im token转不出是什么意思

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。

面试的时候，十个候选员里八个说不清楚 token 到底是啥，今天一分钟给你讲透！很多同学刚开始接触接口验证的时候，都会听到 token 这个概念。其实我们可以用游乐园的手环做类比，你 去游乐园买完票，工作人员给你带个带防伪的手环，之后玩项目只要出示手环就行，不用每次套身份证购票凭证。 token 的 作用和这个手环完全一致，它是服务端生成的一串特殊字符串，作为客户端访问接口的身份凭证， 用户第一次登录验证账号密码通过后就能拿到 token， 后续请求不用反复提交密码，能大幅降低密码泄露的风险。 这里要特别注意， token 本身不具备加密属性，只是身份标识，千万不要把它当成加密工具来使用。那为什么会出现 token 这种验证方案呢？早期的 web 系统大多用 session 做身份验证，服务端要给每个登录用户存一份 session 数据。就像景区把所有游客的身份信息都存在入口的记录本上， 只有一个入口的时候没问题。可如果景区开了十几个入口，每个入口同步游客记录会非常麻烦。 token 就是 为了解决分布式场景的身份验证问题，诞生的 所有身份信息都存在 token 里，由客户端保管，服务端不需要存储用户的状态数据，多服务部署时也不需要做数据同步。当然，它不是 session 的 替代品，如果是内部单节点系统，用 session 反而更易维护。现在行业内最常用的 token 是 j w t 格式 完整的 jwt 分 为头、载客、签名三个部分，中间用点分隔，头部分记录 token 的 类型和签名算法。载客用来存储用户 id、 权限、有效期这类非敏感信息。签名则是服务端用私有密钥对前两部分生成的防伪标识。 这里要提醒大家，这三个部分里的头和载荷都是用 base 六十四编码的，相当于只是把铭文转成了方便传输的格式，没有做加密处理，任何人拿到都能解码看到内容，所以绝对不能在载荷里存密码、身份证号这类敏感信息。 了解了结构之后，我们再看 token 的 生成逻辑。 token 必须由服务端生成，用户第一次提交账号密码时，服务端先较验信息是否正确，确认是合法用户后，会用只有自己知道的私有密钥， 结合用户 id、 权限、有效期等信息，生成完整的 token 再返回给客户端。整个流程就像游乐园售票处核对你的身份证和购票信息无误后，给你发印有专属防伪章的手环，只有园区官方发的手环才有效。 私自打印的手环过不了工作人员的叫宴。大家一定要记住，不要在前端生成 token， 没有服务端密钥签名的 token 没有任何可信度。客户端拿到 token 之后，通常有两种存储方式，要么存在 local storage 里，要么存在 cookie 里。 存在 local storage 时，每次发请求需要手动把 token 放到请求头里，就像你每次玩项目，主动抬手给工作人员看。手环存在 cookie 时，可以配置自动随请求携带，不需要手动处理，但要额外做好 c s r f 攻击防护。 这里要避开一个常见误区，不要把 token 存在前端的普通 g s 变量里，页面刷新或者关闭后，变量会被清空， token 就 丢失了，用户就需要重新登录。 存储完成后，客户端每次向服务端发请求时都要带上 token。 服务端拿到 token 后的校验分为三步，首先把 token 的 头和载鹤用同样的密钥重新生成签名，和传过来的签名比对，确认是自己发的合法 token， 再检查 token 的 有效期有没有过。最后读取载荷里的用户信息，判断有没有当前接口的访问权限。整个过程，服务端不用查任何存储的用户状态，只要叫验通过，就可以直接处理请求，响应速度更快。 千万不要跳过签名校宴，只读取载贺内容，否则很容易收到伪造的非法 token。 所有的 token 都会设置有效期，短的十五到三十分钟，长的最多七天。就像游乐园的手环，通常只有当天有效，过了日期就算防伪没问题，也不能用。 有效期到了之后，常见的处理方式有两种，要么让用户重新登录账号获取新 token， 要么搭配 refresh token 使用。用户不需要输密码，直接用有效期更长的 refresh token 向服务端换一个新的普通 token。 不要把 token 的 有效期设置得太长，一旦 token 泄露，其他人可以用它冒用你的身份操作账号，风险很高。 除了控制有效期，我们还要注意 token 使用过程中的安全问题。 token 传输过程中必须走 http 协议，避免 http 明文传输被中间网络节点劫获。就像你不要在公共场合大声念自己的手环编号，避免被别有用心的人抄下来伪造。 拿到 token 后，不要随便存在公共缓存、第三方云同步目录里，涉及转账、修改密码这类高风险操作时，除了叫验 token， 还要加短信验档者类的二次验证。不要觉得 token 有 签名就绝对安全，只要 token 被别人拿到，就能直接冒充你的身份发起请求，和拿到密码的效果差不多。 最后我们来看 token 的 试用场景。现在 token 的 使用场景非常广，前后端分离的 web 应用、手机 app、 小 程序的接口、身份验证基本都用 token， 第三方开放平台的授权也会用。比如你用微信账号登录其他 app 时，微信就是给第三方 app 发了一个带你的身份信息的 token， 第三方不用拿到你的微信账号密码就能识别你的身份。当然，也不是所有场景都必须用 token， 如果你做的是只有几个用户的内部小系统，用传统的 session 验证实现成本更低，不需要硬套 token 方案。以上就是今天关于什么是 token 的 全部内容。

