达99%，不区分输入长度；Token Plan 计价体系优化，加量不加价，用量提升至原5-8倍；百万亿 Token 创造者激励计划圆满收官。·MiMo-V2.5 系列 API 永久降价。相比原始 API 定价，新定价最高降幅可达 99%，且不再区分上下文窗口长度。·Token Plan 计费体系优化，新版 Token Plan 计费体系定价不变，Credits 大幅提升，加量不加价，用量提升至原 5-8 倍。·现有 Token Plan 用户额度全量重置。无论当前套餐用量如何，所有已订阅 Token Plan 且当前仍在有效期的用户（包括参与百万亿 Token 创造者激励计划并获得 Token Plan 的用户，涵盖 Apache 软件基金会专属福利用户）的 Credits 额度将于北京时间 5 月 27 日 0:00 全量重置，并按新计费规则执行。小米表示，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。小米基于 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。同时，小米还通过优化专家并行方案、输入长度分桶策略等，进一步提升了集群输入吞吐能力，从而在保障服务质量的前提下持续降低单位 token 服务成本。依靠技术的持续创新，小米希望通过提供兼具低成本与顶尖能力的模型服务，撬动真实、持续、规模化的推理需求，推动完整 AI基础设施链条的建设。让更多的人能用到更好的模型——这是 MiMo 不变的使命。

61. 经常用大语言模型辅助开发时，面对命令行输出信息冗长，导致消耗大量Token，真是头疼。rtk（Rust Token Killer）是个高性能CLI代理，可以过滤、压缩常见开发命令的输出，在LLM上下文中帮助减少60%-90%的Token消耗。它支持ls、git、cargo、pytest等众多命令，能把冗长输出变得简洁明了，比如git push原本几十行输出，用rtk只需要一行“ok ✓ main”，既省Token又高效。优势：- 单个Rust二进制，零依赖，安装轻量- 自动hook命令，实现透明优化，LLM完全不用担心上下文爆Token- 支持token节省统计和历史分析，精细监控效果- 跨平台支持macOS、Linux、Windows- 丰富Commands覆盖主流开发流程（git、cargo、npm test、docker等）- Tee机制保留完整失败日志，避免重复命令执行浪费Token安装也简单，macOS/Linux直接brew一键安装，或者用脚本快速部署。推荐给使用Claude Code或其他LLM代码助手的开发者和团队，大幅降低Token费用、提升交互效率必备！GitHub：github.com/rtk-ai/rtk#AI创造营##人工智能#

62. #阿里CEO直接负责TokenHub事业群#阿里成立TokenHub，说白了是这5个核心原因： 1. 抢AI时代的“铸币权”Token就是AI的“通用货币”，未来AI Agent干活、企业用AI服务，都按Token计费。阿里把通义、千问、MaaS、悟空全整合到TokenHub，就是要统一AI的“生产-分发-收费”标准，把Token做成AI世界的硬通货，掌握定价权。2. 解决内部“各干各的”以前AI团队分散，模型、产品、商业化目标割裂：研发追技术指标，产品追用户数，没人盯着“Token成本和变现”。现在以Token为唯一抓手，所有人目标一致——让Token更便宜、更好用、更能赚钱。3. 押注AI Agent爆发未来百亿级AI Agent会替代大量人工，它们24小时跑，Token消耗量会爆炸。阿里判断AI Coding、企业服务已过临界点，云服务正从给人用转向给AI用。TokenHub就是为这个“超级需求”建的总枢纽。4. C端+B端双线收割千问抓C端个人助手，悟空事业部主攻B端，把AI嵌入钉钉、企业工作流。从模型研发到MaaS平台，再到C/B端应用，形成完整闭环，不让对手在任何环节卡位。5. 组织彻底换引擎互联网时代靠“产品+流量”，AI时代靠“Token+算力”。TokenHub把组织基本单位从“产品”换成“Token”，CEO吴泳铭亲自带队，就是要把AI从“技术部门”升级为集团核心战略，和电商、阿里云平起平坐。总结起来，TokenHub是阿里在AI时代的“总指挥部”，用Token统一技术、产品、商业化，抢下未来AI生态的主导权。

63. 算过Token账单吗？这小盒子能省下好几万

64. 黄仁勋，开启智元（Token）时代

65. AI 推理一文通：从 LLM 全流程到算子革命

66. OpenAI发布GPT-5.4 mini与nano，以更低成本逼近旗舰模型性能

67. Token战争悄然打响，高盛：基础设施瓶颈终将消解，AI叙事面临重新定价

68. iPhone本地跑Gemma 4火了，0 token时代还有多远？

69. 实测OpenRouter黑马模型，批量任务秒级响应，成本只有GPT-5.4-mini的1/10

70. #小米MiMo模型API降价# 这个价格确实够狠，首先小米上来就是永久降价不玩虚的，而且反手就给老用户用量额度重置了一波，不管你之前用了多少，加上之前100万亿免费Token计划，小米确实太宠开发者用户了！从行业角度来看，小米降价99%确实是有这个底气在里面的小米推理系统KV Cache搬运量降到1/7、缓存token量翻5倍，可以说小米将顶尖AI能力，技术优化后的红利直接快速带给开发者。可以发现，中国顶级大模型们正在重新掌握定价主动权，不是亏本烧钱的价格战而且将算力利用和系统效率发挥到极致的表现，小米认为从来就不该是奢侈品，人人都能用得起，我相信当Token使用成本进一步降低，整个AI行业的发展会越来越快，需求越来越大，技术演进也会越来越快！

