0.5元/百万Token是陷阱？真实成本相差10倍的模型选择指南_服务软件

1. AI模型烧掉的Token，对应多少GDP？AI的经济贡献现在有数了

2. 告别KV Cache枷锁，将长上下文压入权重，持续学习大模型有希望了？

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. #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！

5. #科技先锋官# 2026年AI代理预测将成为驱动产业效率革新的核心力量，也因此被业界定义为AI代理年。企业无需专业团队即可快速部署，让AI代理高端配置变为普惠工具，企业级需求的爆发成为核心推力。数据显示，2026年全球AI代理市场规模预计达85亿美元，企业级应用覆盖将超10万家。过去AI多聚焦单一基础场景，而AI代理可自主理解目标、规划流程并执行复杂任务，在客服、销售、运维等领域大幅提升效率，这种一站式解决能力精准匹配了企业降本增效的核心诉求。随着算力租赁模式成熟与国产芯片技术突破，2026年企业AI算力成本较上年再降40%。以往中小企业因百万级训练成本望而却步，如今通过按需租用模式，算力投入门槛降至传统模式的1/10，加上动态扩缩容技术提升资源利用率，即使是中小微企业也能负担AI代理应用，为市场爆发奠定了基础。AI代理已突破早期对话局限，具备多模态交互、上下文理解与跨系统集成能力。依托检索增强生成与自主学习技术，其任务处理准确率超95%，可无缝对接企业CRM、订单系统等核心平台。MaaS模式将复杂技术封装为标准化服务。#AI创造营##AI创作热点##一分钟视频创作季# 种斌Marco的微博视频

6. 特斯拉1月大降价！一条视频让你看清！ #超哥直播回放 #买车 #特斯拉 #理想消费 #买个der

7. 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

8. 17000 token/s，比B200快48倍！Taalas AI 芯片能否颠覆英伟达GPU？

9. 好消息：公司给你发 Token 当工资，坏消息：你的 KPI 是烧光它

10. 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

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

12. 2026英伟达GTC：“推理之王”的ASIC反击战与Token经济学【硅谷101】

13. 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

14. 其实Token就是AI干活的计量单位，咱让它聊天、生成内容，每一个字都在耗这玩意儿，龙虾这类AI特费Token，连后台记东西、空转都在烧，用得多花钱真不少。现在大厂全开始卖Token，核心就是AI早就不只是聊聊天了，企业、开发者都得一直用AI的能力。按Token收费就是按实际用量算，比包年包月划算，大厂也能实打实赚钱。而且不同厂Token价格差得多，模型好、算力贵的就卖得贵，能压低成本的就卖得便宜。至于Token会不会成AI时代主流，我觉得大概率会。毕竟不管啥AI服务，都能靠它算钱，未来不同AI互相帮忙，估计也得靠Token交易～#为什么AI大厂开始卖Token#

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

16. 难得一见：黄仁勋因为这件事，在访谈中跟主持人吵起来了，DeepseekV4可能带崩美国科技公司#黄仁勋 #英伟达 #DeepSeekV4 #芯片 #中美科技竞争

17. 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。

18. TRAE中国版白送SOLO，一人指挥一支AI大军重磅消息！SOLO终于上线TRAE中国版了，Waitlist免费开放中本期视频实测TRAE的新版本，亮点很多 1、先规划再动手的 Plan 模式 2、带专家团一起干活的 Subagent 子智能体 3、DiffView 差异视图 4、多任务并行 5、上下文智能压缩长时运行不掉链子 SOLO终于把AI从“瞎干活的外包”变成了“懂协作的队友” #AI #人工智能 #TRAE #AI编程 #vibecoding

19. 刚刚，OpenAI买下Python最强基建，准备垄断开发者「生产资料」

20. Token中文名确认为词元，到底是啥意思？#一个视频彻底搞懂Token #词元 #AI

21. #千问Qwen3.5大模型发布#千问 Qwen3.5 是采用极致稀疏 MoE 架构在保持超强性能的同时，显存占用降低 60%，推理效率大幅提升，部署成本显著下降。模型支持最高 256K 超长上下文，让长文本处理变的更加的轻松有效率了！原生多模态统一也是Qwen3.5的特点之一，也是目前国内外大模型的发展的主要趋势，模型在图文、视频理解能力全面升级，精准解析图表、文档与复杂视觉内容。实现了一个入口实现多种属性。Qwen3.5对于中小企业特别友好，很大程度上降低了企业运营成本，可以让中小企业得到高效、普惠、全能的运营工具。不再因为高昂的费用而排斥企业去追逐AI。#过个有AI年##HOW I AI#

