Token经济学：AI时代的新货泉和平

　　对于这个炫富体例，现正在有一个新词叫：Token-maxxing，意义是“把token用量拉到极限”。它变成了公司表里人们攀比的新体例：你每天耗损几多token、你能同时安排几多个agent运转、你的token throughput（吞吐量）有多高，这些都正正在变成权衡一小我“有多AI原生”的新目标。不外，对于这种新竞赛，全球AI圈的巨头们正正在进行着一场激烈的辩说：公司能否该当不设地激励员工们去利用token？而正在这场辩说的背后，是一场环绕token展开的新军备竞赛。硅谷大厂们为什么正在疯狂卷token用量，这背后到底有没有事理？大模子公司是怎样给token订价的？中国模子若何凭仗“物美价廉”杀入全球开辟者市场，正在OpenRouter上霸榜？“Token套利”的新模式，怎样来赔差价？以及正在所有这些背后，一个更大的问题：中国的token出海，会不会成为下一个布局性的财产机遇？若是上一个时代中国出口的是衬衫，这个时代是电动车，下一个时代会是token吗？4月初，Meta被爆内部有一个名为“Claudeonomics”排行榜，这个排行榜汇集了跨越85000名Meta员工的AI利用数据，列出了token耗损量最高的前250名“超等用户”。正在比来一个月，排行榜上的总利用量冲破了60万亿token，若是按照Anthropic Opus 4。6的订价，大约每百万token平均15美元来粗略换算的话，这些token的价值高达约9亿美元。排名第一的那位员工，烧掉的token价值高达数百万美元。AI创业公司Writer的CEO May Habib，间接说这是“存亡级此外问题”。她本人公司内部也有一个token耗损排行榜，并且她明白告诉员工，她本人正在盯这个数据。她认为若是不全力拥抱AI，就会被裁减。Uber也很激进。目前Uber后端系统中，11%的新代码更新曾经由agent完成，而三个月前这个比例还不到1%。Uber CTO的原话很曲白：“我的愿景是把软件工程转型为agent软件工程。”AI软件工程公司Jellyfish的CEO Andrew Lau，说得更曲白：“你能够一天到晚刷token，但获得的成果可能完全不是你想要的。”这两派的吵得不成开交。但更多的两头派似乎仍是构成了共识：不充实操纵AI的公司，会被合作敌手超越并变得过时。正在这种下，哪怕排行榜和激励轨制不完满，哪怕一些AI利用最终被证明是华侈的，大厂创始人和高层们也被卷起来了，认为必必要如许做才能让公司转型成为更AI-native（AI原生）的公司。自OpenClaw爆火以来，agent使命烧掉的token量曲线上升。科技巨头们能够掉臂成本的烧token，但对于创业公司和小我开辟者来说，token的成本带来的是焦炙。Uber的CTO正在接管采访时透露，公司2026年的AI预算正在开年几个月内就曾经全数用完了，次要是由于工程师们对Claude Code的利用量暴增。他的原话是：“我得从头归去做预算了，由于我认为够用一年的钱，曾经没了。”硅谷出名投资人Chamath Palihapitiya比来也公开埋怨，他投资的一家软件公司自从团队起头用AI编程东西后，运营成本正在几个月内翻了三倍多，照这个趋向年化AI收入将达到万万美元级别。他半开打趣地说了一句正在社交上广为传播的话：感激VC们掏钱为这场AI盛宴买单。能够看到，对于企业来说，出格是软件SaaS行业，AI时代的成本布局跟过去完全纷歧样了。以前做一个SaaS产物，研发投入是一次性的，用户越多边际成本越低，这是一门越卖越赔的生意。但现正在，每个用户的每一次操做背后都有一笔token账单正在跑，用户用得越深、功能越智能， 做为产物方，反而要付更多钱给模子厂商。这个成本不会像保守软件那样摊薄到接近零，它是跟着用量线性增加的。这也是为什么token正正在变成AI创业公司最焦点的“弹药”，也有风投基金起头测验考试间接给被投企业供给token额度，做为投资的一部门。这个逻辑很简单：对良多AI创业项目来说，拿到钱之后第一件事就是去买token，那为什么不间接给token呢？Token的订价是怎样算的？