71. 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#

72. #用声音马住中国年##微博声浪计划# 月之暗面K2.5模型上线20天收入超2025全年，全球付费用户增170%，企业API调用量涨4倍，海外收入占比首超国内。40天获12亿美元融资，估值升至100-120亿美元，阿里腾讯联合领投。但需验证盈利模式能否覆盖算力成本，C端用户粘性待考。种斌Marco的微博音频

73. AI 算力计价是否会逐渐从「按词元计费」转向「按任务/结果计费」？

74. 在线调用 Claude Code 时，回答冗长浪费 tokens 导致成本飙升。drona23/claude-token-efficient 只需在项目根目录放入一份 CLAUDE.md 文件，无需代码改动，即可自动让 Claude 回复更简洁、减少多余客套与冗言，让重度输出工作流节省超过60% token，降低成本。主要功能：- 去掉无用开头结尾客套语- 避免重复复述问题- 简化代码方案，不胡乱扩展- 阻止错误认同和多余建议适合：- 需要高频多轮自动化调用的团队和项目- 欲稳定输出格式，方便解析- 代码生成、自动化代理、流水线工作不适合：- 低频简短查询，因文件加载成本占优- 需要详细讨论或复杂架构设计时GitHub：github.com/drona23/claude-token-efficient放入项目后，Claude立刻变得更简短高效，节省数万tokens，助力成本控制及流程提速。#AI开发##成本优化##自动化工具#

75. 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。

76. #用声音马住中国年##微博声浪计划# 千问Qwen3.5-Plus成本仅谷歌大模型5%，API调用0.8元/百万Token。总参数3970亿但推理仅激活170亿，256K上下文吞吐量提升19倍，跨模态能力强。春节赋能年俗，企业端推动AI下沉，消费端加速普惠，关键指标全球领先。宇思说科技的微博音频

77. 黄仁勋在CES 2026放大招！重磅发布下一代AI芯片平台Rubin，已全面投产，推理成本暴降10倍，训练效率飙升3.5倍，下半年发货！更炸裂的是，Rubin整合6颗芯片，覆盖计算、网络到安全，AWS、微软、谷歌、OpenAI等巨头已抢滩。

78. 【阿里悄悄上线Qwen 3.6 Plus，零定价背后是什么信号】快速阅读：阿里Qwen团队在OpenRouter悄然上线Qwen 3.6 Plus Preview，输入输出均为$0，支持100万token上下文。与Claude Opus 4.6的$5/$25和GPT-5.4的$2.5/$15相比，这不是价格竞争，是另一套打法。---没有发布会，没有博客长文，Qwen 3.6 Plus Preview直接出现在OpenRouter上。免费注册，调用，1M上下文，输入输出$0。直达：openrouter.ai/models/qwen/qwen3.6-plus-preview:free社区的反应很直接：“白嫖。”这个词其实值得认真对待。OpenAI和Anthropic花了几年时间建立的前沿模型定价体系，基本逻辑是：能力越强，token越贵，长上下文更贵。Claude Opus 4.6输出每百万token收$25，GPT-5.4超过272K上下文后输入直接翻倍。这套定价是有道理的，算力不是免费的。Qwen给出$0，不是因为算力突然不值钱了。混合架构（hybrid architecture）加上长上下文优化，让Qwen系列在单位算力下处理更多token成为可能。更关键的是，预览期收集prompt和completion数据用于模型改进，这本身就是另一种“付费”。用户用算力换数据，Qwen用数据换迭代。这笔账不亏。有网友提到，在Agentic coding场景下测出了50到158 tokens/s的速度，前端开发和多步workflow的可靠性明显强于Qwen 3.5。这类反馈本身就是最值钱的东西，比内部测试集更真实。有观点认为，Qwen此举不是要打价格战，而是要打测试覆盖率。当全球开发者都在免费跑大型代码库和长文档时，模型暴露的边界比任何基准数据都准确。当然，免费不等于没有代价。预览版的稳定性、幻觉率、速率限制，这些都是真实问题。没有公开权重，无法本地部署。数据隐私也不是小事，企业用户在生产环境里要想清楚。闭源旗舰模型靠什么守住$25的定价，这个问题现在比三个月前更难回答。

79. 在AI推理领域，谷歌TPU正以4倍于英伟达GPU的性价比，掀起一场技术革命。曾经主导机器学习训练的英伟达，正面临从训练到推理转型的严峻挑战。训练是一次性重投入，推理却是持续的“马拉松”——2024年OpenAI推理成本高达23亿美元，是训练费用的15倍。预计到2030年，推理将占据75%的AI算力需求，市场规模达2550亿美元。谷歌TPU专为推理优化，采用流水线阵列架构，显著降低延迟和能耗（比GPU节能60%-65%），并且单价低于英伟达H100。在Midjourney切换到TPU后，推理成本降低65%，吞吐量提升3倍。Anthropic计划部署百万TPU，Meta也在推动数十亿美元TPU采购，表明顶级AI公司正加速从GPU向TPU迁移。ASIC（应用专用芯片）如TPU以专精取胜，摆脱了GPU的多功能设计带来的资源浪费，适合海量、稳定的推理服务。尽管TPU生态依赖谷歌云及TensorFlow/JAX，对灵活性有一定限制，但面向推理的高效能和成本优势不可逆转。未来AI基础设施将是GPU负责研究训练，TPU主导大规模推理的混合格局。这场变革对创业公司尤为重要，TPU降低推理门槛，助力中小团队与巨头竞争。对于企业CTO，推理成本的爆发性增长迫使其重新审视硬件策略，提前布局TPU可节省40%-60%预算，同时降低碳排放压力。英伟达虽然推出Blackwell架构试图提升推理效率，但仍难撼动TPU的成本优势，投资者已开始大规模减持英伟达股票，预示其市场统治力将被蚕食。总结来看，AI算力的未来属于针对推理的专用芯片。TPU的强势崛起标志着AI基础设施进入“推理时代”，企业不抓紧转型，势必被成本压力和竞争力拉开差距。合理利用TPU和GPU各自优势，灵活部署混合方案，将是稳健的应对之策。原文：ainewshub.org/post/ai-inference-costs-tpu-vs-gpu-2025

