Token到底是什么它为什么重要这篇文章用最朴素的语言帮你把这个概念彻底讲透。目录一、先说结论Token是AI的基本粒子二、一个被忽略的事实你的Token消耗远比你以为的多三、Token的三层含义分词、计量、经济四、你的每一次提问背后发生了什么五、为什么不同模型的Token价格差几十倍六、Token经济学降价反而让蛋糕更大七、算力紧缺Agent正在吃掉推理资源八、从GPU到燃气轮机Token的全产业链视角九、开源vs闭源中美不同的打法十、个人怎么办四个字知行合一总结一、先说结论Token是AI的基本粒子先给一个直觉。如果你用过ChatGPT、Claude、Kimi或者任何一个大模型产品你一定见过Token这个词。它出现在计费页面上出现在API返回的usage字段里出现在各种技术文档中。但大多数人对它的理解停留在一个Token大概是半个汉字这个层面。这远远不够。Token本质上是AI世界的基本计量单位。AI如何理解你的输入、如何生成回复、在全球范围内如何被定价——底层的标尺全都是Token。有一组数据足够说明问题2026年3月中国市场的日均Token调用量已经突破140万亿。而就在两年前的2024年这个数字还仅仅是1000亿。增长了1400倍。而且这个趋势还在加速。华夏基金DeepTalk播客第四期里智谱的李子玄和经济学家郝景芳对Token做了一次系统性的拆解。这篇文章基于这期播客的内容结合我自己的一些理解争取用最朴素的语言把这件事讲清楚。二、一个被忽略的事实你的Token消耗远比你以为的多很多人对Token消耗的印象还停留在生成式AI的阶段我输入一句话AI输出一段话。输入短输出长。这个范式已经过时了。播客里李子玄提到一个关键洞察现在的AI应用大量的Token消耗其实是不可见的。举个例子你用一个基于RAG检索增强生成的AI助手问了一个问题。表面上看你只输入了30个字的提问AI回复了500字的答案。但实际上在你看到回复之前系统可能已经把你的问题向量化消耗Token从知识库中检索了相关文档消耗Token把检索到的十几篇文档作为上下文拼接到prompt里消耗大量Token加上系统提示词可能比你输入的问题还长最后才生成你看到的那500字你看到的输出可能只占总消耗的1%剩下99%都在你看不见的地方。这就是为什么现在大家很少再管它叫生成式AI了——因为生成那一步可能不是最重要的你怎么去处理之前的那些Token才更重要。所以在你的API计费单上看到百万Token、千万Token、上亿Token不要觉得惊讶。它不一定真的产出了那么多字但它背后确实处理了那么多。三、Token的三层含义分词、计量、经济要真正理解Token需要从三个层次来认识它。3.1 技术层怎么分词Token的中文官方翻译是词源。从技术角度看它是一个分词单元。大模型在处理文本时不会直接以字或词为单位而是先把文本切分成一个个Token。怎么切、切多大这就是Tokenizer分词器的工作。比如人工智能这四个字可能被切成1个Token也可能被切成2-3个Token取决于不同模型的分词策略。英文单词ChatGPT可能是一个Token也可能被切成Chat和GPT两个Token。不同模型的Tokenizer不一样所以同一个句子在GPT-4和Claude里可能消耗的Token数量不同。这也是为什么跨模型迁移时要注意Token成本差异。3.2 计量层AI运算的基本单位从运算角度看大模型的推理过程本质上就是不断预测下一个Token。当你输入一段prompt时模型会一个Token一个Token地往下猜——给定前面的所有Token下一个最可能出现的Token是什么这个过程就是所谓的自回归推理。所以你看到的AI回复是一个字一个词蹦出来的流式输出这就是模型在逐Token生成。当然也有非流式输出所有结果一次性返回但底层的推理过程是一样的。3.3 经济层AI时代的石油这是最有想象力的一层。郝景芳在播客里做了一个非常精彩的类比Token就是驱动AI的石油。一辆车必须有石油才能往前走。油耗光了车就停下来。Token也一样——它是驱动AI运转的基础能源。不同品质的石油有不同价格92号、95号、柴油Token也一样。不同模型、不同参数规模、不同推理精度Token的价格差异可以达到几十倍甚至上百倍。