Token计算：下一个十年的成本战争
Token计算：下一个十年的成本战争
来源类型： 微信公众号文章
日期： 2026-06-02
标签： AI, OpenClaw, 记忆系统, 电商, 办公效率, 编程, 物流, 数字化, 机器人, 芯片, 大模型
原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/j-CATAhnus0Zii_x1M-Rmw
摘要
算力货币Token正在重塑AI时代的价值坐标，本文梳理了一条完整的变化路径：从收费方式的变化，到成本结构的分化，再到预算体系的调整，看Token经济如何被重新定义。 “Token经济”，正在成为AI行业近期最热的关键词之一。 当OpenClaw（俗称“龙虾”）成为全民关注点，引发了各大厂商加入“龙虾潮”，Token的消耗开始呈现出指数级的增长趋势。 有开发者社区和社交平台上开始频繁出现对比表，在不同模型上的Token消耗是多少、输出质量差异如何、折算下来“每千Token成本”谁最低。 但如果真的试图用Token去算一笔账，很快就会发现，事情已经没有那么简单了。 前几天，一个做财务的朋...
核心内容
算力货币Token正在重塑AI时代的价值坐标，本文梳理了一条完整的变化路径：从收费方式的变化，到成本结构的分化，再到预算体系的调整，看Token经济如何被重新定义。
“Token经济”，正在成为AI行业近期最热的关键词之一。
当OpenClaw（俗称“龙虾”）成为全民关注点，引发了各大厂商加入“龙虾潮”，Token的消耗开始呈现出指数级的增长趋势。
有开发者社区和社交平台上开始频繁出现对比表，在不同模型上的Token消耗是多少、输出质量差异如何、折算下来“每千Token成本”谁最低。
但如果真的试图用Token去算一笔账，很快就会发现，事情已经没有那么简单了。
前几天，一个做财务的朋友问我：他们的agent每天几十万次调用，一个月到底要花多少钱？
这个问题听起来很基础，看似非常简单，可以通过“Token×单价×调用次数”来计算。
但是，当我翻开Anthropic的价格页打算粗算的时候，结果犯难了。
Claude Managed Agents的session runtime（会话运行时长）按$0.08/session-hour（每会话·小时）独立计费，cache write（缓存写入）和cache hit（缓存命中）各有不同档位的乘数，跟Token根本不在一个维度上。
于是我把几家主流平台的价格页逐一翻了一遍，发现这件事远不是一道“干净的算术题”：
比如OpenAI的价格页更像一张资源总账。Token之外，web search（联网搜索）按千次调用收费，container按session （会话持续时间）时长收费，file search storage（文件检索存储）按GB/天收费，regional processing再叠一层10%。
Google Gemini收敛一些，但grounding（搜索增强）和context caching（上下文缓存）也各自被单列为独立计价项。
Anthropic三档缓存乘数叠一个session runtime（会话运行时长），又是另一套维度。三家已经没法用同一个公式算清楚。
再往上走一层，连商品边界本身都脱离了“模型”。Salesforce用Flex Credits把动作配额写进价格体系，Intercom干脆绕开Token，按outcome收费，每个 $0.99，白纸黑字定义什么算一次“有效解决”。
一番搜索后能确定的只有一点：大家根本不是在卖同一种东西。
2026年一月，OpenAI CFO Sarah Friar在官网发表的《A business that scales with the value of intelligence》中，同时点出了其三条商业化路径：订阅、广告支撑的免费层、按用量计费的API，还补了一句——未来将扩展到授权、IP 协议和按结果定价。连平台方自己都不再用单一的“按用量计费”来描述自己了。
在过去，对于各大模型的比拼，行业里经常提到“谁的Token更便宜”的讨论，默认了一个前提：行业已经存在一个被广泛接受的统一计量单位，大家比的只是价格。
但到了2026年4月，目前的现实是——Token早已不是AI账单里唯一的计费单位。AI商品正在从单一计量项走向多单位并存，企业的预算语言随之被改写。
因此，本文想讨论的不只是Token本身，而是梳理一条完整的变化路径：从收费方式的变化，到成本结构的分化，再到预算体系的调整，看Token经济如何被重新定义。
01.
AI收费，告别“单一Token时代”
如果今天仍有人只讨论“哪个模型每百万Token更贵”，那看到的只是底层供给的一部分。
真实情况是，企业目前购买的是一段被组织过的智能劳动，裸模型只是其中的一小部分。
它可能同时包含模型推理、搜索、检索、缓存、上下文驻留、运行时、容器、团队席位、动作配额，乃至一个被明确定义的“完成件”。AI经济正在经历的，不是一场简单的价格战，而是计费对象的扩散。
这里最容易出现的误读，是把“计费单位变多”等同于“底层模型已经不重要”。
但事实恰恰相反：模型仍是底层最核心的供给对象，只是它不再是企业成本解释框架里的唯一变量。
一旦系统进入真实工作流，采购者与运营者就必须同时处理 grounding、batch（批量调用）、regional（区域路由）、runtime（运行时长）与席位切换，它们在同一张对账单上争夺预算。于是，账单不再是一列Token的累加，而是一组互相叠加的价格对象。
AI底层大概率会像电力一样，最终被压成公用事业：便宜、可计量、不可或缺，但也不再是价值最终停留的地方。
经济史上反复出现的模式是：电带来的生产率跃升，远比“有电就更快”复杂。让美国制造业真正起飞的，是工厂围绕电重写了生产组织，而不是电本身变得便宜。
02.
AI成本，从统一定价走向按任务分化
过去我们习惯用“每百万Token多少钱”来理解AI成本，但今天这个锚点已经失效——账单的主角是谁，取决于你在跑什么样的任务。
先看一个轻量、高频、以检索为主的企业问答任务。
以Google Gemini 2.5 Flash-Lite标准档估算，5,000 input + 1,000 output Tokens，Token成本约 0.0009 美元；若同一次调用附带一次 grounded prompt，超出每日免费额度后，单次grounding价格为 0.035 美元，是Token成本的近四十倍。
在这类工作负载里，主导账单的是search / grounding这类外层能力，模型推理本身反而退居二线。
然而，如果换成更强的前沿模型，图景就完全不同。
以OpenAI GPT-5.4 标准档为例，5,000 input + 1,000 output Tokens约0.0275美元；一次web search的tool call fee为 0.01 美元（search content Tokens 另按模型费率计）；一次 1GB container session 为 0.03 美元。此时模型成本仍与工具调用处于同一数量级，在许多推理密集任务中甚至占大头。
再看Anthropic官方给出的 Claude Managed Agents worked example：一个一小时的Opus 4.6 coding session，50,000 input + 15,000 output的Token成本是0.625美元，session runtime仅0.08美元。runtime已经进入了商品列表，但远未“压倒”模型成本。
三个例子合起来指向同一件事：成本的大头在哪，取决于你让AI干什么样的活。
通俗的理解，你让AI查资料，钱主要花在搜索上；让它动脑子，钱主要花在模型上；让它一直在后台干活，“开机时长”本身就是一笔账，所以根本不存在一张能通用的“AI单位成本”表。所以AI经济的演变，不能被简化成“工具吃掉模型”或“模型吞噬一切”这种非黑即白的故事。
更准确的说法是：买方必须开始按不同任务形态去理解total cost（总成本），不再假定存在一个统一的成本锚。
这件事的后果，比“算术变复杂”要大得多。一旦计费单位裂变，原本用“每百万To
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