80. 阿里开启 Token 战略，喊出云+AI 年收入破千亿口号，底气从哪来？

81. Token 消耗量，能否成为预测经济活跃度的新指数？

82. 【龙虾已疯，吃不起了】#养龙虾火爆大模型开始涨价#大模型越强，token越贵。#token涨价普通人养得起龙虾吗#刚用上“龙虾”（OpenClaw）试验21世纪最先进人工智能助手的你，过不了几天就开始频繁查看银行卡账单。“逮虾户”一多，token花费如流水。随着需求增加，大公司开始涨价。3月13日，腾讯云的混元系列模型涨价。腾讯云的涨价并不是行业首例。2026年以来，全球云计算行业已经掀起涨价潮，全线调整计费标准，和过去一年“价格战”形成鲜明对比。token涨价，不仅有“龙虾”火爆的原因，更有供需的深层矛盾。虽然，各界AI大佬喜欢喊“买token就是投资自己”，但是，一个普通用户到底需要多少Agent、需要多少token，反而是“不用就落伍”的焦虑下最容易被忽视的问题。绝大多数用户对token的消耗、模型能力和定价机制都缺乏足够的了解，也被“Agent时代来临”的宏大叙事裹挟，急于为自己不需要的能力埋单。#洞见计划#

83. 首篇自进化智能体系统技术报告出炉：Token成本直降近10倍，省钱又高效！

84. 小米：请叫我 Token 价格屠夫

85. 罗福莉：Claude订阅封杀龙虾背后，真正的出路不是更便宜的token

86. #DeepSeek正式跨入图文交互时代#我的DeepSeek还没有单独的识图模式，还挺期待实力体验效果的，随着越来越多AI大模型开始收费，DeepSeek就显得更香了。免费还好用，真是普通人使用AI的最优选，同时也是打破信息差的关键利器。

87. 我有一个判断未来不大可能有一个模型一骑绝尘，脱颖而出，这个可能性极低。因为有蒸馏，做再好，也被蒸走了。那么拼的真正是什么呢？我认为是效率，也就是达到大家水平都差不多的时候，别管是自己搞的，还是蒸的，最后拼的是吐token的效率，那些什么deepseek短期的模型算法优势，根本不值得一提，守不住的。。最低成本能大规模吐token的一定能把所以对手全推掉。。如果现在还在花时间研究模型怎么优化，方向可能是错的，而在想办法优化吐token怎么效率更高，价格更便宜，这个方面才是对的。当然我们不能说现在国内哪家在沿着这个方向干，说了影响大家情绪，但是真的有至少这么一家，已经在准备决战了。。各方面都投入非常非常巨大，当然，对我们这种业务形态，我们是需要行业百花齐放的。最终扣成本细节会是成败的关键，而真正想明白这有点的厂商，还非常非常少。。

88. #DeepSeek永久2.5折#这下属实给力了，DeepSeek直接把V4-Pro模型API的优惠改成永久定价原本只是限时折扣，现在5月31号过后也不会涨价，固定维持原价四分之一的价位。百万token缓存输入才0.025元，性价比直接拉满。模型本身上下文规格也提升不少，日常开发、商用调用成本一下子降下来，对从业者来说妥妥利好消息

89. #河南等地上线个人Token套餐# 不用再为算力贵发愁啦！数字生活越来越美好，就像当年流量漫游费取消一样，如今算力高成本也在成为过去。个人Token套餐普及，让每个人都能安心用AI。#AI公司高管谈一夜蒸发几十万Token#

90. 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。

91. 大模型的记忆能力现在完全靠内存的大小决定，也就是上下文的大小决定了当前大模型的智能水平。这与去年我们玩小模型硬吃显存的逻辑是不一样的。现在经过量化的小模型已经能稳定地高效产出tokens。我在本地的gemma4上下文测试时一直对话，上下文的用量除着对话不断抬升内存用量，直到拉满然后爆炸了。从内存用量一半到爆炸，GPU显存几乎纹丝不动。也就是说对显存的需求被量化的压缩给控制住了。硬件从GPU的算力，发展到了存储容量的记忆力比拼。所以各大厂商都在无限堆推理上下文内存。但对内存的依赖应该在算法上可以优化，将上下文进行关键压缩和向SSD固化，需要时再对内存激活。不过内存厂家也是SSD厂家。这就是为什么最近半年多，内存被拉冒烟的根本原因。当LLM的算法遇到scaling law的天花板，内存大小决定了智能化程度。注意算法扰动，如果真出现数倍级压缩算法，那么内存的预期就会被暴击。因为现在认为内存决定能力还看不到天花板。我们迫切需要内存上下文量化技术和内存版MOE的出现。

