token费用输出和输入是什么意思

token 出海是什么意思？我们一起来看一下，先和大家讲一下什么是 token。 token 其实就是 ai 服务的一个计费单位啊， 既然是计费单位哈，我们通俗的来讲，就换成英文单词或者是中文的这个汉字，一个 token 大 概等于零点七五个英文单词，或者约等于一点三五个中文汉字，每个国家都有，每个国家的这个语言和文字是大家是不通的啊，那么最公平 最公开的一个方式呢，就把这个文字呢转换成 token， 比如说你问 ai， 今天天气怎么样啊？这么简单的一句话，那么 实际上呢，会对 ai 来讲哈，它就是变成了若干个 token。 那 么 ai 回答你啊，今天的天气晴啊，这个温度是二十度。回答出来，这个文字呢，也是转换成 token 啊，不管你送哪个国家的这个文字都一样的，都转换成 token。 token 出海这个词听上去好像很高大上，其实是什么意思呢？其实就是让外国人，让鬼佬来用中国的这个 app， 用中国的这个大模型，用中国的 ai 服务，这个就叫 token 出海。 第一啊，我们先说一下模型层啊，什么叫模型层，就是呃大模型层面的啊，然后呃它的体现形式，可能是 app， 也可能是提供这个 api 的 这个接口啊，就直接地卖 token， 也就说直接赚鬼佬的钱，可能是包月包年啊，怎么样的 直接面向鬼佬来提供这个 ai 服务的啊？我列了这五家，一家 mini max， 它是呃港股的龙头啊，全球的。这个钓用量呢，应该是第一，海外的收入就是占比了百分之七十几啊。 第二呢是呃制服 ai 啊，它是面向东南亚和中东比较多一些。第三呢是 kimi， kimi 就是 月字暗面啊，它的这个优势在于它的这个长文本的这个模型啊，在海外还是很受欢迎的，并且它海外的这个收入也超过了国内。 第四个呢是 deepsea 啊，大家很熟悉啊，用，而且只有 open ai 的 大概十分之一左右。第五个是昆仑万维啊，昆仑万维有一个叫天宫大模型，这个海外的这个收入占比也是逐步在提升的， 这是模型层啊，模型的背后是什么呢？是算力啊，就在背后提供算力的啊，比较核心的我列了这三家啊， 第一，宏博股份，它对应的是这家啊， minmax， 它是 minmax 的 这个独家的这个双利提供商，而且呢，在那个美国，呃，有自建这个数据中心啊，打算这个海外做交付。 第二呢是手足在线啊，手足在线对应的是这个智普 ai 啊，是智普 ai 背后的这个算力提供商。第三个润泽科技啊，这个呃是字节的这个核心的这个算力合作伙伴啊，呃，主要主打这个东南亚的算力项目， 还有一些做呃，跨境的这个算力的啊，火烈了这四家，其中网速科技呢，是做全球的这个 c、 d、 n 加速的，并且它也有做这个边缘计算。中北通信主要是呃海外算力和这个跨境网络两个布局啊，服务于这个东南亚和中东的一些模型出。海 利通电子呢，主要是跟英伟达做一个合作哈，然后呢，自己呢，布局这个国内和东南亚的这个算力的这个租赁。回到最开始的这个标题哈，电力加算力 token 出海啊，因为中国的这个电力呢，相对来讲是比较便宜的，那我们的算力呢，是比较厉害的， 所以呢，这个在背后做支持，我们就可以 token 出海。很多人搞不懂 token 出海是什么意思，因为有不少媒体把简单的事情复杂化，显得自己高深莫测，其实 token 出海就是这么简单，我们下期见。

五分钟 ai 知识点学到 token， 这是大模型最基础也最重要的概念。 token 就是 大模型处理文本的最小单元，如同原子构成物质， token 构成语言模型理解的文本世界， 它可以是单词、子词、汉字或标点。掌握 token 就 握住了 l l m 的 算力方向盘，精准控制输入，预测成本，优化生成效果。 token 有 三个核心特性，第一，非固定长度，一个 token 不 等于一个字，比如中文人工智能可能拆为两个 token， 人工智能也可能是四个 token。 人工智能 第二，数值化表示每个 token 映设唯一 id， 如 ai 对 应数字三一九二四，再转为向量输入神经网络。第三，计费机制， api 调用，按输入输出 token 量收费，比如每百万 token 收费一元 token 计算，等于提问给大模型的输入加大模型的输出。关键机制有中英文差异，一个中文制服约等于零点六个 token， 一个英文制服约等于零点三个 token。 上下文窗口模型单次处理 token 上线，比如 gpt 四 turbo 支持一百二十八 k token 约六点五万汉字。为什么要学会 token 约等于 money 调用？所有付费大模型 api 都是基于 token 数计费模式。 我们来看一个实际场景，用户提问，订单号滴滴，二零二四零八一五，何时发货？第一步，使用 deepseek 分 词器拆分为七个 token。 订单号 滴滴，二零二四零八十五，何时发货？第二步，模型回复订单，已发货物流单号 s f， 一 二三四五六拆分为六个 token。 