ai 消耗的 toc 是 什么意思？简单来说， toc 就是 ai 阅读和处理文字的最小单位，你可以把它想象成乐高积木里的基础零件。 ai 在 理解一段话时，并不会像人类那样直接看整句话，也不会拆解成一个个汉字或单词，而是通过算法把内容切碎成一粒粒 toc。 在英文里，一个 token 可能是一个单词或前缀，而在中文里，它通常是一个汉字或常用词组。因为 ai 本质上是在进行数学运算，它必须把语言信息转换成这些数字零件才能工作。为什么我们要关心这个概念呢？因为 token 既是 ai 的 油耗，也是它的内存。 当你向 ai 提问或者让它写代码时，它消耗的不仅是你看到的字数，还包括了背后转换逻辑产生的 token 总量。 如果你把整个项目的代码库一股脑塞给 ai， 哪怕只问一个小问题， ai 也需要重新扫描并计算所有代码转换后的 token。 这种载重会导致计算成本飙升，也是为什么工具会对超长文本收取双倍费用的底层原因。 基于这种 token 成本，编程工具厂商包装出了一套大家都能听懂的计费逻辑，也就是使用次数。在主流的 ai 编程工具中，使用次数通常分为两类， 第一类是自动补全次数，就是你写代码时跟随光标出现的灰色提示。因为这类补全消耗的 token 极少，所以专业版通常会提供无限次使用，让你在写代码时完全没有心理负担。 第二类是高级对话或 agent 请求次数。当你要求 ai 解释复杂报错、重构整个模块或者跨文件改代码时， ai 会动用最聪明的模型，这会瞬间消耗大量的 token。 为了不亏本，厂商会限制这种高级请求的次数，比如一个月给你五百次快速响应机会。 一旦你在单次提问中塞入的代码超过了规定的 token 上限，哪怕你只提问了一次，系统也可能会扣除你两次请求额度。 所以，理解 token 和次数的关系，能帮你省钱省力。简单的小修小补，可以放心交给不限次数的自动补全，而要把宝贵的高级对话次数留给真正复杂的难题， 同时养成及时开启新对话的习惯。可以清空累积的 token 缓存，让 ai 的 思维更敏捷，也避免因为上下文太长而白白浪费额度。

是不是我用错了，一百万 token 做不了一个小项目，我买的十五美金的额度，半小时就用完了。呃，我知道了，看来大家对一百万 token 的 概念还是有点模糊啊，我来帮大家梳理一下。一 token 呢，大概是一个中文汉字，或者是四分之三个单词， 一行代码呢？我们按照十个单词来算，大概就是十到三十个 token， 那 一个文件我们按照五百行代码来算，大概是五千到一万五的 token。 现在我们的前端项目都用了 ts， 那 些类型声明其实都是通过杀手， 实际的通过量可能更多。假如我们在操作的是一个中型项目，大概是一百个文件，那就是五十万到一百。五十万的 token。 中型项目 ai 还是能够理解的，如果说是一个大型项目，你想让 ai 理解都理解不了， 上下文就爆了。所以对于 ai 来说，去理解一个中型的项目，一百万 token 啊，其实也就是几分钟的事啊。现在顶级模型的价格，每百万 token 海枯石一刀，骚奈特是三刀，呃，奥普斯是五刀。所以你用 ai 写代码的话，几分钟就有可能会花你个十几或几十块钱。 怎么办呢？也简单吧，就是你一定要用艾特符号，用井号去控制好上下文，遵循上下文最小化原则，也能让 ai 输出的结果更准确。所以平时我们在用 ai 编程的时候，一定要有一个 token 的 消耗意识， token 就是 钱，省 token 就是 省钱。