92. #微博声浪计划##听见微博# 中国AI出海进行时！依托西部绿电和“东数西算”，Token成本仅为国际竞品1/20，海外API调用占比25%。企业通过技术输出获资本加持，合规成生死线。工业端落地中东，消费端覆盖50种语言，轻量化出海趋势显现，但面临地缘博弈与技术代差挑战。小田Alice的微博音频

93. 大模型上下文工程指南

94. DeepSeek v4全面支持百万上下文 token，这意味着什么？到底有多厉害？

95. OpenClaw养龙虾，到底要花多少钱？

96. 英伟达CEO黄仁勋在Cadence Live 2026大会上强调，英伟达不仅生产昂贵的AI硬件，更是全球低成本AI Token的领导者。他直言：我生产的是全球成本最低的Token。Token是AI模型处理语言的基本单元，生成速度与成本直接取决于硬件与软件的协同效率。黄仁勋指出，单纯靠硬件暴力计算虽然能产出大量Token，但并非高效路径。真正关键的是软硬件深度适配，而这正是英伟达CUDA生态的护城河。经过多年工程迭代，CUDA软件栈已将英伟达硬件打磨成业内公认的最佳Token生成方案。尽管英伟达的AI系统售价高达数百万美元，例如Blackwell或即将推出的Rubin平台，单套设备能带来数十亿美元收入。但黄仁勋强调，这些系统的单Token生产成本和每瓦Token产出率均为全球最低。他的逻辑很直白：买得越多，省得越多。因为设备吞吐量达到前所未有的规模，摊薄到每个Token上的成本反而最低。#AI创造营#

97. AI 中转站是什么，便宜 Token 背后暗藏什么玄机？

98. 【AI API变相涨价，开源模型+人力成性价比最优解】快速阅读：当前的 AI 市场正陷入一种怪圈：厂商在拼命推高 API 价格和 Token 消耗，而这种“烧钱式”的溢价正逼迫企业转向“低成本人工 + 开源模型”的组合。当顶级模型（Frontier Models）的推理成本超过了雇佣一名海外工程师的薪水时，技术溢价的护城河也就到头了。现在的 AI 厂商似乎在玩一场危险的博弈。大家都在聊模型能力，却很少有人盯着账单看。一个很反直觉的现象是：订阅制（Subscription）的价格比 API 便宜了 10 到 40 倍。如果你花 90 美元订阅 Claude，其实相当于白嫖了价值几千美元的 API 调用量。这种补贴行为在 SaaS 领域很常见，但它正在变得不可持续。更离谱的是，厂商们似乎在通过“Tokenmaxxing”来变相涨价。新版本的 Tokenizer 效率变低，导致同样的任务消耗更多 Token；而 API 单价也在涨。这就像是你在用一个越来越贵的计费器，去跑一个越来越复杂的算法。有意思的是，这种趋势正在把用户推向另一个极端：开源模型 + 低成本人力。我们可以算一笔账。如果一个顶级模型的 API 调用成本在不断攀升，而像 DeepSeek 这样的开源模型在性能上已经能达到前沿模型的 90%，那么逻辑就变了。与其支付昂贵的“智力税”给美国实验室，不如雇一个懂业务的海外工程师，再配上一个便宜的开源模型。当这种组合的性价比在第 11 个月左右超过了纯 API 方案时，前沿实验室的价格天花板就出现了。这让我想起软件外包的历史。很多人觉得 AI 会取代外包，但事实可能恰恰相反：AI 正在让“高水平工程师 + 廉价模型”成为一种新型、高效的“外包”。这种演进不是线性的。当企业发现与其为昂贵的推理成本买单，不如把钱花在更具确定性的基础设施或人力上时，这场关于“智能”的军备竞赛，性质就变了。到底是一个全能但昂贵的“上帝模型”能统治世界，还是无数个“足够好”的小模型加上人类的监督能构建未来？这个问题，可能还没到能给出答案的时候。signalbloom.ai/posts/outsourcing-plus-localai-will-soon-become-more-economical-vs-frontier-labs/

99. 【黄仁勋：英伟达生产昂贵 AI 硬件，但也生产全球成本最低 Token】英伟达官方账号 @NVIDIAAI 今天（4 月 22 日）在 X 平台发布推文，分享了一段 Cadence Live 2026 活动演讲视频，英伟达首席执行官黄仁勋强调全栈策略是 AI 领导地位的核心，并提出“生产全球成本最低 Token”的观点。

100. nanobot 是香港大学数据科学实验室（HKUDS）开源的一个超轻量级个人 AI 助手，灵感来自 Clawdbot（OpenClaw 项目），但代码量只有约 4000 行，比 Clawdbot 的 43 万行精简了 99%。核心卖点：极简但功能完整——支持多 LLM 提供商（OpenRouter、Anthropic、OpenAI、DeepSeek、Gemini、Groq 等）、本地模型（vLLM）、多渠道接入（Telegram、WhatsApp、飞书）、网页搜索、定时任务、持久记忆和 Skills 扩展，全部用很少的代码实现。典型使用场景包括：实时市场分析、全栈开发辅助、日程管理、个人知识库问答。部署方式很简单： pip install nanobot-ai 安装后，配置一个 JSON 文件填入 API Key，就能通过命令行聊天或挂载到 Telegram 等渠道 24/7 运行。也支持 Docker 部署。这是一个面向研究和学习的项目，代码干净可读，适合想理解 AI Agent 架构的开发者拿来学习和二次开发。项目刚发布几天（2026 年 2 月 2 日上线），还在快速迭代中。github.com/HKUDS/nanobot 网页链接

