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)

河北省:石家庄市:(长安区、桥西区、新华区、井陉矿区、裕华区、藁城区、鹿泉区、栾城区、井陉县、正定县、行唐县、灵寿县、高邑县、深泽县、赞皇县、无极县、平山县、元氏县、赵县、石家庄高新技术产业开发区、石家庄循环化工园区、辛集市、晋州市、新乐市)

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)

邢台市:(襄都区、信都区、任泽区、南和区、临城县、内丘县、柏乡县、隆尧县、宁晋县、巨鹿县、新河县、广宗县、平乡县、威县、清河县、临西县、河北邢台经济开发区、南宫市、沙河市)

保定市:(竞秀区、莲池区、满城区、清苑区、徐水区、涞水县、阜平县、定兴县、唐县、高阳县、容城县、涞源县、望都县、安新县、易县、曲阳县、蠡县、顺平县、博野县、雄县、保定高新技术产业开发区、保定白沟新城、涿州市、定州市、安国市、高碑店市)

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)

承德市:(双桥区、双滦区、鹰手营子矿区、承德县、兴隆县、滦平县、隆化县、丰宁满族自治县、宽城满族自治县、围场满族蒙古族自治县、承德高新技术产业开发区、平泉市)

沧州市:(新华区、运河区、沧县、青县、东光县、海兴县、盐山县、肃宁县、南皮县、吴桥县、献县、孟村回族自治县、河北沧州经济开发区、沧州高新技术产业开发区、沧州渤海新区、泊头市、任丘市、黄骅市、河间市)

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