如何正确理解Token经济学?
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文 | 解码Decode 文 | 解码Decode 🌟 去年5月,当大模型厂商卷起价格战时,Tokens大概率是😴出镜率最高的英文单词。 简单来说,Tokens是大语言🤗模型(LLM)用来切割自然语言文本的基本单位,可以直观的理解💯为“字”或“词”。 就像工业时代用“千瓦时”度量电力消🙄耗,互联网时代用“GB”度量数据流量,AI时代用“Token🤩”来度量模型的工作量。一个Token可以理解为一个词或词片段🌟(中文里可能是一个字或词语)。 Tokens的调用量,👍本质反映了模型推理过程的计算量。而计算量的高或低,直接揭示了😴模型在实际应用中的能力、成本、速度和可行性。 因此,从😎Tokens角度跟踪AI应用落地进展,就是一个非常深刻且切中👏要害的视角。 它意味着我们将AI从一种“黑箱魔法”或纯🤩粹的技术概念,拉回到了一个可度量、可分析、可商业化的实际生产👍要素的层面。 简单来说,这意味着我们不再只关注AI“能😴做什么”,而是开始量化分析它“做了多少”、“效率多高”、“成😊本多少”以及“价值多大”。 谁在消耗tokens? ⭐ 模型厂商以tokens为主要定价单位的底层逻辑是:模型调👍用时的tokens消耗量与相应算力投入存在强关联性。而另一条👍暗线则是,算力投入链接了营收与tokens调用量。 换😡个说法就是,模型厂商营收与其tokens调用量呈现显著同步的😂高增趋势。 2024年6月至2025年6月,OpenA😅I大模型基础设施——微软Azure云的日均tokens调用量😉从0.55万亿上涨至4.40万亿,与此同时,OpenAI年化🤔营收(ARR)从2024年12月的55亿美元增长至2025年👍6月的突破100亿美元,并在2025年8月达到120亿-13🎉0亿美元。 也就是说,谁消耗tokens更多谁就是基模😆厂商的主流商业模式。 就目前来看,OpenAI、Ant😎hropic、字节跳动等基模厂商主要有C端和B端两种,其中C🤩端包括原生聊天助手、工具类原生应用(影视、图片、编程等)的订🙄阅收入、付费功能以及与内部C端产品整合后的间接收入(如Goo🙌gle Chrome); B端则包含为大客户落地AI应😆用和企业直接API调用。 C端的tokens调用量,主😡要贡献者有三个: 1 大流量池产品内部的附加AI功能 ⭐ 2024年5月谷歌搜索上线的AI Overview功能😂,至2025年二季度月活已超20亿。国海证券预测,AI Ov⭐erview功能单日tokens消耗量在1.6至9.6万亿区🚀间内,在2025年7月Google日均tokens调用量中的😊占比为4.9%至29.4%。 展开全文 抖音、剪⭐映、今日头条等同样为大流量池C端产品,月活量级已达到10亿(😡2025年3月)、7亿(2025年7月)、2.6亿(2024🥳年下半年月均)。 百度之于搜索、美图秀秀之于图像,大流👏量C端应用的AI改造都是上述逻辑。据非凡产研,2025年7月🤯百度AI搜索访问量居国内智慧搜索品类第一、美图秀秀的国内访问🔥量/存量月活、新增下载量依旧居图像品类第一,且月度收入仍在环🤔比提升。 2 原生聊天助手 ChatGPT聊天助😆手保有较大C端用户规模,2025年7月APP+网页端合计月活😍达10.15亿,是OpenAI重要Tokens调用量驱动因素😅。 3 视频赛道拥有较大用户基础的新兴应用 除产😉品内置AI功能、聊天助手外,图像、视频、陪伴、办公、教育赛道🙄内均出现了有较大潜力的C端新兴AI应用。 字节跳动进行🙌多维度布局,推出醒图/星绘(图像)、即梦(视频)、猫箱(陪伴⭐)、豆包爱学(教育)等AI应用。 