每一次工业革命，都有一样东西在背后疯狂燃烧。第一次工业革命，蒸汽机来了。蒸汽机本身不值钱， 值钱的是让它跑起来的东西。煤。煤从地里挖出来烧掉，变成蒸汽，蒸汽推动机器、机器生产商品。整个英国的矿山、铁路、钢铁厂，全都围绕着怎么挖更多的煤，怎么运更多的煤来建立起来。煤就是那个时代的核心消耗品。 第二次工业革命，电来了，电本身也看不见摸不着，但他改变了一切。爱迪生建发电厂，特斯拉搞交流电，全世界开始拉电网、发电、输电、配电、用电，一条完整的产业链，养活了成千上亿的人， 创造了通用电器这种巨无霸公司。电就是那个时代的核心消耗品。第三次石油、内燃机、汽车、飞机、塑料化工。整个二十世纪，全球经济都建立在石油上，围绕着石油打了多少仗？中东为什么重要？因为那里有油，石油就是那个时代的核心消耗品。 现在 ai 时代来了，它的核心消耗品是什么呢？ token， 你 可能听过这个词，但不太理解。简单说， token 就是 ai 处理信息的最小单位。 你跟 ai 说一句话， ai 会把你的话拆成一个一个的 token， 然后逐个处理，逐个生成回答。每一次你问 ai 一个问题，每一次 ai 给你写一段文字，画一张画，生成一段代码，背后都在消耗 token。 一个中文字大约是一到两个 toc， 你 让 ai 写一篇一千字的文章，大概就是消耗了两千个 toc， 听起来不多，对吧？赶紧把这个数字乘以全球的用户量， chat gpt 每周九亿活跃用户，豆包 kimi 千万， 中国五点一五亿生成式 ai 用户，每个人每天跟 ai 对 话好几轮，每一轮都在烧 toc。 再加上企业端自动驾驶的 ai， 每秒处理海量的传感器数据，全是 token。 金融公司的 ai 交易系统，每毫秒做一次决策也全是 token， ai 写代码， ai 做客服， ai 审核合同， ai 看片子，全都是 token。 英伟达为什么一年赚两千一百多亿美金？因为生成 token 需要 gpu， gpu 就是 token 的 发电机。英伟达卖的每一块芯片，最终都是在帮客户生产更多的 token。 openai 为什么要花六千亿美元建数据中心？因为数据中心就是 token 的 发电厂。越多的人用 ai， 就 需要越多的数据中心，就需要越多的电力，就需要越多的芯片。 google 为什么要签一百五十兆瓦的地热能协议？因为 ai 的 数据中心太吃电了，生产 token 这件事，最终还是要烧真实的能源。所以 token 这条产业链从上到下是这样的， 最底层是能源发电厂，电网、地热核能给数据中心供电。往上一层是芯片，英伟达、 amd 含五 g 造生产 token 的 发动机。 再往上是云计算，亚马逊、微软、阿里云建 token 工厂，把算力租给别人。再往上是大冒险公司 open ai、 ospec、 deepsea、 月之暗面，它们把芯片和算力变成可以使用的 ai 服务。 最上面是应用层， chat、 gbt、 豆包 kimi 各种 ai 工具，它们是 token 加油站，每个用户来一次就烧一次。煤的时代，谁控制了煤矿，谁就是亡。石油时代，谁控制了油田，谁就是亡。电力时代，谁建了发电厂，谁就是亡。 token 时代，谁能更便宜、更高效的生产和分发 token， 谁就是王。这就是为什么英伟达市值全球第一，所有的科技巨头疯了一样的砸七千亿建数据中心。这就是为什么 deepsea 一 出来，全世界都撼动，因为它证明了用更少的算力能生产同样质量的 token， 等于用更少的煤烧出了同样多的蒸汽。但 token 跟煤石油炼里有一个根本区别，就是 煤你能看得见，能称重，一吨多少钱清清楚楚，石油你能闻到？一桶多少美元，全球统一报价。 电你虽然看不见，但电表会转，每个月你都会收到电费单 token 你 看不见，摸不着，闻不到。你跟 ai 聊天的时候，他不知不觉的会在消耗这个东西。每一次对话，每一次生成，背后都有真实的芯片在运转， 真正的电力在燃烧，真实的成本在产生。 openai 去年收入一百三十一亿美元，亏了八十亿。收入从哪儿来？卖 token 亏的钱花在哪了？生产 token 按 so pick 给 cloud 的 定价，按输入 token 和输出 token 分 别收费。 google 的 gmail 三点一 pro， 两百 k 以下的 token 一个价，两百 k 以上的 token 另外一个价。整个 ai 行业的商业模式底层逻辑就是一句话，生产 token， 卖 token。 未来十年， token 的 价格会像电价一样成为一个关键的经济指标。哪个国家的 token 成本更便宜，哪个国家的 ai 产业就更有竞争力。中国为什么拼命搞国产芯片？因为用英伟达的芯片生产 token 太贵了，还随时可能被卡脖子。 deepstack 为什么重要？因为它把每个 token 的 生产成本打了下来。当年煤价涨价，工厂就停工。油价涨了，航空公司就亏钱，电价涨了，铝厂就关门。未来， token 成本涨了， ai 应用就用不起。 token 成本降了， ai 就 能渗透到更多应用场景，替代更多人力，创造更多价值。 我是文思，你每天用 ai 的 时候，可能从来没有想过这些，但从今天开始，你可以换一个视角看 ai。 你 用的每一个 ai 工具，背后都连着一条从能源到芯片到数据中心到大模型的完整产业链。你敲下的每一个字， ai 回复你的每一句话，都在消耗一种你看不见的资源，这种资源就是 token， 它是 ai 时代的煤， ai 时代的石油， ai 时代的电，只不过这一次烧的东西，你看不见。觉得涨知识了，可以转发给你的朋友看看。关注我，每天带你看懂 ai！