22. #小米MiMo大模型首次推出TokenPlan#养虾圈和开发者终于等到重磅福利！小米MiMo大模型正式上线TokenPlan套餐，直接改写国产大模型计费规则。一次订阅就能解锁全模态模型，火爆全网的MiMo-V2-Pro也包含在内，计费透明清晰，彻底告别以往token莫名消耗过快、多模型单独收费的糟心问题。常年霸占OpenRouter榜单，周调用量接连突破三万亿、四万亿量级，专业开发者早已用实力投票。如今亲民定价搭配顶配性能，对标全球顶级Claude系列也毫不逊色，实打实把良心性价比拉满，妥妥是当前养虾、开发首选的刚需套餐！

23. 开源是战略，生态是王炸，阿里千问入局AItoC #千问 #大模型

24. 用模型排行榜论输赢？AI竞赛到底在比什么？ #大咖观察 #红衣聊AI #AI #大模型

25. 算力王冠易主！ #零距离看懂财经 #2026经济风向标 #财经 #芯片

26. 罗福莉：各位醒醒吧，该结束token虚假狂欢了

27. 别再抢显卡了！实测CPU跑大模型，真的太香了...

28. #小米大模型负责人谈未来竞争# 就好像汽车好不好要多问车主，AI大模型好用不好用也得问用模型的用户，特别是研发人员，小米MiMo既好用又便宜的优点得到海外开发者的盛赞，每百万tokens仅需0.10美元。海外开发者用完都在推荐。拥有十多年经验的资深开发人员说：小米mimov2pro太出色了，超越了Sonnet水平，并且接近Opus水平的模型，对小米的未来充满期待。海外开发者用完都在推荐，德国一线媒体报道“openclaw大脑”，全世界都在用中国大模型，MiMo能力不输国际顶级模型claude Opus 4.6，成本低到可怕，MiMo市占率估计还会飙升，相信会也来越好，小米真是多业务全面开花。

29. 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

30. 串讲干货：BBA大降价！有BBA执念可以下手 #超哥直播回放 #买车 #宝马3系 #奔驰C260L #奥迪A4L

31. 中国科技企业在全球半导体舞台上，将发出越来越响亮的声音。 #大咖观察 #红衣聊AI #半导体 #芯片

32. 【MiMo 大模型实力强劲震惊海外开发者】国产大模型这波在海外直接杀疯！OpenRouter 最新周榜里，小米 MiMo-V2-Flash API 调用量飙到第二，还是国产大模型第一；Artificial Analysis 数据里，它更是冲进全球开源大模型第二。海外开发者都在夸：AI 分析碾过同价位对手，面向 Agent 时代的实用性不搞虚的，甚至被当成 Gemini3 Flash 平替 —— 关键这模型不仅效果能打，还免费又便宜！之前总说国产大模型出海难，现在小米这进步是真肉眼可见，全球关注都不输同期的 Gemini3 Flash，这波确实有点东西！

33. #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。

34. #DeepSeekV4发布# DeepSeekV4终于发布了，简单总结下：1、双版本发布：推出 DeepSeek-V4-Pro（高性能）和 DeepSeek-V4-Flash（高性价比）两个版本，可按需选择。2、超长上下文：支持 1M token（约百万字）的上下文长度，能一次性处理海量信息。3、核心能力领先：在 Agent能力、世界知识和推理性能三方面均达到国内及开源模型的领先水平。4、具体任务表现：V4-Pro版本的代理编码能力接近顶尖闭源模型，在数学、编程等推理任务上超越所有已开源评测的模型。5、技术创新与迁移提醒：采用 DSA稀疏注意力机制降低长上下文计算成本；原有 deepseek-chat 等模型名3个月后停止使用，需迁移到新名称。

35. 创新Transformer！面壁基于稀疏-线性混合架构SALA训练9B模型，端侧跑通百万上下文

36. 京东的 “超级供应链”, 究竟“超级”在哪？ #京东 #超级供应链

37. 单卡双芯 48G 显存！打造 20L 紧凑型 AI 算力怪兽：DeepSeek 70B 实测 19 tokens/s

38. 印专家：中国7天发5款AI前沿模型，中国AI正在改写竞争规则。最近中国头部AI公司拼命搞AI大模型出来，去年是DeepSeek，今年是Seedance，都让硅谷压力山大。因为中国模型最大特点就到多快好省，意味着中国模型运营成本要低很多。所以更容易被市场接受。至于印度说他们是处于第一梯队，我就笑国内很多公司号称自动驾驶第一梯队，然后就一坨[允悲] http://t.cn/AXtxmFgB