101. 发布了头条文章：《使用 Claude Code：会话管理与 100 万上下文》 Claude Code 核心布道者 Thariq 深度解读上下文窗口管理策略：何时开新会话、回溯 vs 纠正、压缩 vs 清空、子智能体的最佳使用时机，以及如何避免糟糕的上下文压缩。使用 Claude Code：会话管理与 100 万上下文

102. 豆包突来大利好！2月14日，豆包大模型2.0正式发布，标志国产大模型迈入商用新阶段。本次推出Pro、Lite、Mini三款通用Agent模型与Code模型，全面覆盖不同场景需求。Pro版主攻深度推理与长链路任务，直接对标GPT 5.2与Gemini 3 Pro；Lite版性能成本兼顾，超越上一代主力模型；Mini版适配低时延高并发场景，布局更精准。此次升级核心是从娱乐交互转向企业级商用，相当于把AI工具从“娱乐玩具”升级为“商业工具箱”，契合当前AI产业化落地的核心趋势。结合A股市场逻辑，大模型迭代向来带动算力、应用、生态合作三大方向走强。本次豆包2.0系统性优化生产环境适配性，直接利好产业链核心标的。当前市场资金聚焦AI商用落地主线，国产大模型加速迭代将提升板块估值。相关龙头企业凭借技术合作与场景卡位，有望迎来估值与业绩双击。本次发布不仅是技术升级，更是国产AI商业化的关键一步。后续随着模型落地推进，产业链景气度持续上行，值得投资者重点跟踪布局。以上就是豆包2.0发布的核心解读与市场机会分析，觉得干货有用的朋友，点赞关注不迷路，后续持续更新龙头标的与操作思路

103. 就在刚刚，小米深夜宣布Mimo大模型价格调整，API价格五折起步，最高打0.1折，Token Plan包含的用量也大幅提升。这波价格直接对齐Deepseek，不是打价格战，而是在多项技术优化之后降低了使用成本，非常符合小米用高效率来压缩成本的风格。AI市场的大战，小米还在C

104. 在线聊天记录和上下文管理总是难题，消息太多模型上下文窗口很快就撑满了。一个超棒的开源插件 Lossless Claw（基于 LCM：Lossless Context Management），为 OpenClaw 提供了一套无损上下文管理方案。它用有向无环图（DAG）替代传统滑动窗口，完美保存所有消息，通过智能摘要浓缩旧消息，又能即时复原细节，感觉像和一个“永不忘记”的智能助手聊天。主要功能：- 所有对话消息持久存储到 SQLite 数据库，确保数据不丢失；- 采用 LLM 自动生成多层摘要形成聚合 DAG 结构，压缩旧内容但保持可展开细节；- 每次对话上下文由最新消息+层级摘要组成，极大扩展了上下文容量；- 配套 lcm_grep、lcm_describe、lcm_expand 等搜索和回溯工具，快速定位旧消息和内容；- 支持自动分层压缩、会话持久化，减少手动操作；- 多种可自定义参数调节压缩触发阈值、摘要深度、最新消息保护数量等。安装只需在 OpenClaw中执行插件安装命令，一键启用，适合想突破上下文限制的AI项目和研究者。GitHub：github.com/martian-engineering/lossless-claw#AI技术# #开源插件# #上下文管理##AI创造营##人工智能#

105. 未来“Token套餐”或成为AI时代标配“20年前，‘短信包’成了标配，10年前‘流量包’成了标配。今天，我们用AI写文章、做图片、生成视频、写代码，背后消耗的就是Token。”上述中国电信相关负责人判断，随着AI逐步融入办公与生活，Token也将成为手机套餐里的标配。他表示，从试商用数据看，目前既有开发者和企业用户，也有AI办公及尝鲜的个人用户，整体反响积极。而从运营商经营的角度来看，“Token套餐”的普及化也是长期趋势。通信行业资深分析师马继华对记者表示，运营商推出“Token套餐”，本质上是从“卖连接/流量”向“卖算力/智能”的战略跨越，将算力资源转化为可计量、可交易的商品，开辟了AI时代的第二增长曲线。“与上个时代不同，运营商从管道服务转型能力服务，一旦成功，具有历史意义。”他说。但他同时指出，当前运营商的Token运营也存在压力：“由于Token消耗发生在模型侧，运营商需要掌握核心模型，才能更精确地计量和掌控定价权。运营商需要牵头建立Token运营的新商业模式，并占据资金流动有利位置，掌握分发话语权。另外，目前Token计费对用户而言像一个‘黑箱’，不同模型、上下文的消耗差异巨大。运营商要实现收费透明化，就需要在技术和服务上创新，让用户的Token消费可控，比如提供消费熔断、实时提醒的服务。”马继华认为，当前智能体应用还比较少，且主要集中在电脑端，大众日常必须的Token消费应用还未出现，因此短时间内“Token套餐”还不是大众刚需。“不过，人工智能在发展，随着越来越多的个人和家庭应用出现，未来还是有很大前途的，也有可能成为新时代的智能化普及产品。”他表示。(央广网)

106. 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”。

107. 盘点一周AI大事(2月15日)｜王炸视频模型字节正式上线最强视频模型「Seedance 2.0」字节发布最强开源视频模型「Alive」工程师davidohyun开源龙虾女友「Clawra」爆火 Google升级最强推理模型「Gemini 3 Deep Think」智谱发布最强开源大模型「GLM-5」 MiniMax发布最强开源编码模型「M2.5」 Google官宣AI互联网协议「WebMCP」 Claude上线Windows版「Cowork」 Google Stitch炸裂升级千问发布最强开源图像模型「Qwen-Image-2.0」研究员开源最强语音合成模型「MOSS-TTS」研究员推出最强开源音乐模型「SoulX-Singer」研究员开源最强配音模型「Just-Dub-It」 #AI新星计划 #抖音年味新知贺岁 #前沿科技趋势发布月 #AIGC #人工智能