第三步，计算成本，输入七 token 加输出六 token 等于总十三 token 按 deepseek v 三定价输入，每百万 token 收费零点一元，成本等于十三乘以零点零零零零等于零点零零零零一三元。 行业真相，克服系统月耗千万 token， 优化分词规则，可降本百分之二十。动域模型采用不同的分词策略。 chat gpt 使用 bpe 算法，长词猜分准，人工智能猜为二个 token。 deep seek 使用 word piece 算法，词缀捕捉强学习能力，猜为学习加能力。 阿里 quinn 使用 sentence piece 算法，生僻词支持优氪氪金保留为一个 token 选择，建议六十四 k 选 quinn， 七 b 开元免费获 gpt。 四 turbo 多模态 六十四 k 到二百 k 用 cloud 三点七长文本理解强大于二百 k 选 gmail 一 点五 pro 需要高预算。 最后分享几个冷知识，第一，训练数据规模， gpt 三吃下三千亿 token， 约等于人类三百万年阅读量。第二，一百二十八 k 上下文威力，可一次性处理整本三体约六点五万汉字。 第三，中文的 token 税，同一段信息，中文消耗 token 数比英文多百分之四十到百分之一百。 第四， emoji 的 拆解，诅咒爱心表情被拆为心脏符号加修饰符共两个 token， 若用于情感分析，可能被误判五分。

一九五六年，美国人发明了集装箱，在那之前，全球贸易的成本一半是装卸费。集装箱一出现，世界变了，货物被标准化，运输成本暴跌，全球贸易爆炸。今天 ai 时代也出现了一个集装箱，它叫 token。 很多老板听到 token 只当技术名词，但如果你是做生意的，你要看到的是，这是一次电力的重新定价。 什么是 token？ 简单说就是 ai 处理文字的技能班位。你问一句话，写一段代码，生成一份报告，背后都在消耗 token。 重点在于， token 可以 被计量，被计费、被出口。这就像集装箱，把原本难以交易的智能服务装进标准化容器，从此脑力可以像货物一样卖到全球 来。算一笔账，一度电直接出口大概卖零点五元，炼成铝定大概卖一点五元，翻三倍。如果拿去跑大模型推理呢？ 一度电大概能产出五百多万。 tokyo 按国内模型定价算，可以卖到十一元，十一元是直接卖电的二十二倍。如果按 open i 的 价格算，将近四百元， 七百八十五倍。你看到中奖了吗？同样是一度电，换个皮价值差几十倍上百倍。这不是能源生意，这是算力生意，是标准化的脑力出口。更关键的一点，电不能装箱，但 tucker 可以 跨国流动， 不用电网，不用特高压，不用对方国家批准，只要一根网线。印度创业者调用中国 api， 背后是甘肃的风电，青海的光伏在转电没出国，钱出国了，这才是结构性机会。 很多老板问， ai 这么卷，价格都打烂了，还赚什么钱？你要明白一件事，现在的二十二倍，不是天花板，是价格战的结果。美国把价格毛在高位，中国用工程能力把成本打下来。一个负责教育市场，一个负责规模收割，这就是新的全球分工。 真正值得你思考的，不是模型谁更强，而是在这个时代，你是卖店的，还是卖 token 的，是卖原材料还是卖标准化能力。 所有产业都会被 token 重构，教育变成按 token 计费，客服变成按 token 计费，编程变成按 token 子计费，营销、法务、设计、咨询全部变成可计量的智能服务。一旦被计量，就可以规模化， 一旦规模化，就会诞生新的巨头。生意的本质从来没变，谁掌握标准，谁赚溢价，谁只卖原料，谁被压价。 一九五六年，集装箱改变了全球制造业。二零二六年， taco 正在改变全球脑力市场。电力过剩不是问题，算力过剩才是机会。美国把 taco 价格炒上去，中国把 taco 成本打下来，悉数东算的战争才刚刚开始。 如果你是老板，现在真正该问自己的，不是要不要用 ai， 而是你能不能把自己的行业装进 tokyo 里卖。

朋友们，最近除了 openclaw， 是 不是还总听到 tucker 被吹成 ai 界的硬通货？ tucker 到底是什么？为什么中国的 tucker 消耗量直接反超美国，霸榜全球，还被疯狂看好？今天用两分钟时间给大家讲清楚。 先问个灵魂的问题， ai 如何能够听懂你说话，还能帮你写文案、做 ppt？ 秘密就是 token， 把它想象成 ai 专属的文字积木，你发的每句话、每个字，甚至于每个标点，都会被切成一个个的小块儿，这就是 token。 比如， ai 改变生活，会被拆成 ai 改变生活这些小的积木， ai 靠这些积木理解组合，最后输出你想要的内容。简单说，没有 token， ai 就是 哑巴。 token 越多， ai 能干大事儿， 它是 ai 干活的核心单位，也是衡量 ai 价值的关键标尺。你知道吗？我们国家的 tokun 消耗领跑全球，彻底反超美国，成为全球第一。为什么中国 tokun 能够狂飙？