39. 让AI帮你体验不同的人生！我用无代码开发做了个小程序，内置Nano Banana、Gemini等大模型

40. #DeepSeekV4要发布了吗#DeepSeek V4 最新爆出的消息来看，主要的变化就是上下文窗口扩至100 万 token，编程基准 SWE-Bench 达83.7%，原生多模态、创新架构降低显存占用，延续高性价比，API 定价仅为海外竞品的 15%-30%，预计 2 月底至 3 月初正式发布。现在市场比较关注DeepSeek V4 编程与长文本处理能力是否真的跻身全球第一梯队？是否真的能够实现以算法创新打破算力内卷，普惠企业与开发者？DeepSeek作为一款专业大模型覆盖能力是否能够解决开发工具与行业解决方案的生态体系问题。DeepSeek V4会成为2026年的第一炸吗？

41. 国家超算互联网免费送3000万词元/小米正式终止MIUI系统更新/字节成中国首家Token消耗量破百万亿公司

42. “Claude.ai 的任务成功率是 67%，API 只有 49%。为什么差这么多？因为 Claude.ai 支持多轮对话，用户可以纠错、引导、迭代” 我之前用AI不停迭代优化，确实能得到更好的，和第一版差太多。对认真做项目的人来说，有人主导去纠错、改善，还是很重要的。不过，以前需要更多人来完成的项目，有了AI后，不需要那么多了。

43. 账面 token 价差并不自动等于任务 TCO 差。关键是“每次任务需要多少重复调用 / 缓存能省多少 / 人工复核成本多大”。若能高命中缓存并且 GPT-5.2 的一次成功率/结构化输出质量显著优于对手，则 GPT-5.2 可以在任务级 TCO 上反超（上面给出了具体示例与临界成功率 ~77%）。如果没有缓存或任务为短平快、并发量极大且对多模态有强需求，则低单价的 Gemini 更可能在任务级成本上占优。//@梁赛:哈哈，推理可靠性和工具生态方面，别家其实也都不错的 //@Zodzod_张浩:GPT的解释（狡辩）：“GPT-5.2 168 美元 vs Gemini 3 Pro 18 美元”这一比较属于账面数字对比，忽略了上下文压缩、推理缓存、模型设计等关键参数。多模态是 Gemini 3 的强项，但 GPT-5.2 在推理可靠性、工具生态和 workflow 价值上通常更强。企业级市场重视的是任务级 TCO，而不是 token 定价。

44. #DeepSeekV4要来了吗#DeepSeek V4开启灰度测试，百万Token超长上下文与2025年5月的知识截止日期，让这款国产大模型成为春节档AI圈焦点。从技术来看，V4摒弃参数内卷，依托创新架构实现算力效率跃升，推理成本大幅降低，还深度适配国产芯片，让超长文本处理、代码跨文件分析成为现实，精准契合2026年大模型向高效实用演进的行业趋势。此前DeepSeek凭技术优势收获颇高热度，此次V4的升级，不仅补上了长上下文能力的短板，更让国产大模型在全球竞争中再添筹码。随着灰度测试推进，全量更新或很快落地，其兼具技术突破与国产化适配的双重优势，不仅能复现过往热度，更有望在AI普惠落地中，为国产大模型开辟新的增长空间。#DeepSeekv4要来了吗##HOW I AI##过个有AI年# deepseekv4要来了吗川北小哥的微博视频

45. #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。

46. 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

47. 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

48. 火山引擎有了它自己的Token经济学

49. 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#

50. 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

51. 常规机器学习推理 vs. 大语言模型推理的 5 个关键区别

52. “国民好车”刚开卖就翻车，买车需谨慎 #超哥直播回放 #买车 #京东 #宁德时代 #广汽埃安

53. 阿里开源 Qwen3.5-Plus！三千行代码一次生！超强性能超低价格

54. #DeepSeek新模型有多猛# DeepSeek V3.1发布，6850亿参数量仅激活370亿，计算成本降90%。性能超GPT-4o，中文问答准度89.3%。岚图汽车、江苏银行已应用，未来将突破多模态，推理成本再降50%。#微博声浪计划##听见微博# 凯文思考的微博音频

