Token是AI时代的「货币」

2026年，每次你使用AI，你都在「花Token」——你问ChatGPT一个问题，可能花了50个Token；你让AI写一篇文章，可能花了2000个Token；你让AI分析一份报告，可能花了10000个Token。Token是AI时代的「货币」——你付Token，AI为你工作。

但Token的价格差异巨大——GPT-4o的输入价格是$15/百万token，输出价格是$60/百万token；Claude 4.5 Haiku的输入价格是$2.5/百万token，输出价格是$10/百万token；DeepSeek-V3的输入价格是$1/百万token，输出价格是$4/百万token。同样的任务，用不同模型，Token成本差15倍。

金句：Token经济是AI商业模式的「底层逻辑」——一切AI服务的成本，最终都可以「折算」为Token。

Token的定价逻辑

Token的定价由三个因素决定：

算力成本：运行大模型需要GPU算力。GPU越贵，Token越贵。GPT-4o的参数量约为1.7万亿（传言），推理需要大量GPU，Token价格高。DeepSeek-V3的参数量约为671B，但通过MoE架构和工程优化，推理算力需求低，Token价格低。

研发成本：训练大模型需要数亿美元。研发成本需要「摊销」到Token价格中。OpenAI烧了超过100亿美元，Token价格必须「高」才能回本。DeepSeek的训练成本据说只有GPT-4的1/10，Token价格可以「低」。

定价策略：大模型公司有不同的定价策略。OpenAI走「高价高质」路线（技术最好，价格最高）。Anthropic走「中价高质」路线（技术好，价格适中）。DeepSeek走「低价中质」路线（技术好，价格极低，赚流量不赚钱）。

金句：Token的定价，不只是「成本」，更是「战略」。 有的公司用「低价Token」抢市场，有的公司用「高价Token」树品牌。