108. 【重磅解读】谷歌Gemma 4杀疯了：小模型性能炸裂，真正实现商用自由！

109. #千问3.5成本仅为谷歌大模型5%##有AI的春节有什么不一样#今年春节最不一样的，是AI真的走进日常了。阿里除夕夜开源千问3.5，成本只有谷歌大模型的5%，效率还大幅提升，国产AI用实力打破高价门槛。以前大模型是实验室里的技术，现在随手可用、低成本落地，写文案、做助手、跑开发都更顺畅。这个春节，科技圈不聊烟花聊算法，不拼红包拼创新，国产大模型越跑越快，AI普惠不再是概念，而是我们身边的新年新气象。

110. 据说豆包要搞分级收费了，现在还在测试阶段，App 里还没上线。不过别担心，基础功能应该是永久免费的，比如大家最常用的日常聊天、写文案这些功能，不会阉割、不会收费。付费可能会分三档，最高 500 一个月，主要是用在一键生成 PPT、长文档、生图、生视频这些高算力的功能上面。其实大模型烧钱太厉害，行业都在转成这种模式。感觉普通用户免费版完全够用，专业用户再考虑要不要充值吧。#豆包收费大模型将告别免费时代#

111. #钉钉宣布接入OpenClaw# API调用限时全免费，面向中小企业推普惠课程 🤖3月10日，钉钉宣布从即日起至2026年3月31日，企业和个人开发者在使用OpenClaw时，调用钉钉相关API、Webhook或Stream服务，可获得不限量的免费调用额度。接入后，用户可通过OpenClaw直接调用钉钉AI表格、Teambition等产品技能，实现创建表格、数据整理及自动化任务处理、项目管理等操作。同时，钉钉将面向中小企业推出实战课程，帮助管理者和开发者从认知到实操掌握OpenClaw与钉钉的集成应用，将AI真正落地在业务场景中。【评论】“技术普惠”组合拳，钉钉正在降低中小企业拥抱AI的门槛当API调用“不限量免费”，当实战课程手把手教落地，钉钉这波操作瞄准的是中小企业最真实的痛点：有AI焦虑，但缺技术门槛。OpenClaw作为开源AI Agent框架，与钉钉打通后，让“聊天式调用AI、跨平台执行任务”成为可能。这不是简单的功能开放，而是用“免费+课程”的双重杠杆，把AI从大厂的“奢侈品”变成中小企业的“日用品”。在AI应用落地的关键窗口期，钉钉赌的是：谁能帮企业跨过第一道坎，谁就能成为未来十年的默认选项。

112. 内核升级，Momenta R6大模型上车！传祺向往S7居然仍是15万级SUV

113. 阿里巴巴彻底靠AI业务翻身了，以前的颓势一下子就没了还有多少人现在用淘宝？原来的阿里巴巴靠淘宝发家的，但是自从更多的互联网平台出现后，淘宝就越来越少的人使用了。前两年更是出现了很大的经营不及预期的情况，后面更是把退休的创始人再次请回来执掌公司。现在是彻底的翻身了，阿里AI业务连续11个季度翻倍涨1.平头哥自研GPU已量产47万片，60%卖给外部客户，算力不被卡脖子，成本更低。2.千问大模型全球开源下载超10亿次，推理、编程能力强，企业愿意付费用。3.阿里云是国内第一大云，百炼MaaS平台3个月内调用量涨6倍，企业抢着用大模型API。就说AI行业香不香吧？从阿里巴巴的经历就能看出来，AI行业才是未来。

114. 使用 Claude Code：会话管理与 100 万上下文

115. 大模型时代数据采集完整流程与成本优化指南

116. 2025年通信行业这十大新闻1. 国务院发布“人工智能+”行动意见8月26日印发的《意见》为2027-2035年智能经济划出路线图，要求强化算力、数据等基础支撑，推动AI与各领域深度融合。2. eSIM全面商用启动三大运营商获准开展eSIM商用试验，手机厂商已推出相关机型，用户可免插卡激活号码，实现多设备协同。3. 5G-A网络加速覆盖已覆盖超300个城市，3000多万用户办理5G-A套餐，应用场景从直播带货扩展至低空经济、高端制造等领域。4. 卫星通信业务获准中国联通、中国移动获卫星移动通信业务经营许可，工信部启动卫星物联网商用试验，面向工业、交通等行业提供服务。5. 空芯光纤跨境商用中国联通建成首条跨境空芯光纤线路，时延降低32%；中国电信开通全球最长100千米商用空芯光缆，双向时延仅0.93毫秒。6. DeepSeek开源模型崛起1月登顶苹果应用下载榜，V3模型训练成本仅557.6万美元，打破AI领域高成本闭源模型格局。7. 量子通信技术突破中国移动启动“点亮百城”量子试验网，形成超300项关键技术储备。8. 算力基础设施升级中国电信发布全球首个商用智算昇腾超节点，华为推出Atlas 950/960系列超节点，中科曙光发布640卡超节点scaleX640。9. 互联网服务外资准入放宽取消互联网接入服务、信息服务等业务的外商投资股比限制，上半年外商投资电信企业累计超2600家。10. 鸿蒙生态设备规模突破十亿鸿蒙生态设备规模突破十亿，推动移动通信向“无卡化、智能化”演进。这些进展标志着通信行业正加速迈向智能化、绿色化和融合化发展。