55. #DeepSeekV4 价格屠夫#刚才打开DeepSeek还提醒我要升级，不过这两天用的时候确实感觉有点反应迟钝。后续将推出两个版本Flash版：俗称性价比版，输入0.2元/百万token（缓存命中）、输出2元/百万tokenPro版：俗称高端版，输入1元/百万token（缓存命中）、输出24元/百万token。AI付费的趋势越来越明显了

56. OpenRouter最新测算，3月30日至4月5日，全球AI大模型总调用量达27万亿Token，环比增长18.9%。中国AI大模型表现强劲，周调用量升至12.96万亿Token，环比上涨31.48%，已连续五周实现增长并超越美国。从全球模型调用量排名来看，前六位均被中国AI大模型包揽。Qwen3.6 Plus (free) 以4.6万亿Token的周调用量位居榜首；小米 MiMo-V2-Pro 本周下滑至第二位，周调用量为3.08万亿Token；Qwen3.6 Plus Preview 排名第三，周调用量为1.64万亿Token；阶跃星辰Step 3.5 Flash (free) 排名第四，周调用量1.26万亿Token；MiniMax M2.7 排名第五，周调用量1.19万亿Token；DeepSeek V3.2 位列第六，周调用量同样为1.19万亿Token。

57. 黄仁勋喊出“推理拐点”，边缘推理的机会窗口打开了吗

58. 实测文心5.0 vs GPT-5.1 用户只认好不好用

59. #DeepSeekV4和GPT6谁更值得期待# 全球最受关注的OpenAI和DeepSeek都将在这个月发布新的大模型版本。两家头部AI企业的最新版本GPT-6与DeepSeek V4代表了当前大模型发展的两大技术路径，各自展现出鲜明的优势。GPT-6的核心优势在于其强大的通用推理能力和成熟的生态系统。作为OpenAI的旗舰产品，GPT-6在数学与复杂科学推理方面表现突出，延续了GPT系列在这一领域的领先地位。其200万Token的超长上下文窗口，使其在处理超长文档和复杂多轮对话时具备显著优势。同时，GPT-6拥有成熟的插件生态、API集成和企业级服务支持，多模态能力（文本、图像、音频）也更为完善，适合需要全方位解决方案的企业用户。DeepSeek V4则在工程化应用和成本控制方面表现卓越。该模型完全基于国产算力集群训练，实现了从硬件到软件的全链路自主可控，这在当前国际形势下具有战略意义。在技术层面，V4的编程能力达到全球领先水平，HumanEval得分超过87.6%，特别适合代码生成、调试和整库分析等工程任务。其100万Token的上下文窗口配合Engram长期记忆机制，能有效处理法律合同、代码库等长文本场景。最突出的优势在于其极低的成本，API价格仅为GPT系列的1/10-1/50，同时开源可商用的特性使其在私有化部署方面更具灵活性。总体而言，GPT-6适合对通用推理能力和生态系统有较高要求的用户，而DeepSeek V4则在编程能力、成本控制和国产化部署方面展现出独特优势。

60. 2026 AI Coding 下半场：不拼参数，拼谁能让开发者“戒不掉”

61. 我摸索出来了一套穷养虾的方案：申请阿里云的百炼，给送7000万Token，然后本地部署OpenClaw，不需要买服务器。然后把虾子和QQ集成起来，在QQ里面对话就可以了。目前一毛钱不花，百炼的Token还能撑一段时间。

62. #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。

63. OpenRouter最新数据：小米MiMo‑V2‑Pro 周榜第一，该平台史上首个周Token消耗超3万亿的模型，模型使用市占率超30%。这个赛道安静的可怕，大模型专家这次都不发言了。 #小米MiMo成首个周token消耗超3万亿模型#

