大家好，这里是程序员晚枫，2026继续all in AI。
之前在AI编程课的补充资料里，给大家分享了：
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什么是token？https://juejin.cn/post/7552847990438035475
“但你有没有想过，为什么AI服务都要用"Token"这种奇怪的单位收费？为什么不直接按使用时长或者发送的字数来算钱？
Token如何成为AI世界的"货币单位"
大家在和AI对话的时候，能看到AI的思考过程，而这一过程就是大模型在消耗计算资源，包括：GPU的使用时间、电力资源的使用等等。
“这个计算资源怎么计算呢？
想象一下，如果你去加油站加油，却按"发动机运转时间"收费，而不是加了多少升油——这显然不合理。
AI模型收费也是同样的道理：用户需要为实际消耗的计算资源付费，而不是简单的使用时长。
Token本质上是AI模型处理文本的"最小单元"。在英文中，1个Token大约是4个字符或1个单词；中文则通常是1个汉字1个Token；代码字符的Token计算更复杂，比如一行简单的for循环可能就要消耗12个Token。这种切割方式让不同语言、不同类型的内容有了统一的计量标准。
为什么不用"字数"或"时长"计费？因为这两种方式都存在致命缺陷：
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按字数计费：中文"我吃饭"3个字和英文"I eat"2个单词的计算复杂度完全不同 -
按时长计费：简单问答和复杂推理可能耗时相同，但计算量相差百倍
而Token完美解决了这个问题。Anthropic的技术报告显示，模型处理Token的计算量呈平方级增长：处理1000个Token的计算量不是500个Token的2倍，而是4倍！
这就是为什么所有主流AI模型都采用Token计费的核心原因。
从Token到算力：你的每句话如何转化为GPU消耗
当你向AI发送"帮我写一封请假邮件"这个请求时，背后发生的计算过程比你想象的复杂得多：
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文本切割：这句话会被拆分为约15个Token，每个Token都被转换为数字编码 -
模型推理：这些数字通过数十亿参数的神经网络层层计算，中间结果需要存储在GPU显存中 -
结果生成：最终输出的回复再被转换回自然语言，整个过程消耗的算力可以精确到每个Token
不同规模的模型处理Token的成本差异巨大：
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70亿参数模型：推理算力约500 TFLOPs，相当于同时进行5亿次数学运算 -
千亿参数模型：推理算力高达10⁴ TFLOPs，需要数百张H100 GPU支持
这就是为什么Claude 4 Opus这种顶级模型的输出Token价格（75美元/百万tokens）是普通模型的几十倍——它的每个Token背后是成百上千个GPU核心在高速运转！
这也是我在AI交流群里给新手的建议：
如果你刚开始接触AI模型：
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第一步：从免费开始。所有主流模型都有免费额度，先用完免费额度再考虑付费，比较不同模型的实际效果。 -
第二步：监控使用量，设置每月预算上限，关注token消耗趋势，及时调整使用策略。 -
第三步：持续学习，关注模型更新，学习提示词优化，加入技术社区。
2025年三大高性价比AI模型横评
面对琳琅满目的AI模型，如何选择最适合自己的那一款？我们从通用对话、专业编程和多模态处理三个核心场景，精选出当前性价比最高的选择：
通用对话首选：阿里通义千问Qwen2.5-Max
定价策略：输入4元/百万tokens，输出16元/百万tokens（32K上下文），超长文本处理（256K-1M）限时半价
性能优势：在中文理解和数学推理上表现突出，AIME 2025数学竞赛得分70.3分，远超GPT-4o的26.7分。通过等保三级认证，支持政务内网隔离部署。
适用人群：需要处理超长文档的企业用户，特别是金融、法律行业。按每月处理100万tokens计算，年成本仅2400元，不到GPT-4的1/10。