这个问题的谜底，远不是“一个单价乘以数量”这么简单。我们以一次最简单的对话交互为例，你的账单上至多有三种分歧价钱的token正在运转：第二是Cached input token（被缓存的输入 token），意义是若是某些prompt、上下文或文件内容之前曾经被模子系统缓存过，再次挪用时，这部门token的价钱会更廉价。研究芯片取token efficiency（词元效率）标的目的的肖志斌正在接管硅谷101采访时就说，平均来说，正在对话使命上，这三者的价钱大要是：1！0。1！6的程度。这里面有一个出格反曲觉的悖论：越贵的模子，可能反而总成本更低。由于强模子一次就做对了，弱模子可能要频频沉试，两头若是犯错就还需要人工介入，这也是分析成本。也就是说，虽然token价钱正在涨，但“每个无效结论的成本”反而鄙人降。所以，最贵的GPT-5。5-pro和GPT-5。4-pro，短上下文Input是每百万token 30美元，Output token是每百万token 180美元，长上下文还要再贵一倍。但若是能力脚够强，完成使命脚够精确，正在一些复杂使命和场景上，反而是能把开辟者的成本价钱给打下来的。出格是正在agent场景，由于agent不是一问一答，它会来回挪用模子，每一步可能挪用分歧的东西，东西又会发生新的日记和上下文，前往给agent继续轮回挪用。所以，分歧的模子公司若何订价，一方面是由模子的推理成本以及大模子研发费用来决定的，但更环节的是按模子质量和使命完成度。这里还有一派玩家，就是像微软Azure、亚马逊AWS或者国内的阿里和火山引擎如许的云厂商。有的企业是通过这些云厂商去挪用模子，他们收到的token账单就是从云厂商这边给出的。云厂商对token的收费取大模子公司的API收费不会相差太多，但有时候云厂商会由于供给了更多的办事和能力，好比说区域摆设、特定命据驻留、企业合规、优先推理、托管能力，以及私有化或公用吞吐的这些办事，使得价钱更贵。但有的时候，云厂商也会由于企业扣头，或者需要激进抢占市场，来让价钱更廉价，这种环境也是有的。而就正在后OpenClaw期间，当硅谷起头卷我们开首说到的Token-maxxing这件工作的时候，大师发觉，这个账单仍是很的。于是呈现了一个现象：来自中国的开源模子，由于性价比，起头正在国际开辟者社区中，大受欢送。正在一些使命上，中美模子的价差能够高达50-70倍。这就注释了为什么，当OpenClaw这类agent东西，让token耗损从万级跳到百万级的时候，全球开辟者几乎天性地转向了中国的廉价模子。OpenClaw爆火之后，由于agent使命对开源模子挪用的需求飙升，曾经上市的中国模子厂商，好比说Zhipu AI和MiniMax正在股价上送来了疯狂的涨幅。取此同时，2026年3月掀起了一波集体跌价潮。从阿里云到百度智能云，从智谱到腾讯云混元系列模子，几乎所有次要厂商，都正在统一个月内颁布发表上调AI相关产物价钱，涨幅从5%到400%不等。拿MiniMax M2。5和Claude Opus 4。6做个间接对比：正在SWE-Bench Verified软件工程基准测试中，两者得分别离是80。2%和80。8%，说实话，这点差距正在现实利用中几乎感触感染不到。但打开价钱表就完全分歧了：MiniMax M2。5的输入价钱是每百万token 0。3美元，Claude Opus 4。6是5美元。同样的活，前者的价钱只要后者的十七分之一。对于一个每天要跑几万万token的OpenClaw用户来说，这不是省一杯咖啡钱的问题，而是账单从几百美元间接降到几十美元的区别。分歧的模子其实给了开辟者们分歧的选择，好比说复杂的使命就交给更高机能的模子，简单一些或者反复性高的使命就给廉价一点的模子，如许的夹杂利用，成为了agent时代的新token模式。他把token分成了五个价钱区间：免费层（高吞吐、低交互速度，靠告白变现）、中级层（每百万token 3美元）、高级层（每百万token 6美元）、高速层（每百万token 45美元）到超高速层（每百万token 150美元）。黄仁勋的意义很明白，token不再是一种同质的商品，它的价钱该当由交互速度和利用场景决定，就像电力有峰谷电价一样。