不是运气，我们的三大优势，让全球的开发者都极度看好。第一，极致的性价比成本只有美国的十分之一。 同样处理一百万的 tokun， 中国模型只要五美元到二十五美元，差的近二十三倍。 企业用中国模型，每月能省下一大笔钱，成本低还不影响效果。第二，技术更适配干活，效率拉满。 国产模型用了混合专家架构，向精准分工的团队处理任务时呢，只激活最相关的专家，不用全员出动。这样一来，微利成本降百分之六十，效率还能提升十九倍。 写长文，做复杂的脚本，跑数据都会更快更稳。第三，生态全落地快。中国 ai 是 真正的融入生活，电商、客服、农业灌盖、工业质检、短视频创作，甚至于咱们做内容、做商业分析，都在用国产的模型，更多场景带来更多的数据，数据越多，数据越优质，模型越好用。 未来呢？ tucker 会像当年的流量一样，成为 ai 时代的核心燃料，不管是做商业内容，优化工作流程，还是开发新应用，都是离不开它。而且国产模型开源生态越来越强， 硅谷百分之八十的 ai 初创公司都在用中国的开源模型。未来， ai 的 技术、标准、应用、玩法都会越来越多地向中国靠拢，咱们的话语权会越来越大。 所以， ai 不 再是遥远的技术，而是咱们工作生活的好帮手，帮你高效地做内容，帮你分析商业趋势，帮你提升效率。未来，让我们一起抓住 ai 这个风口。最后点个关注，带你时刻关注金融市场！

一个例子你就能明白 token 是 什么，你把 token 理解成电话费，那么公用电话亭打电话是免费的，也就是我们日常使用的豆包 tips 这种开源大模型的 app 和网页端。但是你比如说你要在自己手机上打电话的话，首先你得你得安装一个电话卡吧，全网通电话卡的话，你可以把它理解为安装 openclock， 那么你需要给 openclo 装一个模型进去，也就是说你理解成你要给你的电话卡选择一个运营商，那么这个运营商你选择的是移动电信还是联通，那么也就是说你的大模型选择的是豆包 dipic 还是千万这些。 这时候你在手机上打电话都是计费的，所以要收费。很多人不明白 tok 为什么要收费，是因为你现在在你个人设备上使用，你可以把它理解为在自己设备上使用或你公共电话亭打电话免费，而我们手机上打电话是要收费的， 大家就可以这么类比的理解，只不过打电话运营商是按分钟收费的，而大模型是按 token 收费的，那么你这里的 token 就 可以粗浅的理解成字数。

什么是 token？ token 是 大模型里面的一种货币吧？可以这么说啊，当我们使用一个大模型的时候，我们给大模型一段话， 他并不是把这一段话整体处理的，他要把这一段话分成啊，一一系列的单词吧，这种有含义的单词，那他把它分时之后，再把它这种单词给他向量化，进行后面的处理啊。 那为什么需要是要用一个 token 来进行一个计费呢啊？现在很多官方的模型都是通过 token 来计费的，那是因为我们使用这种模型，它每次的任务啊，简单的， 复杂的，他都不一定啊，有的任务很简单，有的任务很复杂，所以说你按次数收费是不太合理的，最好的也是最好衡量的一个。嗯， 收费呢，就是按量付费，也就是说按到按你的 token 的 数量来收费，这个是很多官方的大模型统一的计算方式，他会把 啊收费分成四部分，一个是输入的透杆数量，一个是输出的透杆数量啊，然后还有缓存的读写和存储这四部分啊，构成你的一个收费的价格体系。

每天一个 ai 新词汇，今天要学习的是 token， 咱们把 token 直接当成钟点工的一分钟基础工时，一下就全懂了。你约的钟点工单次最多只能上门干四小时，两百四十分钟，这就是大模型的上下文窗口， 单次能处理的总偷肯上线。你打电话跟阿姨说需求，每句话都会拆成一分钟的公示单元，擦客厅玻璃，洗三件衣服，做两人晚饭是有效公示。今天上班气死了，楼下超市打折全是没用的废话单元。废话占的分钟越多，留给阿姨正经干活的时间就越少。 超了两百四十分钟的上限，阿姨要么干不完，要么糊弄事。而且你说需求的时间，阿姨干活的时间都按分钟收费，废话越多，花的冤枉钱越多。我是小白随便说。感兴趣的小伙伴们可以点赞关注进粉丝群，我会分享更多 ai 知识！

一个视频讲清楚输入托肯和输出托肯到底差在哪？为什么回复越长，花的钱越多？ 输入托肯是你给 ai 看的内容，输出托肯是 ai 生成的，回复大模型的输入托肯和输出托肯的价格是不一样的。输出托肯通常比输入托肯贵三到十五倍，因为生成比读取更耗算力。具体怎么理解， 你可以把 ai 想象成一个打字员，输入托肯就是你给他看的参考资料，他只需要读一遍，速度快，成本低。 输出托肯是他一个字一个字敲出来的，回复每敲一个字，都要思考、预测生成，耗时耗力，所以贵。举个真实例子， 你用 g p t 五点二问了一个问题，输入了一百个托肯，大约七十五个中文字， ai 回复了五百个托肯，大约三百七十五个中文字。按二零二六年二月的价格，输入托肯价格是一点七五美元，百万个托肯，输出托肯是十四美元，百万个托肯。 