64. AI时代的核心变革

65. Token（词元）

66. 从200万到2万

67. 月之暗面联合清华推出PrfaaS技术降60%算力成本破大模型瓶颈引全球关注

68. 国产大模型推理速度突破毫秒级，成本击穿1元门槛

69. 豆包大模型2.0

70. DeepSeek V4 正式发布，输出价仅为 GPT-5.5 Pro 的 1.55‰

71. DeepSeek V4定价公布！

72. DeepSeek 发布 V4 大模型并更新 API 定价体系

73. DeepSeek V4 来了，API 却还在按 Token 计费，AI消费者如何守护好你的钱袋子？

74. 国产大模型又炸场！DeepSeek-V4凭什么敢卖得比前代贵？

75. 快讯！DeepSeek-V4正式上线，所有预期全实现！！

76. DeepSeek V4 的低成本优势为什么还没显现？

77. DeepSeek-V4全新上线！价格表出来了！

78. DeepSeek V4 杀疯了

79. DeepSeek V4 API计费对比 | 2026年4月

80. DeepSeek V4

81. 【AI+工具实测】DeepSeek V4重磅上线，到底有哪些亮点？

82. 预热已久的DeepSeek V4终于发布！价格仅为GPT的1/50

83. 深度分享-中国AI的"立山头"时刻，DeepSeek V4算力价格屠城

84. 成本暴降73%？DeepSeek V4-Pro缓存命中仅1元，源神归位全体起立？

85. MaaS 成本优化

86. 白话讲清楚Token、输入输出、缓存

87. 揭秘Claude Code 92%缓存命中率

88. AI成本降低90%的秘密

89. LLM中的提示缓存！Claude如何实现92%缓存命中率的案例研究

90. Token经济学

91. Claude 4.7 落地 AWS Bedrock 深度评测

92. 国内主要大模型厂商在计费模式上的现状及趋势

93. 政府需入场，管好 token 定价和计费！

94. Token 消耗与哪些因素相关？全面解析 AI 模型的成本构成

95. 大模型使用成本革命

96. 为什么大模型 Input/Output 定价不一样？

97. 中国开源大模型如何让AI Token成本降超50%？

98. Token即产能大模型价格战开启

99. 国内大模型走上Token调用量的内卷模式？？

100. AI Token降本手册

101. Token经济，正在重构智能时代的价值计量与生产关系

102. 开发者福音国产大模型MiniMax 2.7确认本周开源 Token成本将进一步下探

103. 上下文窗口越大越好吗？聊聊长上下文的代价

104. 100万上下文全面上线！Claude两款4.6模型取消长文本溢价，支持直塞600张图

105. Claude 1M正式上线，价格一分不涨，搭了半年RAG的人崩了。。。

106. Claude 百万上下文窗口正式发布，长文本时代来了

107. Claude 的 Opus/Sonnet 4.6 全面开放 100万上下文，而且不涨价，图片处理量涨6倍

108. 节省 Token 终极技巧

109. 多轮对话与消息管理

110. 美团大模型二面

111. 面试绝杀！大模型必考题

112. 对话越多越贵？高手都在偷偷裁上下文（Token降本策略3）

113. 从“对话”到“执行”

114. 从几行代码到百万 Token

115. AI应用开发中的历史消息压缩困境

116. 2026 年大模型 API 横评

117. 2026 年主流大模型性能价格对比指南（openclaw系列之一）

118. 2026年大模型API在哪买最划算？主流4家平台价格真实对比

119. 2026 年全网最全大模型 API 横评

120. 2026年全球大模型API测评及价格全解析

121. 警惕！大模型成本倒挂

122. Claude卖175元/百万Token，DeepSeek只要2元

123. Agent狂烧Token？你要学会减少无效的Token消耗。

124. 为什么我们的词元(token)消耗越来越多？AI账单暴涨的背后，是一件好事

125. AI Token 价格、消耗、利用率与普通人破局

126. 经济增长新引擎Token的无止境消耗

127. 别再浪费AI Token了 2026最新消耗+成本计算｜龙虾经济下省成本必看

128. Token是什么？AI时代你是在消耗Token，还是被Token折叠

129. 总算懂了

130. 被AI账单劝退？不如学会这招“分层分级”省Token大法！

131. 黄仁勋制造的Token焦虑

132. 如何节省 Token

133. 一百萬 token 到底能夠做哪些事情？

134. Claude 1M 上下文下的企业级长文档处理

135. DeepSeek API 更新百万 Token 上下文，到底改变了什么？

136. Token是什么？为什么AI大模型按Token计费？（建议收藏）

137. 你的AI预算正在打水漂

138. LLM生产推理架构设计与优化实战

139. AI 推理服务是否真的无利可图？从第一性原理看 AI 推理成本

140. 如何实现Tokens自由

141. 从500亿参数到5毛钱推理，AI这一年经历了什么？

142. 从10元到1元，AI推理成本大跳水，智能体商业化加速

143. 一份基于百万亿Token数据与全球开发者生态的深度分析报告

144. 低成本AI Agent实战

145. AI产品干货｜如何评估算力成本（二）

146. 企业部署算力成本估算

147. Claude Code Token 消耗太高？实测缓存机制能省 80% 成本

148. 罗福莉怼大模型"价格战"