当然，这些暴增的需求背后，也有一个不容轻忽的问题：到底是不是实的需要耗损这么多token？一些业内人士就说，当前全球企业级AI使用中，可能有近一半的token没有发生现实价值。事理很简单，agent不像人类那样晓得“够了就停”，它正在施行一个使命的过程中，会频频读取整个对话汗青、从头扫描曾经处置过的文件、把早就过时的上下文一遍又一遍地喂进模子。每多跑一轮，这些冗余消息就像滚雪球一样越滚越大，但实正跟当前使命相关的，可能只占此中一小部门。怎样让Agent少烧钱，正正在成为一个新的手艺和贸易赛道。而Token Efficiency（Token效率）成为了下个阶段的环节词。此中值得提的一个例子，就是OpenRouter这家公司。OpenRouter这个平台曾经成了察看全球模子利用趋向的一面镜子。你看到的良多关于中国模子挪用和排名的数据图都出自于这个平台。2023年，他起头做OpenRouter，这弟子意的逻辑其实很简单：市道上模子越来越多，开辟者不想每家零丁注册、零丁充值、零丁对接API格局，OpenRouter就做了一个同一入口，所有模子一个接口搞定，平台从中抽取约5%的费用。据Information报道，a16z正在2025年对OpenRouter领投了4000万美元，其时估值约5亿美元，而最新一轮融资已将估值推至接近13亿美元。让这弟子意实正起飞的，是OpenClaw的迸发。当全球开辟者疯狂挪用各类模子来驱动Agent工做流时，他们需要一个能快速切换模子的两头层，而OpenRouter刚好就正在那里等着，这个机会简曲不要抓得太好。Atallah曾将OpenRouter取他上一次创业做过类比，两次做的都是把分离的供给，整合到一个平台上。他赌的是：供给越分离，两头商越值钱。换句话说，OpenRouter的数据，更像是创业公司和开辟者群体的风向标，而不是整个AI行业的全景图。但恰是这个群体，对价钱最、对新模子最情愿尝鲜、迁徙成本最低，形成了中国模子出海的第一波“自来水”用户。若是token是AI时代的“电”，那总得有人给这些电拆电表。这件事听上去不敷，但看一眼客户名单就晓得它有多主要：OpenAI、NVIDIA、Anthropic、Databricks，全正在用统一家公司的计费系统，这家公司就是Metronome。Metronome创始团队的布景很申明问题，两位创始人都出自Dropbox，正在那里切身履历过一个让所有SaaS工程师头疼的工作：刊定价。概况上只是把月费调几块钱，背后却要动一大堆写死正在代码里的计费逻辑。到了AI时代，这个痛点被放大了几个数量级，收费单元不再是“一小我头一个月几多钱”，而是变成了token数、API挪用次数、GPU时长这些颗粒度极细的目标，并且每个客户的合同条目、扣头布局、用量阶梯可能都纷歧样。Metronome做的工作，就是“清晰地记住谁正在什么时间挪用了什么工具，花了几多token。”但大部门公司本人做这件事做欠好，由于“发生了什么”和“该怎样收费”，是两套完全分歧的逻辑，把它们耦合正在一路就会越改越懦弱。Metronome的焦点设想就是把这两件事完全拆开，工程团队尽管用量数据，产物和发卖团队本人设置装备摆设价钱和合同条目，两头的换算、出账、对账全数从动化。这家公司的成长速度很快。据公开报道，Metronome累计融资约1。28亿美元，本年1月被Stripe收购。一个做计费根本设备的100人团队，估值逃上了良多做模子的公司，这本身就申明，正在token经济里，“怎样算钱”也变得越来越主要。我们正在前文中说到，现正在开辟者们会分歧的模子混着用：复杂使命用Claude、GPT等高贵模子，简单使命用MiniMax、kimi等中国的性价比模子。而对应的，正在token经济学里，一种新的贸易模式正正在浮出水面，业内叫它Token Arbitrage（Token套利）。更进阶的套利体例不只是“批发转零售”，而是去搭建一个“智能由器”，用户需求进来后，先用一个模子去判断使命的复杂程度，简单使命分派给廉价模子，只要实正复杂的使命才给Claude或GPT。对用户来说是黑盒，但两头商正在不竭优化成本布局。