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。

家人们注意了，这把看不见的镰刀正在悄悄的架在你的脖子上，他就是头肯。未来十到二十年，你的钱可能会莫名进出，而你甚至不知道为什么。今天把这事给大家掰扯明白。 现在都说第四次工业革命，咱们先捋一捋前三次其实大差不差。第一次，蒸汽机机械化，代替人工提效率，强化标准化，拼的是生产力和技术。第二次，电机化， 电把煤和原油绑在了一起，核心就是抢资源。第三次，互联网说白了就是信息化，把一切都数据化。而这世界向来是少数人攥着绝大多数财富的资源， 那抢技术、抢资源、抢数据，最后怎么变现呢？黄金、石油和美债都当过铆钉物，那各有各的玩法，现在的铆钉物变成了托肯， 资本和掌握权力的人已经把玩法玩到了极致。头肯到底是啥？其实就是把你和世界所有的流量要素 按一次信息交换，定一个最小的收费单元，就叫头肯。现在 ai 还在起步阶段，靠咱们普通人的数据进行模型的训练，咱们还得贴着钱，配合着 快乐呵的表示，很新鲜，说白了就是被牵着走还不自知。想做头肯，核心就两个东西，一个算法，一个算力。 在算法上咱们得承认西方暂时比咱们有一定的优势，人家掌握的这个底层逻辑更符合市场，咱现在也在局部的赶超，那算力也就是电力和硬件的一个挂钩，咱们算力上是绝对的有优势，我们发电量是全世界第一， 比第二名到第五名加起来的总量还要大，虽然咱们的现在的硬件 gpu 可能还赶不上西方，但是咱们的核心的发电量是绝对的优势。 资本把算法和算力整合，虚拟出了头肯这个最小的一个结算单元，他成了我们和世界打交道绕不开的一个结算单元。谁定义头肯，谁掌握头肯，谁就是赢家。现在连最虚幻的东西都拿来买卖，为什么？他们是游戏规则的制定者， 但咱们也不是没有机会，国家层面呢，有巨大的算力和电力支撑，在 tucker 这件事上咱们本该就应该有话语权，可是看看你之前我们是最大的石油铁矿石，最大的进口国，这么大的需求呢，但是我们没有定价权，这个教训咱们得记着， 如果能抓住 tucker 这次机会，掌握这个全球最基本单元的定价权、输出和管理权，咱们就能掌握主动权，不然这把隐形的镰刀迟早会割到你我身上。 以前我们花钱买手机、买耳机等等，都是这些看得见的，摸得着的，可在未来的经济生活里头，肯会让你的钱悄无声息的进出，这就是最隐形的镰刀。 现在摆在咱们面前的就两条路，要么成为镰刀的一份子，成为赢家，要么就是等着被挨割。你的位置决定了你的立场，立场定观点，观点带行动，行动反过来又决定了你的位置。 新人的竞争，选对方向真的是太重要了。最后说一句，所有的危机本质上都是道德危机，大家一定要心里有数。