你这次对话的成本是，输入零点零零零一七五美元，输出零点零零七美元，总共零点零零七一七五美元，约合人民币零点零五二元。 看起来不多，但如果你每天让 ai 生成长文章、写代码、做翻译，输出托肯动不动就上万，一个月下来可能大几百、上千、上万的钱就花出去了。有时候没有控制好费用，说不定一晚上就得卖车卖房抵债了。 为什么输出托肯这么贵？因为 ai 生成每个字的时候，都要做一次完整的推理计算，它不是提前写好答案，而是根据你的问题和前面已经生成的内容， 实时预测下一个最合适的字，这个过程需要调用整个模型的参数，计算量是输入托肯的好几倍。 而输入托肯只是把你的问题读进去，做一次编码，不需要反复生成，所以便宜。再说个边界， 不是所有 ai 服务都明码标价输入输出托肯，有些产品按对话次数收费，有些按月订阅，但底层逻辑都一样， 输出越多成本越高。如果你用的是 api 接口，账单会直接显示输入输出托管数量和费用，这时候你就能清楚看到差别。 如果你用的是 chatgptplus 这种包月服务，虽然不按托管计费，但平台也会限制你的使用量，本质上还是在控制输出托管的总量。 所以怎么省钱？第一，问题尽量精准，别让 ai 生成一堆废话。第二啊，如果只是想要个思路或关键点，明确告诉 ai 简短回复或只给要点。 第三，别把 ai 当聊天对象闲聊，每一轮对话的历史记录都会算进输入托肯，对话越长，输入成本也会涨。 最后一个常见误区，有人以为输入长文档让 ai 总结很贵，其实不一定。 如果你输入五千个托肯， ai 只输出二百个托肯的总结总成本可能比你输入五百个托肯，让 ai 输出两千个托肯的详细分析报告还便宜。关键不是输入多少，而是输出多少。 所以真正决定 ai 使用成本的，不是你问了多少问题，而是你让 ai 生成了多少回复。

别再乱划 talking 了，百分之九十的人都用错了。 talking 到底是什么？其实就是 ai 算字数的计算单位。一句人话讲透，不是你会不会被收费，而是你输入的字， ai 输出的字都会被拆开来计算。消耗不是按对话次数来算，而是按字 词一点一点扣额度。你问的越啰嗦，他回答的越长，消耗额度就越快。所以额度突然没了，不是出错，也不是坑人，是字数堆出来太多了。 这就记住这句话就够了。 talking 等于 ai 用掉你的次数，懂这个再也不会背，突然没额度搞心态，记得关注再走哦！

token 到底是什么？问，很多人使用 ai 时好奇的 token 到底是什么？答， token 就 像 ai 世界的文字货币，是 ai 处理语言的最小单位，每一次对话都在消耗它，弄懂它能更高效地和 ai 交流。问，中文里 token 和汉字是怎样的数量关系？ 举例说明吗？答，中文里一个 token 约等于一到一点五汉字，比如输入你好两个字，大约消耗两个 token。 今天天气很好，大概是四个 token。 我 想写一篇关于春天的短文，却需要八个字。问，英文的 token 计算和中文有什么不同？ 答，英文的 token 计算不是按单词数量算，而是按分数片段，像 hello beautiful 这样的单词各自算一 to， 短句 i love you 是 三个 token， 标点符号和空格也会被算入其中。问，了解 token 为什么这么重要？答，因为 ai 对 话按 token 计算额度或费用输入的问题和 ai 给出的回答都会消耗 token。 而且 token 数量决定了对话的上下的长度，数量越多， ai 能记住的对话内容越多，回答也会更完整准确。问，和 ai 聊天时怎样利用？ 答，下次和 ai 聊天时，留意 copy 的 消耗。用简洁的文字表达需求，既能节省额度，又能让交流更顺畅，这是反转 ai 的 小技巧。

token 是 人工智能大模型处理文本的基本单位，可以理解为 ai 理解语言的最小拼图块。它不是简单的字或词，而是由分词器根据语义和频率规则区分出来的文本片段，可能是一个词、一个字、一个英文单词、一个数字或一个标点符号。 token 的 核心作用，桥梁作用，将人类可读的连续文本转换为计算机可处理的离散数据，方便 ai 进行计算和理解。商业计费是大模型云服务的计费单位，用户按输入和输出的 token 数量付费。 衡量能力， token 数量直接影响 ai 的 处理速度、上下文记忆能力和计算成本。 token 的 切分规则，分词器使用 bpe 等算法。高频词保留完整，低频词或生僻词拆解为子词片段。 语言差异，中文通常一个字或一个常用词为一个 token， 英文一个单词或子词为一个 token。 一 般一个中文字母约等于零点六个 token， 一个英文单词约等于零点三个 token。 token 与用户体验 上下文窗口模型能处理的最大 token 数量决定了它能记住多少对话历史和生成多长的回答成本。控制 token 数量越多，处理时间越长，费用越高。因此，精简输入，避免冗长文本，有助于控制成本。 总之， token 是 ai 与人类交互的基础单位，理解它有助于更好的使用和评估大模型服务。

