Token：衡量AI应用落地的关键指标
Tokens是大语言模型（LLM）处理自然语言的基本单位，可理解为“字”或“词”。如同电力时代的“千瓦时”、互联网时代的“GB”，在AI时代，Tokens成为度量模型工作量的核心单位。中文环境下，一个Token通常对应一个汉字或词语。
Tokens的调用量直接反映模型推理所需的计算量，进而揭示其在实际应用中的能力、成本、效率与可行性。通过追踪Tokens使用情况，AI技术从“黑箱魔法”转变为可量化、可分析、可商业化的生产要素，推动行业从关注“能做什么”转向评估“做了多少”“效率多高”“成本几何”以及“价值多大”。
谁在消耗Tokens？
模型厂商以Tokens作为主要计费单位，因其与底层算力投入高度相关。随着Tokens调用量上升，厂商营收也同步增长。2024年6月至2025年6月，微软Azure云上OpenAI的日均Tokens调用量从0.55万亿增至4.40万亿；同期，OpenAI年化营收（ARR）从55亿美元增至100亿美元以上，2025年8月达120亿至130亿美元。
当前，OpenAI、Anthropic、字节跳动等基础模型厂商的主要商业模式集中在C端和B端两大方向：
- C端收入：包括原生聊天助手订阅、工具类应用付费功能，以及与内部产品整合带来的间接收益（如Google Chrome）。
- B端收入：涵盖企业客户定制AI解决方案及API直接调用服务。
C端Tokens消耗主力
C端Tokens调用量主要来自三类场景：
- 大流量池产品的AI功能集成：谷歌搜索于2024年5月上线AI Overview功能，截至2025年第二季度月活超20亿。据国海证券预测，该功能单日Tokens消耗介于1.6万亿至9.6万亿之间，占2025年7月Google日均调用量的4.9%至29.4%。抖音、剪映、今日头条等同样具备高月活优势（分别为10亿、7亿、2.6亿），正加速AI功能嵌入。百度AI搜索、美图秀秀图像处理在国内市场保持领先地位，且月度收入持续环比增长。
- 原生聊天助手：ChatGPT在2025年7月实现APP与网页端合计月活达10.15亿，是OpenAI核心的Tokens驱动来源之一。
- 新兴AI应用：字节跳动布局多个赛道，推出醒图/星绘（图像）、即梦（视频）、猫箱（陪伴）、豆包爱学（教育）等产品。其中，醒图7月月活4924万（收入59万美元），即梦1393万（收入58万美元），猫箱794万（收入112万美元），展现出较强的用户规模与商业化能力。此外，Canva接入GPT-Image-1、Leonardo.AI等模型，用于文生图、文生视频等非文本模态任务，单张图片输入/输出Tokens消耗约1024至1290。
B端Tokens需求特征
B端Tokens消耗呈现两大特点：
- 行业渗透率提升：根据Google发布的“全球601个领先企业AI应用案例”，生成式AI已在汽车物流、金融服务、医疗健康、零售科技、媒体通信、公共部门等11个行业中投入实际应用。
- B端收入占比显著：预计2025年OpenAI来自企业端的ARR占比达54%，Anthropic高达80%。谷歌Gemini企业客户超过8.5万家，推动调用量同比增长35倍；火山引擎大模型在国内公有云市场外部使用份额排名第一，占比达46.4%（不含豆包等内部应用）。
技术迭代驱动应用深化
Tokens调用量的增长并非源于更大参数模型，而是由推理增强、多模态、Agent化、长上下文支持等技术演进共同推动，本质是“技术迭代解锁应用需求”。
以GPT-5和Grok-4为例：
- GPT-5默认集成更强推理能力（引入test-time compute）、多模态支持、更长上下文及严格安全控制；
- Grok-4则聚焦原生工具调用、多代理协同推理与超长上下文，打造可商用产品。
这些升级旨在提升AI在复杂生产力场景下的实用性与准确性，加速落地进程。例如，在客服对话中，原本一轮交互消耗200 Tokens，升级后可能扩展为“意图澄清+知识检索+逻辑校验+答案润色”四轮内部推理，每轮150–200 Tokens，总消耗升至600–800 Tokens。
类似模式广泛存在于各类增强型应用中，带来双重效应：既有应用场景性能提升，同时Tokens消耗成倍增长。
随着准确率与可控性越过临界点，尤其是对注重生产效率的企业用户而言，观望态度将转向批量采购，释放大量此前因“不准、不全、不落地”而被抑制的需求。
总结来看：
- 推理增强使AI从“能用”变为“敢用”；
- 多模态让单点工具升级为端到端工作流；
- Agent化实现对话向可审计业务系统的转变；
- 长上下文支持将项目级任务纳入模型处理范围。
成本下降激发应用飞轮
尽管Tokens调用量激增，但定价持续走低。xAI推出的Grok-4-Fast模型，百万Tokens仅需0.5美元（约3.5元人民币）。相比之下，阿里通义千问于2024年9月大幅降价，Qwen-Turbo低至0.3元/百万Tokens，降幅最高达85%。
价格下行背后有两个动因：
- 基础模型厂商之间的激烈竞争；
- 算力成本优化成果显著。
2024–2025年间，厂商通过稀疏化、量化、投机解码等方式压缩单次推理计算量；采用连续批处理、编译器融合提升GPU利用率；并逐步转向租金更低的国产云资源或专用ASIC芯片，有效降低单位Tokens成本。
同时，厂商普遍实施“模型分层+价格分层”策略，降低中小客户接入门槛：
- OpenAI推出GPT-5-mini/nano应对轻量场景；
- Google主推Gemini 2.5 Flash强调“极速低价”；
- Anthropic提供Claude 3.5 Haiku作为中等规模、高性价比选择。
由此形成正向飞轮：使用成本下降 → 调用ROI提升 → 更多需求转化为实际采购 → Tokens调用量倍增 → AI生态繁荣发展。
Token经济学的价值在于提供四个维度的关键洞察：成本与经济效益的量化、技术效能评估、应用场景演化路径、商业模式与市场竞争格局。其中，成本与效益的可衡量性最具现实意义。
结语
若将大模型比作“知识电厂”，Tokens便是其发出的“度电”，提示词如同“合闸指令”，开发者则是“家电制造商”。从Tokens视角观察AI进展，相当于审视：
- 全社会总用电量（AI应用总体规模）是否增长？
- 哪类“家电”（AI应用）最耗电（Tokens消耗最高）？
- 发电效率是否提升（模型性能进步）？电价是否下降？
- 是否出现新型高效设备（创新AI应用）？
这一视角标志着AI行业正迈向成熟、务实与工业化阶段，摆脱早期对参数规模与技术炫技的迷恋，回归根本命题：如何以可承受的成本，稳定可靠地解决实际问题并创造商业价值。
对于从业者、投资者与观察者而言，理解Token经济学的重要性，正如互联网时代掌握带宽成本一样，已成为把握AI发展趋势的核心认知基础。