其中醒图、即梦7月月👏活达到4924万(当月收入59万美元)、1393万(当月收入😍58万美元),已成为图像、视频赛道内拥有较大用户量级的产品;😆猫箱7月月活794万,当月收入达112万美元,商业转化效率较🤩高。 例如接入gpt-image-1、Leonardo🤩.AI的Canva,用于文生图、文生视频、图像补全等除文本模🤔态外的编辑、生成场景。根据Gemini、Kimi等大模型的折🌟算口径,单张图片的输出(输入)tokens消耗量在1024(👏kimi)—1290(Gemini)之间。 B端tok🙌ens调用量主要源于企业级AI应用。其所呈现出来的特征,一是👏渗透率较高,Google发布的“全球601个领先企业AI应用👏案例”显示,各大规模的企业已开始尝试将生成式AI投入生产,涉😁及汽车与物流、商业与专用服务、金融服务、医疗与生命科学、酒店🤯与旅游、制作、工业与电子、媒体、营销与游戏、零售、科技、通信🤯、公共部门与非盈利组织”11大行业。 二是基模厂商的B🤯端收入比例较大。 数据预测2025年OpenAI来自B😜端的ARR收入占比达54%;Anthropic占比达80%。🙄谷歌透露Gemini企业客户超过8.5万家,推动调用量同比增😀长35倍;火山引擎大模型收入2024年在国内公有云市场中份额😉排名第一,占比达46.4%(外部使用量,不包括豆包等内部AP😅P)。 技术迭代解锁应用需求 越来越多的toke😡ns调用量,并非因为更大参数的大模型,而是推理增强、多模态、🎉Agent化、长上下文转型共同作用的结果。用一句话概括既是:🚀技术迭代解锁应用需求。 以GPT-5和Grok4为例:😍 GPT-5把“更强的推理能力(通过引入test-ti😂mecompute)+多模态+更长上下文+更严格的安全控制等😘”置于产品默认层面; Grok4核心升级则是把“原生工😉具调用+多代理协同推理+超长上下文等”做成一个可商用产品。 👏 GPT-5和Grok4如此设置的目标,是希望借助技术迭😊代增强AI在更复杂、更具备“生产力”的关键场景下的实用性、准😅确性,并且使得AI应用加速落地。 举个例子,假设原来1😀轮客服对话服务消耗200tokens,升级后客服问答场景中的😆大模型推理过程将扩展成: 客户意图澄清+内部知识库检索😡+逻辑校验+答案润色4个环节,即4轮内部推理,每轮150~2😢00tokens,最终消耗600至800tokens。 😀 类似的案例在对应的推理增强、多模态、Agent化、长上下文👍转型中都能找到,其最终结果是双向增强,存量AI应用场景的解决🤯方案更好,对应的tokens调用量也倍数增长。 随着技😎术趋势的不断推进,大量原本因“不准、不全、不落地”而被搁置的😎需求将被解锁。当准确率、可控性跨过可行性线后,用户特别是B端😴企业(有生产力场景需求)或将从观望转为批量采购。 总结🤔起来就四点,推理增强把能用变成敢用、多模态把单点工具变成端到😴端工作流、Agent化把对话变成可审计的业务系统、长上下文把⭐项目级任务放进模型。 与此同时,虽然tokens调用量⭐倍数增长,但定价却是直线下降。 比如xAI的Grok-🤯4-Fast,输出百万Token仅需0.5美元(约3.5元人❤️民币),但比起国内基模厂商来还是不够狠,去年9月阿里通义千问💯主力模型最高降价85%,Qwen-Turbo低至0.3元/百😎万Tokens。 其中一部分原因是基模厂商的价格战,让🤯“一百万Tokens的钱,都买不了钵钵鸡”,也有一部分是因为😡模型厂优化算力成本的结果。 2024-2025年,为优🤩化大模型算力成本,模型厂商进行了压缩大模型单次推理计算量(稀😅疏化、量化、投机解码)、提升GPU利用率(连续批处理、编译器🔥融合)以及换用租金更便宜的云、芯片(国产替代、专用ASIC)🎉等方面的尝试,平均tokens定价实现了较大降幅。 