哈喽，各位小伙伴们好呀，我是小八，上一期咱们聊的 token 是 什么？后台好多朋友留言说听的云里雾里，什么项链词嵌入，完全搞不懂。 嗨，都怪我上次太想把知识点讲透，结果不小心用了好多专业术语，把大家给绕晕了。那今天咱们就专门做一期加根彻底，用大白话给你讲明白， token 到底是个啥，它怎么收费？咱们平时用 ai 的 时候又该怎么省钱？ 首先啊，你就把 token 想象成咱们去网吧上网的网费，或者说就像你去游乐场买的代币券，又或者是你买的电影票， 你用 ai 聊天，每说一句话，听一句 ai 的 回答，其实都是在消耗这个 token 流量。就好比你去网吧，每上一分钟网就扣一分钟的网费，你买了电影票，入场之后才能看电影， ai 的 token 也是这个道理，你得先有这个入场券，才能让 ai 帮你干活。 那可能有人会问了， token 到底是怎么算的呢？它不是咱们平时说的字，也不是词，而是 ai 眼中的文字。乐高块什么意思呢？就是 ai 在 处理文字的时候，会把一段话拆成一个个小小的固定的单元，这些单元就是 token。 举个例子你就明白了，英文里 hello 这一个单词，在 ai 眼里就是一个 token， 但像 unhappiness 这个词， ai 会把它拆成三个部分， unhappiness， ness， 所以 这就是三个 token。 那 中文呢？中文就更有意思了，咱们说你好， ai 会把它拆成你和好两个 token， 也就是两个 token。 那 人工智能这个词呢，可能会被拆成两到四个 token， 具体要看 ai 模型的训练情况， 那为什么中文比英文更费 token 呢？这里面其实有个很重要的原因，就是 ai 模型的训练数据。目前主流的 ai 模型，它的训练数据里，英文占了百分之七十到百分之八十，英文单词更容易被合并成完整的 token， 而中文因为本身是表意文字，每个字每个词儿都有自己的含义， ai 更容易把它们拆得更碎。所以啊，同样表达一个意思，中文消耗的 token 差不多是英文的两到三倍，也就是说，你用中文跟 ai 聊，可能要比用英文聊花更多的钱。 说到花钱，那咱们就得好好讲讲 token 是 怎么收费的。这个收费规则其实也挺简单的，有个基础公式，总费用等于输入的 token 乘以输入的单价，再加上输出的 token 乘以输出的单价。 这里面有个钻见点，你一定要记住，输出的 token 通常比输入的要贵三到十倍。为什么呢？因为 ai 生成内容需要更多的计算资源。你输入一句话， ai 只需要理解你说的是什么，但输出的时候，它要从海量的训练数据里找到合适的信息，然后组织成通顺的语言， 这个过程要比理解你的话复杂的多，所以成本也就更高。咱们再举个具体的例子，你问 ai 一 句话用了五十个 token， ai 给你回答用了一百五十个 token， 那 这次调用总共就是两百个 token， 那 这两百个 token 要花多少钱呢？不同的模型价格差异可太大了， 就拿二零二五年主流的模型来说吧， gpt 五点四 pro， 它的输入单价是三十美元每百万 token， 输出单价是一百八十美元每百万 token。 那 国产模型呢？像通一千问三点五 plus， 输入单价是零点八元每百万 token， 输出是四点八元每百万 token。 你算一算，国产模型的价格，差不多只有 gbt 的 十八分之一，这差距可太大了。还有 mini max am， 二点五输入单价是零点三零美元每百万 token， 价格只有 cloud opus 的 十分之一到二十分之一。所以啊，咱们平时用 ai 的 时候，要是一些简单的任务，完全可以考虑用国产模型，能省不少钱呢。 那说到花钱，我最近看到几个真实的案例，特别有意思，跟你分享一下。有个网友，他用 openclaw 查肉价数据，就问了三十个问题，不到两个小时就把一百万 token 给烧完了，最后欠费零点三七元。 你看，虽然钱不多，但也能感觉到，要是用的多了，这个费用还真不少。还有富盛，他每天花在 open cloud 上的费用超过一百美元，差不多就是七百块人民币。为什么这么费钱呢？因为智能体在后台持续执行多步骤任务的时候，每次调用都要携带完整的对话历史。 就好比你跟 ai 聊天聊了好多轮之后， ai 要记住你之前说的所有话，才能根据上下文给你准确的回答。那这些历史对话都会被算成 token， 所以 单次绘画的 token 消耗可能会放大十到二十倍，费用自然也就上去了。 那咱们平时用 ai 的 时候，该怎么省 token 省钱呢？我给你总结了三个实用的技巧，都是小白也能轻松上手的。 第一个技巧就是精简你的 prompt 直击要害。很多人跟 ai 说话的时候，总喜欢先客套一下，说，你好，我想请你帮我分析一下这个问题。