知县也是一个典型的“夹杂安排”用户。他每天跟AI互动几百次，同时利用Claude、GPT和中国模子，但给它们分派了完全分歧的脚色。但跨模子的安排空间远没有被穷尽。由于每家大模子公司只优化本人的模子。然而，市场上的模子太多了，跨模子的智能安排不会只是短期机遇。讲到这里，我们能够把视角再拉大一点。想一想，当一个伦敦的法式员，用MiniMax的API跑OpenClaw的时候，物理层面发生了什么？他的请求从英国出发，穿过海底光缆，落正在贵州的数据核心里。GPU起头工做，电扇起头转，几秒钟后，成果原前往。整个过程中，没有一度电分开过中国的电网，但这度电的价值，曾经通过API账单，以token的形式完成了跨境结算。中国过去出口日用品、衬衫、家电，后来是电动车，但这些都是实物要过海关。Token出海不需要集拆箱，以至不需要任何实体商品分开国境。电力正在当地耗损，算力正在当地运转，但创制的价值通过互联网，霎时交付到全球任何一个开辟者手上。有人把这叫做“电力出海”，虽然电没出去，但电的价值出去了。那么一个天然的问题是：中国token能卖这么廉价，良多人的第一反映是电价，这种形态会一曲持续下去吗？现实环境还挺复杂。GMI Cloud创始人Alex正在GTC现场给了我们一个很爽快的判断：美国其实不缺电，现实上，中美电力成本的绝对值差别并不大，中国工业用电0。4-0。6元/度，美国0。8-1。2元/度，中美两边的工业电价差距其实没有想象中那么大，实正拉开差距的是根本设备的响应速度：中国能够正在西部戈壁里铺满光伏板，再通过特高压电网把电送到东部的算力集群。所以从电力角度看，美国的token价钱一时半会很难降良多。同时，Alex认为，从存储等供应链角度看，token价钱短期内更难下降。这波出海盈利，曾经实实正在正在地反映正在了收入上。现在MiniMax海外收入占比跨越七成，月之暗面正在Kimi K2。5发布后，短短数周内收入就跨越了2025年全年，智谱的模子API收入也正在本年呈现了迸发式增加。而token需求的天花板目前底子还看不到。大师想想看，现正在大部门人还只是偶尔用用OpenClaw，大部门行业还远远没有被Agent渗入。但趋向曾经很清晰了：token的耗损正正在从“人类自动倡议”变成“机械从动运转”。一个法式员手AI编程帮手，一天可能烧几十万token。但一旦他配了一个Agent全天候正在后台跑：写代码、查材料、跑测试、发摆设，耗损量能够间接跳到万万级。当这种利用体例从少数极客扩散到通俗开辟者，再扩散到每一个学问工做者，token的需求增加就是指数级此外增加了。若是用一句话来归纳综合这个趋向：若是上一个时代中国出口的是衬衫和家电，这个时代是电动车，那下一个时代可能就是token。对Meta员工来说，它是排行榜上的勋章。对创业公司来说，它是每个月最大的一笔开支。对OpenRouter来说，它是抽5%佣金的流水。对中国的云厂商来说，它是把电力变成美元的管道。对于黄仁勋来说，Token会变成大商品，每一个输入和输出都取芯片挂钩。将来，Token就会是一种大商品。而环绕大商品，人类几千年来发现过的所有贸易模式：期货、套利、批发零售、聚合平台、计量计费，城市正在token身上沉演一遍。同时，token订价的体例也可能会发生庞大的变化，好比说业界也正正在起头测验考试按“复杂度计费”的effort-based pricing模式，或者是按使命完成度计费的task-based pricing模式，这都使得token economy的订价体例正在将来有着庞大的进化空间。这就像原油到汽油再到续航里程，这两头订价的逻辑，也会正在token到使命到营业成果，这条进化径上再复现一遍。我们正在这篇文章里看到的每一个概念和公司，从Token-maxxing到token套利，从OpenRouter到Metronome，素质上都是这个陈旧逻辑的AI升级版本。独一分歧的是速度。这一切不是正在几十年里慢慢展开的，而是正在几个月内敏捷发生的。当你读完这篇文章的时候，OpenRouter上可能又多了一个新模子冲上了榜单，某家云厂商可能又调了一次价，某个开辟者可能又发觉了一种新的省token的方式，而这场逛戏才方才起头。