149. 罗福莉怒怼大模型内卷

150. 大模型厂商，是时候告别Token狂欢了

151. 小米罗福莉

152. 大模型Token狂欢的终结号？业内大佬发声

153. 罗福莉

154. 全球算力跟不上 Agent 时代的 Token 消耗

155. Token，AI时代的硬通货

156. Kimi API：90%缓存命中率，实际输入价格25折

157. Claude Opus 4.7：为什么你的 Token 消耗得这么快？

158. 国内外AI大模型API价格对比：OpenClaw用户选型指南

159. 使用大模型提示词缓存节约90%成本

160. Token消耗1800倍爆发，90%的人还在无脑浪费它

161. 2026年大模型token计费方式全盘点：哪种最省钱？

162. 【OpenAI中文文档】提示词缓存201

163. 字节跳动的Token战争：从印钞机到生态基建

164. 6倍省内存，8倍提速！Google这招要让长上下文便宜了

165. 深扒AI Token计费陷阱：别让你的API Key悄悄“吸金”，附自用监控神器

166. DeepSeek API 实现百万 Token 上下文升级

167. 大模型编程套餐全价格对比指南（2026年3月）

168. AI API 缓存命中知识点

169. 2026年国内主流大模型Coding Plan全面对比：谁才是性价比之王？

170. 彻底火了！Token正成为AI世界的“新货币”

171. DeepSeek V4终于来了！100万上下文标配，直接能写 Agent 了

172. 2026主流编程AI模型全面对比｜优劣、价格及选型指南

173. Prompt 缓存做了为什么还是没省钱？很多团队问题都出在背景层

174. 开源小模型私有部署实战指南：从选型到生产级落地的企业决策全景

175. AI时代，“卖Token”到底是个啥？普通人别轻易碰的灰产真相

176. Claude记账有BUG？教你用这个方法，把AI用量成本降低80%

177. 100万Token上下文免费商用：Claude 4.6彻底改写长文档处理规则

178. 低价GPT有坑，0元替代更香

179. 便宜的Token很烫手，第三方AI中转站遍地是坑

180. 编程大模型Token使用计费，码农交得起钱吗

181. 如何才能减少 Token 的消耗？

182. 七款主流大模型参数对比：价格、上下文与选型指南

183. DeepSeek扔出百万Token炸弹，大模型军备竞赛进入新阶段

184. 如何使用模型聚合降低30%Tokens成本?

185. 一文彻底搞懂大模型Token：从分词到计费，省钱省力的秘密都在这里

186. 普通人如何通过token财富自由系列--二.听说倒卖 AI Token 很赚？先别上头，一篇给你整明白

187. .NET+AI | MEAI | 会话缓存（5）

188. 2026大模型Token收费横评：哪家便宜哪家坑，一看就懂

189. 2026国内大模型Token收费全对比：普通人闭眼选不踩坑

190. Claude Code 神器，节省 token 又酷炫

191. 词元消耗高？搞懂 Token 计费逻辑，当贝 Molili 高效降本

192. 开源大模型和商业版，部署成本差多少？

193. 百万Token上下文：当AI终于学会“读长篇小说”的技术革命

194. 国内开发者如何低成本接入Claude API？实测3种方案对比

195. 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

196. 一个省钱的AI多轮问答工具，可自由编辑多轮对话，随时Fork（分叉）问题

197. GPT-4.1实测：百万Token让程序员少熬10个通宵

198. 每一次AI对话都在“烧Token” 大模型收费会成为未来常态吗？

199. Token消耗Top10问题排查手册

200. 你的token花在了哪里——对于编程CLI调用api总费用函数的建模

201. DeepSeek更新新模型上下文达百万级token

202. DeepSeek更新上下文达百万级token

203. AI加持下，人是成本的决定因素

204. Token数量和推理质量负相关？深思而非堆长度：通过深度思考令牌衡量大语言模型推理努力

205. 当Token成为AI时代的“硬通货”

206. 大模型上下文越长越厉害吗？agent时代，上下文长度与推理准确性的底层逻辑

0.5元/百万Token是陷阱？真实成本相差10倍的模型选择指南

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