你知道吗？ token 就 像七十年前的集装箱，改变了全球贸易的方式。集装箱让货物运输变得简单，而 token 则让智能服务变得可计量和可交易。 通过 token， 中国可以大规模输出脑力，特别是在 ai 领域。想象一下，一个印度程序员通过一个接口请求生成代码， 他的请求经过海底光缆传到中国的数据中心，由数百个 gpu 同时处理生成代码并消耗 token。 这样，中国的电力和算力被转化为印度程序员眼前的智能服务。 token 的 本质在于，他将电力、算力和工程师的智慧打包成可交易的单位。 中国的电力资源丰富，但传统电力出口面临很多挑战，而 token 则为中国提供了一个新的出口方式，能够将电力转化为更高价值的智能服务。尽管中国在 token 出口方面有优势，但与美国的差距仍然存在。 品牌溢价、技术能力、生态信任和地缘政治等因素都影响着 token 的 市场价值， 但中国的发展潜力巨大， token 将成为未来全球竞争的新焦点。总之， token 的 崛起为中国提供了一个前所未有的机会，推动智能服务的国际化。未来，中国将不仅仅是电力的供应国，更是智能服务的输出国。

大家使用各种 ai 的 时候，不管你是画画还是写作或者是做视频，肯定会遇到拓客不够的情况，特别是深度用户。那么什么是拓客？ 其实这东西几句话就能说明白，网上各种科普拓客的方法，我个人觉得很多都是把简单的概念说复杂了，什么数字时代的词组占多少个拓客，还有什么数字时代的登录身份证， 这些东西我们普通用户根本就不用了解，其实这玩意哪有那么复杂，我们很多人 都玩游戏吧，那些收费游戏我们要充值点卡吧，其实都可以，就相当于游戏中的点卡，游戏厂商肯定有他自己的计费方式，但我们玩家没有必要知道为什么我玩游戏一个小时要充六毛五，我们只要知道我们玩一个小时充一个小时， 所以 tiktok 其实也是一样的道理，我们普通人玩的时候每天可以领一些免费的额度，但如果你用的比较多的话，你就得充点卡，也就是充所谓的 tiktok， 你 买的越多，你也能用的越多。所以说厂家是怎么算的？是一个字算一个 tiktok， 或者是一个词组算一个 tiktok 对 我们来说并不重要， 我们在网上用 tiktok 其实一样道理，就跟游戏一样，你想深入的玩，你就得充点卡，也就是所谓的 tiktok。