这个问题是关于我的工作的，我觉得有点复杂，其实完全没必要你直接说请分析这段代码的内存泄露问题就好了， 这样一来，你输入的 token 就 少了很多，自然也就省了钱。而且 ai 也能更快速的理解你的需求，给你更精准的回答。 第二个技巧就是控制上下圆长度。咱们跟 ai 聊天聊个十到十五轮之后，就可以考虑开启新的绘画了， 不然的话，历史对话会无限累加， token 消耗会越来越多，费用也会越来越高。就好比你写作文写了好几页之后，再回头看前面的内容，自己都觉得费劲， ai 也是一样的。所以啊，及时开启新绘画，既能省 token， 也能让 ai 的 回答更准确。 第三个技巧就是按任务选模型。不是所有任务都需要用最贵、最强大的模型， 百分之八十的日常任务，比如写个文案，查个资料、翻译个句子，用轻量模型就足够了。像 gpt 五、 mini、 deepsea v 三，还有咱们国产的 kimi k 二点五，这些模型都能很好地完成任务。 只有那些复杂的任务，比如写代码，做深度分析，再用旗舰模型，这样一来，你就能用最少的钱，办最多的事。我自己实测过，百分之八十的日常任务，用 kimi k 二点五、百分之二十的高难度任务再切换到 cloud， 性价比真的很高。 说到国产模型，最近还有个好消息，就是咱们中国的 token 正在逆袭。二零二六年二月，中国大模型在 open router 平台的周掉用量达到了五点一六万亿， token 首次超越了美国。而且四款国产模型包揽了掉用量前五中的四席， 分别是， minimax m 二点五、 kimi k 二点五、智普 g l m 五、 deep sec v 三点二。 为什么咱们国产模型能这么厉害呢？除了技术在不断进步之外，价格优势也是一个很重要的原因。咱们国产模型的价格只有美国同类产品的十分之一到二十分之一，这让更多人愿意去使用国产模型。 而且随着咱们自己的 ai 技术不断发展，国产模型的性能也在不断提升，越来越多的人开始认可国产模型的实力。 那最后我想问问你，你平时用 ai 的 时候会注意 token 的 消耗吗？有没有遇到过 ai 失忆的情况？就是聊了好几轮之后， ai 好 像忘记了你之前说的话，或者有没有遇到过账单超预期的情况，本来以为花不了多少钱，结果一看账单吓一跳。 如果你有什么省钱的小技巧，或者有什么有意思的 ai 使用经历，都可以在评论区跟大家分享一下，咱们一起交流交流，让更多的人能更高效、更省钱的使用 ai。 好了，今天咱们就把 token 的 事儿给聊透了，从什么是 token， 到它怎么收费，再到怎么省钱，还有咱们国产模型的逆袭。希望这一期加更能帮你彻底搞懂 token， 以后用 ai 的 时候也能少花冤枉钱。那咱们下期刚搞懂，赶紧跟你说系列再见啦，拜拜！

大家好，我是破旺这个系列呢，我用同一个问题讲了十七个 ai 的 概念，就是用这个年夜饭吃上。 今天呢，我把这十七个概念串一遍，替你系统的梳理一下它们的脉络，看完你会发现，哎，这些的概念并不是孤立的，它有一条血脉，以后再碰到呃，什么新的概念，也能顺着这条脉络摸清楚它在哪里，是干什么的。咱们从最简单的任务开始 啊，你跟 ai 说年夜饭吃啥？ ai 说到这句话呢，它会先切成一小块一小块的碎片， 这个碎片呢，就叫 token， 年夜饭吃啥可能会被切成年夜饭吃啥，那还有问号这四个 token。 然后呢， ai 会去查每个 token 跟谁关系近，那年夜饭关系近的有春节初期饺子吃，关系近的有饭，饺子，汤圆等等。 那 token 的 关系网里面呢，就会发现哦，饺子出现的比较多，那 ai 就 知道该往这个方向走，那这个查关系的能力就是 embedding。 然后呢，大摩羯就开始干活了，拿着这些的关系预测下一个 token 最可能的是什么？一个一个往下写，那从饺子，然后汤圆，然后红烧肉等等等等。那这个呢，就是 ai 最底层的运作方式。 toker 呢，是输入的基础单元， in binding 呢，是各个单元之间的关系网，大模型呢，是反复运作这个单元，预测下一个的机器，那后面所有的概念呢，其实都是在这个基础上长出来的。 但大模型有两个问题要说清楚，第一，它的目标是写的像，而不是事实对， 那说错了呢，也会显得很自信，这就是人们常说的一本正经的胡说八道，也是 ai 幻觉。第二个呢，他也不会想清楚，列完菜呢，他就完事了，没有考虑有几个人，预算多少，有没有过敏等等，这些任务稍微复杂一点，他就不够用了，那怎么办呢？就让他多运作几轮， 那我们可以看下一张图，那这个呢，其实就是若干个基础单元出来的， 那先让他运作一轮，你做好年夜饭啊，年夜饭吃啥？做好年夜饭都需要考虑哪些呢？那他会返回了啊，我要考虑菜系，要考虑忌口，要考虑价格，加工市场等等等等， 然后呢再运作一轮，那菜系呢？都有哪些？然后忌口呢？都常见的有哪些价格呢？常见的哪些加工市场等等等等，他就会一点一点的进行输出， 输出之后，然后大模型再进行最终的一个整合，整合了之后发现检查一下，哎，合不合适，那他就会输，做出一个最终的一个回复，那整个这个过程呢，就叫思维链， 那思维链的本质呢？