一旦用石油的视角来看Token很多事情就清晰了为什么算力会紧缺因为油田GPU集群还不够多为什么价格会分层因为油品有高低为什么降价反而让市场变大因为便宜了才有人用得起四、你的每一次提问背后发生了什么这是一个值得展开聊的技术细节。当你在某个AI产品的对话框里敲下一段话、按下回车之后到底发生了什么简化来看流程是这样的你的输入prompt ↓ 系统提示词system prompt你通常看不到 工具调用上下文如果有 上文历史如果有 ↓ 完整的 input tokens ↓ 推理引擎开始工作 ↓ 逐Token生成 output tokens ↓ 流式返回 / 一次性返回几个关键点你的输入只是input tokens的一小部分。系统提示词、工具调用、上下文历史都会被拼进去。一个Agent的系统提示词可能就有几千个Token远比你的问题长。推理过程就是预测下一个Token。模型拿到完整的input tokens后从第一个位置开始一个一个往后猜。输出有两种模式流式输出你看到字一个个蹦出来和非流式输出一次性返回所有结果代码场景更常见。并发是按线路算的。一个用户占用一条推理线路聊完下来第二个用户接上。但如果是一个7×24小时运行的Agent呢它上来就不下来了。一个Agent可能就占掉一条线路。这就引出了后面要讨论的算力紧缺问题。理解这个流程有什么用它能帮你理解为什么Token的成本结构是这样的为什么输入和输出的价格不一样为什么上下文长度是一个如此重要的竞争维度。五、为什么不同模型的Token价格差几十倍用过不同模型API的开发者一定有体感GPT-4 Turbo输入$10/百万Token输出$30/百万TokenClaude 3 Opus输入$15/百万Token输出$75/百万TokenDeepSeek V3输入约¥1/百万Token输出约¥2/百万Token一些开源小模型本地部署趋近于零价格差距可以达到几十倍甚至上百倍。郝景芳从经济学角度做了一个很好的解释不同品质的油价格不一样因为工艺不同、用途不同。大家根据自己的应用场合去选择。真正成熟稳定的市场永远都会分很多层。这里有一个关键概念Product-Market Fit产品-市场匹配。李子玄在播客里举了一个很实在的例子如果你的任务是做一个智能客服那么一个便宜的小模型可能就够了。你不需要为了更聪明而花10倍的钱去用顶级模型。找到你场景下的最优性价比点这就是你的PMF。帕累托最优的思想在这里同样适用当你找到了那个再提升一点效果就需要花大量额外成本的拐点你就找到了最适合你的Token品质。所以不要盲目追求最贵的模型也不要一味图便宜。关键是搞清楚你的场景需要什么级别的油品。六、Token经济学降价反而让蛋糕更大这是整期播客里最有价值的观点之一。在很多行业降价意味着市场萎缩。但AI不是。郝景芳的分析非常到位现在是一个需求远没达到饱和的市场。价格下降了需求就上去了。再便宜点用的人又多了。AI这个市场就是你贵一点大家就不用了便宜点用的人就多了。这个市场还有成千上万倍的增长空间价格怎么降都不怕。对比移动互联网时代用户时长有天花板——一个人一天最多24小时大部分人在手机上花4-6小时就到顶了。这是正态分布。但AI时代的Token消耗是幂律分布。那些用得好的人消耗量可以比均值高出几个数量级。一个部署了多个Agent的开发者可以让AI 7×24小时不间断工作。这和每天刷6小时手机完全不是一个量级。而且价格下降还带来一个正反馈循环Token价格下降 ↓ 更多场景用得起AI ↓ 更多开发者入场做产品 ↓ 产品找到PMF用户付费 ↓ Token消耗总量暴增 ↓ 规模效应推动成本进一步下降 ↓ 循环所以对开发者来说现在入场做AI产品时机其实很好。因为成本还在持续下降你的产品成本结构会越来越好。关键是你能不能在场景里找到那个PMF。七、算力紧缺Agent正在吃掉推理资源一个反直觉的现象模型越来越高效但算力反而越来越紧缺。为什么两个原因叠加原因一Token消耗总量在爆炸式增长。从1000亿到140万亿两年1400倍。即使单Token的推理成本下降了总量增长更快。原因二Agent改变了推理资源的使用模式。传统的Chat模式是这样的用户A聊10秒→下来→用户B接上→循环。一条推理线路可以轮流服务很多人。