此❤️外模型厂商还进一步通过“模型分层+价格分层”的多样化策略压低🥳模型的使用门槛,让中小预算客户也可接入,比如:OpenAI 😁用GPT-5-mini/nano覆盖轻量场景;Google以🚀Gemini 2.5 Flash 主打“极速低价”;Anth😉ropic用Claude 3.5 Haiku 提供中等规模、😂高性价比选项等。 因此一个AI飞轮就已成型,当模型使用🤯成本下降,企业/个人调用ROI随之上升,更多应用需求从观望向🚀采购转化,促进tokens调用量倍数增长的同时,AI应用随之👍迎来生态繁荣。 Token经济学就意味着,可以直观的获😂得以下几个关键进展的洞察:成本与经济效益的量化、技术效能与模🌟型能力的评估、应用场景的深化与演化以及商业模式与市场格局的清😁晰化。其中成本与经济效益的量化是最直接、最商业化的意义。 ❤️ 尾声 如果把AI大模型想象成一个“知识电厂”,To😜ken就是它发出的“度电”,你的提示词就是“合上电闸”的指令😊,AI应用开发者就像是“家电制造商”。 从Tokens⭐角度跟踪进展,就相当于电力公司和社会在跟踪: 全社会总😢用电量(AI应用的总规模)增长了多少? 哪种家电(哪种AI🤯应用)最耗电(消耗Token最多)? 发电技术是否进步了(😆模型效率)?每度电的成本是否下降? 新的高能效家电(高效的😢AI应用)是否被开发出来? 从Tokens角度跟踪AI😉应用落地进展,意味着AI行业正在走向成熟、务实和工业化。它摒😊弃了早期对参数规模和技术炫技的过度关注,转而聚焦于一个更根本🔥的问题:如何以可承受的成本,可靠地利用AI能力来解决实际问题🙌并创造商业价值。 这标志着AI不再是实验室里的玩具,而🤩是真正成为了驱动下一代技术和商业创新的基础效用。作为从业者、😍投资者或观察者,理解Token经济学,就如同在互联网时代理解🙄带宽成本一样,至关重要。返回搜狐,查看更多
北京市:市辖区:(东城区、西城区、朝阳区、丰台区、石景山区、海淀区、门头沟区、房山区、通州区、顺义区、昌平区、大兴区、怀柔区、平谷区、密云区、延庆区)
天津市:市辖区:(和平区、河东区、河西区、南开区、河北区、红桥区、东丽区、西青区、津南区、北辰区、武清区、宝坻区、滨海新区、宁河区、静海区、蓟州区)
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唐山市:(路南区、路北区、古冶区、开平区、丰南区、丰润区、曹妃甸区、滦南县、乐亭县、迁西县、玉田县、河北唐山芦台经济开发区、唐山市汉沽管理区、唐山高新技术产业开发区、河北唐山海港经济开发区、遵化市、迁安市、滦州市)
秦皇岛市:(海港区、山海关区、北戴河区、抚宁区、青龙满族自治县、昌黎县、卢龙县、秦皇岛市经济技术开发区、北戴河新区)
邯郸市:(邯山区、丛台区、复兴区、峰峰矿区、肥乡区、永年区、临漳县、成安县、大名县、涉县、磁县、邱县、鸡泽县、广平县、馆陶县、魏县、曲周县、邯郸经济技术开发区、邯郸冀南新区、武安市)
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张家口市:(桥东区、桥西区、宣化区、下花园区、万全区、崇礼区、张北县、康保县、沽源县、尚义县、蔚县、阳原县、怀安县、怀来县、涿鹿县、赤城县、张家口经济开发区、张家口市察北管理区、张家口市塞北管理区)