就是让 token 的 一个基础单元多跑了几遍，先练要点，再写答案，而且在给答案之前，运作的轮数越大，那么也就是所谓的思考越深，这就是 deepsea 二一带火的这个深度思考的这样一个模式。 那想清楚了，答案出来了，那么给 ai 的是一段话，人能看得懂，但是程序它就不好处理。那这个时候怎么办呢？就是用结构化输出， 那也就是在最终输出之前，先套一个结构化输出的这样的一个小的运作循环， 那在输出之前，提前告诉 ai， 你 下一个 token 只能在啊这个 json 格式里面去进行一个挑选，那其实呢，本质上还是 token 在 运作，只不过是套了一个格式的一个模具，套了这样一个模具进行一个输出而已， 那格式有了，但是它里面具体的一个价格呢？拆价实际上是瞎拆了。比如说 ai 训练的数据的时效性， 他不知道今天的猪肉大概多少钱一斤，他只能凭借着印象，然后写那么一个猪肉的一个价格。所以呢，光靠 token 的 续写，永远解决不了查询真实数据的这样的一个问题， 那得让 ai 能够查询外部的一个数据，那怎么调呢？那我们现在已经知道了， ai 可以 进行结构化的输出，就是输出一个接收串，而接收串是我们系统是可以识别识别出来的，那么在这种情况下，我们只要中间加这么一步， 就是它输出的这样的一个结构化的一个输出，然后给到我们的一个系统，就比如说一个 api 接口，那我们 a api 接口返回，然后又作为它的思维链当中的一个输入的 token 输入进来，再进行整合回应，那这个时候 ai 就 知道了一个真实的一个数据是什么样的。那在中间的这个过程，我们就管它叫工具调用，也就是托靠 那工具多了，每个工具的接口格式可能都不一样，比如说查菜价那盒马有一套，美团有一套，叮咚有一套， 那每接一个新的工具就给重新写代码，就像 type c 出来之前，手机、平板、相机各自都是一个接口，那换个设备就要换线，而 m c p 就是 ai 世界的 type c 全网统一的一套标准接口，那所有的工具呢？都按 m c p 的 格式注册啊，自己能干什么？参数参数怎么传？ ai 只要按照 m c p 的 一个格式发出调用，不管对接的是哪个平台，规则都是一样的，即插即用， m c p 就是 托靠的全网通用升级版。人们口中所说的找个 m c p， 实际上是找一个支持 m c p 格式的一个工具， 那么菜价查到了，菜单也出来了，但是 ai 给你的答案呢，质量全靠缘分。 有的时候呢，它推荐川菜，有的时候呢，它推荐粤菜，有的时候呢，它会给你列二十多道菜，但是呢，因为你只是说了年夜饭吃法，没有做一些其他的一个规则。那这个时候呢， ai 写的东西就完全像抽卡一样， 那本质上是因为我们并没有去约束 ai 的 续写方向， ai 输出什么，完全是靠当时 ai 思维链当中抽到了什么，那他就给我们写什么，这也就是我们没有写清楚相应的一个描述， 所以呢，我们要把需求写清楚再给他。比如说家里有六个人，预算三百，不要海鲜，要八道菜，用这层格式输出这一道精心组织的输入，就是 promenade 的 一个组织，就是提示词组织。 那本质呢，是你提前安排好了 token 的 一个输入，输入的越精准呢，它续写的方向呢，就是越靠谱。说白了， promenade 不是 玄学，而是科学。 那有了 problem， 然后 ai 按照你的要求去做了啊，八道菜，然后但是一会你又不满意了，你就说海鲜太贵啊，换成便宜的，那 ai 这个时候他就会蒙了， 那蒙了之后怎么办呢？因为他不知道前面他推荐了什么海鲜，也不知道为什么要提这个海鲜，是你是打算做这个海鲜的批发贩卖吗？那解决办法呢？就是把多轮的对话就是给它拼接进去， 那也就是说每一轮在对话之前，我们不仅仅是把它的规范提示放进来，还要把历史上的一些的对话也要放进来。这个时候 ai 才知道啊，我之前是推荐了这样的一些的东西，那他才知道这里面的海鲜可能是指 清蒸鱼三十元和大虾，大虾四十五元。那本质呢，这个 palmer 的 这个 token 输入，它会不断地变成，因为它的对话越来越多，但是聊得久了，那 palmer 呢？里面的对话就会特别多，那 里面的呃，这个 token 多了，那它就会变得贵，同时呢运行起来也会慢，那有的时候呢，还会超出 ai 的 处理上限，这个时候呢，就会删除一些之前的一个对话。 那三这个时候我们就发现 ai 已经开始忘记了前面说的一些的内容，也就是大家常说的，哎，我聊着聊着忘了， 那这就需要呢， content 工程，那在 content 工程当中呢，它会主动管理朋友们的里面的各种各样的 token， 比如说把好的明白了就是等等这些的废话的 token 统统都给删掉。那把菜单呢，可能改在第一版，第二版，第三版，那这个过程 完全压缩成一个最终版本的一个菜单，那把关键条件呢？