但Agent模式是这样的一个Agent上线→开始持续工作→7×24不下线。一条线路被长期独占。当越来越多的Agent比如OpenClaw、各种自动化工作流上线后推理线路被打满就是分分钟的事。李子玄在播客里说得很直接之前跑在前面的企业——智谱、Kimi、MiniMax——你会发现他们会更紧缺一点。反而是后来者因为之前没有被用户充分使用现在还有一些空间。这也解释了为什么有时候你会遇到限流、报错——不是模型不行了是推理资源被Agent们吃满了。八、从GPU到燃气轮机Token的全产业链视角讨论Token不能只看模型层。它是整个产业链的终点。NVIDIA把算力分成了五层蛋糕第五层AI应用/产品 第四层模型研发 第三层云计算/推理平台 第二层服务器/rack组装 第一层能源基础设施电力、燃气轮机…前面讨论的Token定价、模型分层基本都发生在第三到第五层。但真正的瓶颈可能在更下面。李子玄提到一个有趣的观察海外厂商建数据中心会说我建了一个多少GW的数据中心但国内厂商很少这么说。大家一般讲我有多少卡。这说明在国内能源可能还没成为瓶颈算力本身是更大的瓶颈。但这个状态不会永远持续。随着AI消耗量继续指数级增长能源迟早会成为下一个关键约束。从投资的角度看这意味着产业链上每一层都可能有值得关注的机会——不仅限于模型公司。九、开源vs闭源中美不同的打法这期播客还讨论了一个有意思的话题为什么海外头部OpenAI、Anthropic、Google基本走闭源路线而国内模型智谱、DeepSeek、Qwen更多选择开源郝景芳的分析是中国和美国各自有自己的优势永远都是基于自己的优势先把自己的优势发挥到最好。中国的产业链优势在于生产制造能力强开源可以让全球更多人使用你的模型形成生态。李子玄补充了一个更实际的角度大部分国内领先的模型还是开源阶段。开源意味着如果美国有一个厂商想部署你的模型他可以在自己本地部署。这会形成一种竞合关系——有时候即使他是你的朋友他也跟你有竞争。开源和闭源不是好坏之分是在不同约束下的最优策略。对开发者来说这其实是一个好消息开源模型越来越多选择越来越多成本越来越低。你可以根据场景灵活搭配。十、个人怎么办四个字知行合一最后一部分播客讨论了个人在这个时代应该怎么应对。李子玄的建议很实在总结成四个字知行合一。知的层面持续关注最先进的模型在做什么不断学习最先进的使用方式不要只看不做。很多人收藏了一堆AI教程但从来没有真正动手试过关注那些还没有帮你的东西。它可能下一个版本就帮你了。就像AI写研报一个月前的交付和现在的交付质量差距巨大行的层面真正去试用各种产品不管贵的还是便宜的找到你自己的PMF——你的工作场景里哪些环节用AI是真正有价值的不要追求什么都用最贵的模型也不要图便宜用最烂的郝景芳补充了一个更宏观的视角不要惧怕向AI学习。你不知道怎么做就问AIAI会一步一步带着你做。每个人都可以想一下自己的专业、自己的领域如果要做AI化改造可以怎么改造这就是我们每个普通人有的机会。我个人觉得还有一点值得一提上下文工程Context Engineering。李子玄在播客里分享了他团队的做法我现在要求我的团队只在群聊里说话不要私戳。因为你输出的每一句话都是Token的一部分都是AI可以利用的上下文。当你把工作搬到AI旁边你的价值不再是做决策而是为AI提供它不知道的上下文。你越是能把隐性知识显性化你对AI的赋能就越强。说白了在这个时代你会问什么问题比你能回答什么问题更重要。总结Token不是一个冰冷的技术名词它是理解AI时代的一个关键入口。用一张表来收尾维度核心观点是什么AI的基本计量单位中文名词源本质是分词推理经济三层含义消耗模式从生成式转向处理式大量消耗在你看不见的上下文和工具调用上定价逻辑像石油一样分层定价不同品质不同价格找到你的PMF市场趋势远未饱和降价→需求涨→总量涨还有成千上万倍增长空间算力瓶颈Agent正在改变推理资源的使用模式算力紧缺持续加剧个人策略知行合一持续学习 大胆试用 找到自己的PMF如果你觉得这篇文章有帮助欢迎点赞收藏。有问题评论区交流。 本文内容整理自华夏基金 DeepTalk 视频播客第四期。我在整理过程中使用了 Ai好记 对播客内容做了自动摘要和结构化提取59分钟的对话十几分钟就拉出了核心框架效率确实不错。如果你也经常需要消化播客、会议录音、视频内容可以试试。