117. #DeepSeek v4 百万上下文# 直接就发布了，这次太炸裂，又是行业重磅！DeepSeek-V4已经正式上线并开源，其核心特点如下：拎几个重点来聊聊：1、百万上下文标配：Pro与Flash双版本均原生支持1M token超长上下文。2、领先性能：Agent能力、世界知识与推理性能达国内与开源领域领先，Agentic Coding性能登顶开源模型。3、架构革新：创新采用基于token维度的动态压缩与DSA稀疏注意力技术，大幅降低算力与显存消耗。4、双版本策略：推出Pro版（1.6T参数，49B激活）与Flash版（284B参数，13B激活）。5、开源生态：同步开源模型权重，并已完成对华为昇腾等国产芯片的深度适配。#DeepSeekV4发布##DeepSeekV4和GPT5.5谁更强#

118. 对话苏姿丰：15分钟调用14580 亿个Token，AI时代AMD的中国雄心

119. 「token」会成为未来货币的本位吗？会不会在未来，我们能用 token 衡量一切劳动的价值？

120. Harness笔记——Token成本

121. Token与DAA

122. Token计算

123. 为什么 AI 推理成本在 Token 单价下降时仍持续攀升

124. Token经济下的算电协同成本分析

125. LLM生产推理架构设计与优化实战

126. 推理成本跌了50倍，算力账单怎么反而涨了

127. 把Llama 3推理成本从100万降到500块，我只动了三个地方

128. ACL 2026 | 小模型接管长推理，成本降低40%！Tandem: 面向高效推理的大小模型协同新范式

129. 蚂蚁集团AI新突破

130. AI推理成本大跳水

131. 从 GPU 到 Infra 的全链路省钱指南 · 实测降低 65% 成本

132. LLM Shepherding

133. 大模型API成本优化

134. 企业 AI 成本为什么总是失控？ Token 计量与费用归因体系的设计

135. DeepSeek API贵了3倍还不自知？企业AI成本正被这5种方式悄悄吞噬

136. 大模型 API 成本到底怎么算？企业别只看单次调用价格

137. AI API 明明在降价，为什么企业反而花得更多？

138. 微软称，使用人工智能的成本高于支付人工工资

139. 大模型API调用成本太高？3个步骤把账单降下来 30%

140. API调用成本优化的经济学思考

141. 百度文心5.1发布——大模型进入"成本效率"时代

142. 2026 AI 商业化底牌

143. 词元经济下，大模型企业的“烧钱”变得更靠谱了？

144. 越用越便宜神话破灭！大模型集体涨价，行业逻辑转向？

145. 豆包开始收费了，我反而觉得是好事

146. token计费有多难？

147. token 计费体系建设，势在必行了！

148. 政府需入场，管好 token 定价和计费！

149. 新闽江网 | Token 生意重新洗牌

150. AI 大厂收费大变革

151. 运营商开始卖Token了，你的AI账单要跟话费一起交？

152. AI 计费与价值重构

153. 按 Token 定价，不是未来，而是投降

154. 一个Token降价决定，如何引发一场行业连锁反应

155. 全球Token经济学·下集 | 谁来给智能定价？

156. GPT-5.4 mini涨价4倍

157. OpenAI扔出“王炸”

158. 大模型价格战打穿底线

159. 免费AI，悬了

160. AI高边际成本

161. AI 补贴时代快结束了

162. OpenAI又放大招！GPT-5.4 M

163. 为什么现在都在做小模型？大模型之后，小模型的机会在哪里？

164. 模型选型

165. 云端AI推理成本优化指南

166. AI 推理成本失控，CIO如何自救

167. 英伟达力推"每Token成本"作为AI数据中心核心评估指标

168. AI推理成本大揭秘

169. AI 从训练到推理

170. 一个AI Agent每天烧掉300块API费，我做了3件事

171. Gartner预测AI推理成本将大幅下降90%

172. 从GPU到基础设施全链路省钱指南实测AI推理成本降幅达65%

173. 大模型从“可用”到“好用”，聚合API+Token优化是关键

174. Daily AI Chat

175. 突破AI上下文限制！Claude Code四层压缩策略让对话“无限”延续

176. Agent 的上下文压缩

177. 字节开源Agent Harness: DeerFlow (三) 技术深水区 Context Engineering上下文压缩策略

178. 字节面试官问

179. Token涨价 AI供需关系变了

180. 买了卡不等于买到生产力:企业 Token 焦虑,逼出 AI Infra 新战场

181. 从Token泛滥到 Token 极度节俭：2026程序员必须掌握的推理成本优化

182. Token的秘密：拆解AI服务的真实成本

183. Claude Code 用了1个月，我把成本压到官方价格的1/5——靠这4个方法（2026年实测）

184. Token 成本下降?的临界是多少

185. 电力成本占70%以上：AI产业为何比拼每瓦Token效率？

186. 词元（token）的成本到底是多少？一百万token值多少钱？

187. token单价是如何分层定价的？

188. 怎么把大模型 Token 使用成本降低 50% 以上？

189. 大模型中转哪个技术服务商靠谱

190. AI应用开始进入规模化阶段，开发者为何越来越关注API成本？

191. AI Token计费与成本优化全攻略

