Token 生意看着是个好生意，无论是 ToC、还是 ToB，消耗量巨大。

但能赚钱的还得是 ToB。

其实这可能是个假象：很多消耗来自无效推理，一件事反复做 8 遍，才能拿到正确答案，Token 消耗当然大。

不过，随着企业 AI 的有效落地，特别是上下文层的加入，ToB 的 Token 生意，可能要凉。

先说结果：有上下文层的智能体，对比没有的，在达到同等精度的前提下，Token 消耗最高可降低 70%。在高度成熟的上下文层支撑下，这个数字最高可达 92%。

也就是说，只需要原来 10% 不到的 Token 消耗，就能得到同样的效果。

那么，这是怎么做到的呢？

想要实现极致的 Token 降本，核心依托上下文层的多项结构化能力，从多维度砍掉无效损耗。

1. 批量合并请求：减少重复调用，大幅压低并发成本

依托上下文层标准化的结构化检索能力，系统可适配企业高频线上并发场景，实现请求批量推理优化。企业业务常出现短时集中爆发、逻辑相似、知识链路重合的用户请求，传统逐条调用模式会产生大量接口调度、资源初始化的固定开销，造成严重 Token 浪费。

借助知识图谱的实体检索与子图遍历能力，系统可自动聚合同类请求，完成统一检索、集中推理，有效分摊单次调用的固定成本，大幅提升 GPU 利用率与业务吞吐，实现高并发场景下的规模化持续降本。

2. 结果缓存复用：不用重复算，大幅节约高频 Token

这是高效的常态化降本机制，依托上下文层结构化存储能力实现。不同于传统零散无序、难以复用的文本上下文，上下文层沉淀的业务规则、实体关联、推理链路结构化且稳定性强，可反复复用。系统可针对企业高频问答、固定业务逻辑、标准化审批流程搭建全局缓存体系。

当用户发起同类请求时，无需重复检索图谱和调用大模型推理，可直接复用缓存结果应答。该模式彻底规避高频场景的无效重复计算，大幅减少 Token 消耗与模型调用频次，在保障输出效果稳定的前提下，有效降低企业 AI 常态化运行成本。

3. 精准裁剪上下文：删掉无用内容，避免 Token 浪费

传统向量检索依赖语义相似度匹配，容易拉入大量相似但无关的文本内容，造成上下文冗余、Token 消耗过高、推理成本居高不下。

上下文层依托结构化业务依赖关系，将泛化匹配升级为按需精准抽取，只筛选当前业务决策必需的实体、核心规则、前置条件与上下游链路。通过精细化语义粒度、梳理业务依赖结构，彻底剔除无效、冗余、循环的节点内容，可实现极高倍率的 Token 压缩，从根源上解决企业 AI 长会话上下文泛滥、Token 爆炸的核心问题。

4. 极速响应优化：又快又省，还能保证回答精准

企业生产级 AI 有着极其严苛的性能要求，普遍需要满足 200 毫秒的检索窗口约束，必须在极短时间内完成内容筛选、上下文组装、推理准备全流程。传统检索模式始终陷入两难：要么加载内容过多，耗时久、Token 成本高；要么精简内容过度，信息缺失、回答失真。而上下文层通过结构化子图快速遍历、边界可控检索、预构建决策轨迹三大能力，能在毫秒级时间内，组装出最小有效上下文，同时兼顾低延迟、低 Token 消耗和高推理精度。

成熟完善的上下文层，可让大模型凭借极少的 Token，完成复杂的专业业务推理，彻底解决企业 AI 长期面临的“成本、速度、精度”难以兼顾的三角难题。

过去 ToB 的 Token 生意，本质是依靠大模型全量加载、重复推理、无效消耗的技术短板赚钱，靠冗余算力损耗换取营收。

随着企业 AI 落地成熟，上下文层逐渐普及成为标配，这种粗放、靠浪费换增长的 Token 商业模式，将被彻底颠覆。