专业编程首选：Anthropic Claude 4 Opus
定价策略：输入15美元/百万tokens，输出75美元/百万tokens，支持200K上下文窗口
性能优势：SWE-bench编程测试得分80.2%，能独立完成含碰撞检测的Tetris游戏开发，代码注释完整度比GPT-4高42%。通过SOC 2认证，支持AES-256加密与完整审计日志。
适用人群：金融科技公司和跨国企业。虽然单价较高，但错误率极低，能显著降低代码调试成本。某跨境支付公司使用后，API调用量减少37%，总体成本反而下降。
多模态处理首选：Google Gemini 2.5 Pro
定价策略：输入1.25美元/百万tokens，输出10美元/百万tokens，支持100万token上下文
性能优势：唯一能同时处理文本、图像和视频的模型，在MMMU多模态测试中得分81.7%。特别擅长长视频分析，能从1小时视频中提取关键信息并生成结构化报告。
适用人群：媒体内容创作者和市场分析师。某短视频团队使用后，视频内容标签生成效率提升300%，人力成本降低60%。
AI收费模式的未来：从"按次计费"到"价值分成"
当前的Token计费模式正在经历深刻变革。2025年第二季度数据显示，虽然单个Token价格下降了78%，但Agentic AI应用的API调用成本却上升了37%——因为智能体需要执行多步骤推理，每次交互包含多个思考循环，消耗的Token数量增长了10倍以上！
未来，AI收费模式将呈现三大趋势：
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分层定价：基础问答、深度推理、多模态处理将采用不同费率 -
预付费折扣：企业批量采购Token可享受30%-50%折扣，类似手机流量套餐 -
价值分成：制造业AI通过优化生产调度帮工厂降本10%，按节省金额的一定比例收费
当AI从工具进化为"产业基础设施"，我们可能不再关心用了多少Token，而是AI创造了多少价值。就像今天我们不会在意用电多少度，只关心空调带来的舒适度一样。
“token定价看似简单，背后却是技术、商业、用户体验的完美平衡。
它让复杂的AI技术变得：
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🔍 可衡量：用量化指标评估成本 -
⚖️ 可比较：在不同厂商间选择 -
💰 可控制：按预算灵活使用
记住： 最好的模型不是最贵的，而是最适合你需求的。
下次你使用AI时，不妨留意一下对话窗口显示的Token数量——那串数字背后，是一个价值万亿的AI经济正在悄然运转。
让AI成为你的编程伙伴
正是基于这些亲身经历的效率革命，我开设了AI编程实战课程。这不是传统的编程教学，而是专注于培养与AI协作的能力。
在课程中，我会教你如何编写清晰的"需求说明书"，掌握调试AI生成代码的技巧，以及将复杂问题拆解为AI可理解任务的方法。
通过12次深度实战，从简单脚本到完整应用，每节课都基于我重写python-office项目的实战经验，是我在踩过无数坑后总结的精华。
无论你是程序员、产品经理还是数据分析师，都能立即将所学应用到实际工作中，快速提升工作效率。
这不是理论课，而是12次深度实战，带你：
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从0到1开发AI应用 -
掌握AI编程思维 -
学会调试和优化AI生成的代码 -
了解如何将AI应用产品化
常见问题
Q：不会编程可以学吗？
A：可以学习，我的粉丝大多是编程小白。
Q：学习形式是什么？
A：按顺序看视频，边学边练。文档用来扩展知识，课程群用来分享资料和答疑。
Q：老粉丝有其他优惠吗？
A：我所有付过费的老粉丝，都有额外的降价优惠，最低我也会送一本书，作为再次支持的感谢。如果是已经购买了这套课程，再想学其它课程，也会有专属的优惠。
Q：有其他更高级的课程吗？
A：我后续打算还会出：AI编程出海、智能体、工作流、AI创作营，都会以本次的AI编程为基础。
我是程序员晚枫，python-office开源项目创始人。在AI应用的道路上，我既体验过“随便用”的畅快，也经历过“账单惊魂”的教训，希望我的经验能帮你少走弯路。