192. 企业规模化使用 AI 大模型如何控制算力与调用成本？

193. 一个简单的技巧，让你的大模型 Token 消耗直接减半！

194. 专业的AI API中转站评测公司

195. Token 虚假狂欢落幕：AI Coding 下半场，拼的是工程效率

196. 告别 AI 账单刺客：4 个落地策略，把上下文压缩到极致

197. OpenAI API最新收费标准全解析【API定价模型】 1.分层订阅制：ChatGPT Plus每月20美元搞定个人开发需求，Pro版100美元起满足中小团队，大企业直接上Enterprise定制套餐。Codex编程按阶梯收费，调用越多单价越低 2.按量付费：企业级用户按实际Token消耗灵活结算，业务波动大也不怕 3.模型差异定价：GPT5.5 Pro版飙到30美元/百万Token，性能强三倍价格也翻三倍；GPT4 Turbo保持高性价比，输入0.01美元/千Token，输出0.03美元/千Token 【计费单位说明】 1.Token计算规则：中文场景1Token≈1.5字，费用含输入输出总和 2.缓存优化机制：智能识别重复prompt，超1024Token自动减半收费 3.特殊场景计费：视频生成API单独算，支持按请求次数或时长两种模式【免费额度政策】 1.新用户体验：注册就送基础API额度，邮箱验证后激活 2.动态配额限制：免费用户受双重限制：每分钟请求数和Token总量 3.功能降级策略：超额自动切换GPT5 Mini等轻量模型，服务不中断

198. AI加量不加价？大模型集体涨价的真相

199. 大模型Token消耗优化指南

200. 上下文压缩：RAG 系统从可用到好用的关键一步

201. 大模型十大高频问题之五：如何低成本部署大模型？有哪些开源框架推荐？

202. 一文读懂Token：从分词原理到计费陷阱，这10个问题必知必会

203. 2026实测对比：vLLM vs TensorRT-LLM，LLM部署选对少花几十万

204. 普通电脑也能跑AI：10个8GB内存的小型本地LLM模型推荐

205. Token 消耗与哪些因素相关？全面解析 AI 模型的成本构成

206. 云端AI成本暴涨？边缘计算破局：分布式算力重塑企业AI经济模型

207. Agent Token效率困局

208. 成本砍半，效率翻倍！2026企业级大模型API降本增效全攻略

209. C端大模型集体涨价：豆包分层付费、智谱涨83%，AI免费时代正式结束

210. 清华孙茂松+深言科技重磅突破！LLM 长文本处理效率翻倍，EDU 压缩方案终结 “上下文瓶颈”

211. Token 量化与计量：从分类收费到通用工具

212. Token消耗快不是坑，这份优化指南帮你严控成本

213. 智谱AI发布GLM-5-Turbo：推理成本击穿“地板价”

214. 办公生产力首选！2026大模型推荐排行低耗省Token/智能体办公/国产商用落地

215. Token经济崛起：AI算力从“按次收费”到“按Token计费”的变革

216. AI Agent与上下文工程（三）: 上下文压缩方法

217. KV缓存压缩总是损失精度？ICLR 2026四种上下文压缩方案实现高效与精度兼得

218. 黄仁勋的Token分层定价理论

219. _TOKEN是AI算力计量单位？先明确：token不是商品，是AI大模型算力消耗的计量单位，也叫“词元”——类比用电按度算，流量按G算，AI干活就按token算。 1️⃣提需求：比如问“明天上海到杭州最便宜高铁”，这是第一步。 2️⃣转机器语言：中文是自然语言，AI识别不了，会拆成字符转数字代码，生成“输入token”。一句话约18-28个token，不同模型规则不同，数量差不了多少。 3️⃣带上下文：AI不是只看当前内容，会把历史对话、设定的问题全“打包”，所以实际消耗的token会不止18-28个，可能大几百到上千个。这也是不少人账单看涨的原因。 4️⃣数据及算力调用：数据先传AI算力中心，再分到对应大模型服务器，开始调用算力运算。 5️⃣思考作答：AI推理、回顾深层内容时，输出内容会计算为“输出token”。 6️⃣回传结果：终端收到回复，整个对话结束，全程都在消耗算力、产生token。行业核心：输入token便宜，输出token贵。主流大模型里，百万输入token约1元，百万输出token约13-19元，差价十几倍。 #科技#AI#人工智能

220. KV缓存压缩只能牺牲精度？ICLR 2026四种实用方案实现高效长上下文扩展

221. Token如何计算，输入输出为什么不一样

222. 小米MiMo大模型负责人罗福莉谈Token效率，Agent框架如何优化？

223. Token消耗直降60% 甚至不花钱跑复杂AI任务

224. AI 领域的Token是什么？为什么它要收费，到底是谁在买单？

225. 上下文压缩调度：工具裁剪与历史记录压缩

226. 中国旗舰开源大模型的"可商用"时代要结束了

227. 从“按量计费服务模式下的云服务费追索案”看Token计价结算的合同设计与争议解决

228. OpenAI：GPT-Realtime-2的定价为音频输入每百万token 32美元音频输出每百万token 64美元

229. AI界常喊的 Token 到底是什么？怎样收费？

230. [无密]LLM推理优化与部署实战技术指南网盘 - 哔哩哔哩

231. 2026年主流Token售卖与计费方式深度解析报告

232. 降虾十八招05：上下文压缩 | 管理记忆

233. 本地LLM部署工具（写给小白的LLM工具选型系列：第一篇）

234. 算力成本暴跌72倍：普通人如何接住这波技术红利

235. Token优化实战：如何在减少50%消耗的同时提升AI助手性能

Token成本压力如何重塑企业AI部署策略

精选参考来源