六人预算三百，不要海鲜等等这些东西始终保留管理好整个的 token 的 一个输入的长度和质量，让 ai 始终保持一个 呃好的一个状态，那这个也是人们常说的 context 管理，上下文管理当中的一个压缩对话这个东西， 那瘦完身。还有一个问题就是有的一些的信息，你压根就装不进整个的这个 public 提示词里面，比如说你五加你家五年 年益汉的一个记录，一千多个收藏的菜谱，各地的饮食习俗等等等等，包括有可能是几十万只这个提示词根本就装不下。那这个时候呢，就需要 r g 这个技术， 那 r g 这个技术呢？其实就是在 ai 外部建立一个资料库，用户一问，把问题先进行资料库里面进行一个查找，那查找了之后呢？然后再把它拼接到这个 problem 里， 那拼接了之后，然后再进行呃后续的一个运转，那由于是这个插入，先查找再插入，那么就相当于是在给 ai d 小 抄，让它从 闭卷变成开卷。同时呢，讲这次对话没关系的，那几十万字的一个资料就隔离在 problem 的 之外，大幅度地节约了整个的一个 token。 那 到这里面呢， ai 想清楚，能查数据，能记得住对话，能翻海量的一个资料，但这些的能力呢，它都是分散的。比如说查菜价是一个工具，翻菜谱又是另一个工具，那 调到底决定哪个先调用，后哪个后调用，然后呢我们再把结果拼起来，那如果是自己干，那就累死了。

龙虾的爆火，让偷啃出海的概念第一次进入大众视野。你刷到的全民养龙虾，不是养虚拟宠物，是全球用户在疯狂调用 ai 智能体，每一次自动办公，每一段代码生成，每一篇内容产出，背后都在消耗同一个东西。 偷啃。今天我用最直白的话，把偷啃、偷啃出海，以及中国为什么沃有绝对优势给你们讲透。 先把 token 说清楚，它不是虚拟货币，不是空气币，更不是炒作标地。在 ai 服务里， token 就是 人工智能处理信息生成内容的最小计价与工作量单位。 你问 ai 一个问题，写一段文案，跑一次，数据分析系统会把文字拆成 token， 按数量计费。简单说，它就是 ai 时代的数字服务计量单位，是合规跨境服务贸易的结算单元，和境内严禁的虚拟货币炒作，那完全是两回事。 再讲 token 出海是什么？他不是把服务器运出国，也不是把电送出国，而是一套全新的数字贸易逻辑。 海外用户通过 api 接口，调用中国的大模型数据，跨光览传到国内的算力中心。我们用本土的电力与算力完成计算推理，再把结果秒级传回境外，全程按 token 结算。 电没有离开国境线，价值却通过透肯完成了跨境交付，这就是电力不出境，价值走全球，他免关税、无物流、秒交付，是数字时代最干净的服务出口，也是国家鼓励的数字服务贸易方向。那为什么说中国在透肯出海里拥有不可替代的压倒性优势？ 第一，我们是全球绝对的电力霸主，二零二五年全国发电量突破九点七万亿度，超过每硬日三国的总和， 清洁能源占比超过百分之三十五。新疆、内蒙古、四川拥有海量低成本风电、水电、光伏，工业电价仅为美国的三分之一左右，西部绿电甚至低至一毛多一度。第二，我们长期面临能源消纳难题， 西北部分地区气风气光率一度接近两位数，每年有大量清洁电力无法就地消化，而托肯出海刚好把闲置能源变成可出口的数字资产， 变气垫为效益。第三，我们的算力基建全球领先，东数西算八大枢纽落地，数据中心用电规模持续攀升，国产算力芯片与算法优化快速追赶，能把一度电高效转化为高质量，头肯 成本优势直接转化为全球定价竞争力。过去我们做出口靠原材料工厂、集装箱、海运，赚的是辛苦加工费，价值链底端利润薄。受贸易壁垒限制， toon 出海彻底换了赛道，上游是电力与绿电，中游是算力中心与芯片，下游是大模型与 api 服务，最终产品是可无限附用编辑成本趋近于零的 toon 一 次模型训练投入固定成本，后续每生成一个 toon 的 增量成本几乎可以忽略。 这种规模效应是传统制造业根本无法比拟的。 openai 的 订阅服务毛利率超过百分之八十，核心就是把电力成本转化成了智能溢价。而我们拥有最底层的能源与算力支撑，只要把转化效率做上去，就能握住全球 ai 服务的成本与供给主动权。 这场竞争早已不是技术噱头了，而是大国产业的换道超车。美国卡高端芯片，本质是想控制电力到 tucker 的 转化效率。我们补国产算力优算法扩滤电，拼的是规模成本与稳定供给。 全球 ai tucker 需求呈指数级增长，中国模型在海外平台的 tucker 掉用量占比已经突破了六成， 这就是能源优势与基建优势的必然结果。中东土豪重金砸向 ai， 本质也是用石油发电转化为 tock。 和我们的逻辑完全一致， 谁掌握低成本可持续电力，谁就能掌控 tock 时代的硬通货，最后落回现实。 tock 出海不是遥不可及的产业故事，它正在重构就业、投资与行业格局。电力工程、数据中心运为液冷散热、国产算力芯片这些传统基建领域正成为 ai 时代的 核心刚需。懂电、懂算力、懂跨境合规的人，才会在未来十年持续稀缺。对每个人来说，看懂电力算力 token 的 转化逻辑，就看懂了下一个十年的产业变迁与全球分工。