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随着短剧市场的迅猛发展,一批优秀的短剧女演员崭露头角,她们以精湛的演技、独特的魅力赢得了观众的喜爱与追捧。9月10日,经过网友们的热烈评选和业内人士的综合考量,2025年度中国十大短剧女神榜单正式出炉,引发了广泛关注和讨论。 余茵,凭借《好一个乖乖女》中“双面千金”的惊艳演绎走红,堪称2025年短剧行业现象级人物。毕业于燕京理工学校的她并非科班出身,却凭借极具感染力的“眼技”征服观众,剧中从柔弱小白花切换成黑化复仇者的眼神转变片段,在抖音引发百万级二创。其经纪团队透露,余茵选片注重角色人格弧光,避免同质化甜宠人设 ,展现出前瞻性的演艺规划。 徐艺真,这位毕业于浙江传媒学院表演系的女演员,是当之无愧的“短剧女王”。她与孙樾的CP组合曾风靡短剧圈,代表作《哎呀!皇后娘娘来打工》更是创下24小时充值破1200万的惊人记录。徐艺真演技细腻多变,无论是古装剧还是现代剧,搞笑角色还是深情角色,都能驾驭得游刃有余,深受观众喜爱 。 王格格,被称作“短剧界劳模”,全年高强度驻扎剧组。土木工程专业出身的她将工程思维融入表演,开拍前绘制人物关系脑图、标注情绪爆发节点。她的作品众多,如《玫瑰冠冕》《厉总的新婚罪妻》等,戏路宽广,能轻松驾驭豪门千金、职场精英等多种角色,抖音账号粉丝转化率高达22%,远超行业均值 。 马秋元,短剧圈公认的“甜妹天花板”,哭戏感染力十足。西安工业大学经济学专业背景赋予她独特的理性思维,使其在表演中展现出天然的松弛感。在《咬清梨》中,她塑造的商战女强人打破了短剧女主“傻白甜”的窠臼,与张集骏组成的CP深入人心,代表作品还有《大叔乖乖宠我2》《痴傻千金三叔宠我入骨》等 。 姜十七,坐拥3000万抖音粉丝,从短视频创作者成功转型短剧演员,被观众称为“短剧界的周冬雨”。她的表演风格独特,能精准把握角色特点,代表作品有《契约成婚》《霸道少爷爱上我》等,在短剧中展现出了强大的表演实力 。 赵夕汐毕业于北京舞蹈学院,从古典舞者转型为演员。她擅长将舞蹈功底融入表演,古装短剧中身段轻盈,现代剧里气场全开,被观众称为“短剧界的张曼玉”。在《爱在黎明前降落》中,她设计的“暴风哭泣”镜头——眼眶通红却不让泪水滑落的微表情控制,被观众称为“破碎感美学天花板” 。 滕泽文模特出身,因在短剧中饰演敢爱敢恨的“后妈”爆红,2025年转型制片,参与监制短剧《野蔷薇不低头》,被业内视为“短剧版赵丽颖”。她在表演中展现出的自信与魅力,以及对角色的深刻理解,让观众印象深刻 。 李佳桐,中国内地女演员,2005年6月1日出生于吉林长春,身高169,体重44公斤,就读北京服装学院表演专业,曾赴英国伦敦音乐与戏剧艺术学院公费交流学习,2021年11月作为“美食品鉴官”参与中央电视台《厨王争霸》节目录制,2021年12月作为嘉宾参与中央电视台《我要上春晚》节目录制,参演电视剧《玫瑰的故事》,在网剧《山神》饰演白陶 ,参演《再见倾心》《女侠请留步》《渣总别追,大小姐辞职了》《女政协委员》《爱的疗愈之约》《龙宝上洛》《我的闪婚老公竟是闺蜜大哥》《陛下克妻 掌公主嫁到》《恃宠!佛子叔叔又在哄小娇妻》等多部短剧,并在第十届乌镇戏剧节古镇嘉年华《遗梦》担任女主。 杨咩咩以“纯欲萝莉”形象走红,与于龙组成的“最萌身高差CP”屡屡出圈。她的代表作品有《世界对我温柔以待》《秦爷的小哑巴》等,在剧中的自然表演和可爱形象吸引了众多粉丝 。 刘念最初是以AKB48 Team SH一期生身份出道,后来转型成为演员。她出演的《初夏的甜蜜约定》《亲爱的宋小姐》等短剧,凭借俏皮可爱的面容和元气满满的青春活力形象深受观众喜爱,在短剧领域逐渐崭露头角 。 这十位短剧女神在各自的作品中展现出了非凡的演技和独特的魅力,她们的成功不仅为短剧行业注入了新的活力,也为更多怀揣演艺梦想的人树立了榜样。相信在未来,她们将继续带来更多精彩的作品,推动短剧行业迈向更高的台阶。返回搜狐,查看更多
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