ai 疯狂消耗 token， 英伟达股价大涨，偷看什么老爸， token 是 啥玩意？咋跟英伟达还有关系呢？因为如果说啊， token 是 ai 大 语言模型的口粮的话，英伟达卖的显卡就相当于是炒口粮的锅呀。你还记得小时候你是怎么学习认字的吗？ 就一笔一画，开始一个字一个字的学呀。那你看啊，这几个字你认识吗？这些肯定都是生僻字啊，我一个字都不认识啊。那要是换成这样，你认识吗？ 嘿，你把它放到词组里，我就认识了呀。这些词组啊，就可以理解为 token， 人老不可能记住每一个字，为了效率啊，大脑就会把常见的组合当做一个整体去记。 ai 啊，也是同样的道理。所以一个 token 可能是一个字，也可能是两个字或四个字啊。比如武汉市长江大桥，武 武汉市长江大桥是一种 token 组合，武汉市长江大桥也可以是另一种 token 组合。那这一个外国人来了也学不会，那 ai 怎么学会的呀？关键就在于， ai 不是 学习文字， 而是记住统计规律。 ai 根本不认识汉字英文，他只认识数字吧。数字？那我输入中文他咋懂的呀？因为有一部翻译的过程，你 输入一句话，先被分词器切成 token， 每个 token 啊，都会有一个对应的数字编码， ai 实际理解的就是这一串数字输出的时候， ai 同样是先输出数字编号，然后再把编号翻译成 token 输出给你。 那 ai 怎么知道这些编号之间的关系呢？靠海量训练， ai 学习过几千句人类文本，他记住了每个 token 后面接什么 token 的 概率是最高的，他把这些概率啊，全部都记录成了几千亿个权重的数据手册。这个手册就是所谓的大模型参数。 所以 ai 回答问题是，一个字儿一个字儿蹦啊蹦得快，就相当于查自己的速度快啊。这难道不是 cpu 的 速度快吗？那跟显卡有什么关系呢？因为 ai 售出的过程啊，本质不是在查哪个字最合适，而是在翻阅啊之前学习过的每一页手册，给每一个后面可能出现的偷看打分。 每轮啊，只生产一个 token， 每一轮都要扫描手册的全部参数，并给全部字典打分。比如啊，第一个 token 是 点模型，会继续给所有下一个可能的 token 打分，出现赞的分数是九十八，鸡的分数是零点八，钱的分数是二十八，最后发现啊赞的分数最多，于是输出 点赞。那这不还是挨个打分吗？还是 cpu 更快啊。但 cpu 啊，像一个顶级的数学教授，他再快啊，也只能一页一页翻手册。那 gpu 呢，就像几千个训练有素的小学生， 虽然当个人没有教练聪明，但 gpu 啊，可以把这本手册拆成几千块，大家同时去算核心一，负责给手册的第一页到一百页打翻核心二啊，算第一百零一页到二百页， 核心三，核心四，继续往下同时开工，瞬间就能给上亿的参数打完分。呐，我明白了，显卡就是核心越多算的越快呀。显卡还有一个算的快的关键就是显存。显存啊，就相当于是一个大仓库，必须要足够大，才能存得下 ai 大 模型的所有参数。 如果仓库不够大，放不下的参数就只能放到隔壁仓库，那众多小学生去算的时候，还得两个仓库跑来跑去，计算效率那肯定慢呐。 所以现在全世界疯狂消耗 token， 本质上就是无数的显卡在后台疯狂查手册打分儿啊。没错，所谓 ai agent 支付的 token 费用，就是租用显卡计算的算力费用，而显卡运行要耗电，数据传输要存储。所以业内有句话叫 ai 短期缺算力，长期缺能源， 永远缺存储啊。这么看，这些都是投资机会啊，我得赶紧下手啊。可别着急啊。这不是人类历史上第一次生产革命，什么蒸汽革命、铁路革命，但每一次生产革命都无一例外的带来了经济萧条，因为经济学家朱格拉曾经说过，萧条的唯一原因就是繁荣啊。

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。

一个视频读懂 ai token 及费用，不用再为花钱用 ai 踩坑。大家好，平时用 ai 聊天、生成图片、写文案，是不是经常碰到 token 不 足，消耗多少 token 的 提示？ 甚至扣了钱都不知道钱花在了哪？今天咱们用五分钟 ai token 和它的费用逻辑讲的明明白白，不管你是日常用 ai 还是想省成本，看完都能豁然开朗。一、先搞懂 ai token 到底是什么？其实 token 一 点都不复杂，你直接把它理解成 ai 世界里的文字货币就好。咱们和 ai 对 话，让 ai 生成内容，本质上就是用 token 和 ai 做交换， ai 帮咱们干活，咱们支付对应的 token， 就 这么简单。给大家举个最直观的例子，你给 ai 发一句，帮我写一段产品宣传语，这句话大概是十个 token， ai 给你 回复一段两百字的宣传语，大概是五十个 token， 这一去一回，你总共就消耗了六十个 token。 这里有个关键知识点，一定要记好， token 不是 按字数算，而是按分词算。比如英文里的一个单词， 中文里的一个字或一个词，都可能被算作一个 token。 就 像人工智能，这四个字在很多 ai 模型里会被拆成两个 token， 人工加智能，而不是四个。简单总结一下， token 是 ai 衡量输入加输出内容量的核心单位， 你用 ai 做的所有事，到最后都会折算成抽坑来计费。二、为什么会有抽坑？ ai 不 能直接按字数收费吗？很多人都会疑惑，直接按字数收费不是更简单吗？ 其实 ai 用 tocan 计费，核心是为了更公平、更精准，避免一刀切的不合理收费。首先， ai 处理内容的核心是理解与意，而不是单纯的数字数。比如同样是十个字，今天吃什么和基于 transformer 架构的 ai 模型优化方案， ai 处理后者要消耗更多算力，用 tocan 分 词就能区分这种复杂度，后者的 tocan 数量会远高于前者，收费自然也更合理。其次，不同 ai 模型 的 token 计算规则虽然不一样，但核心逻辑是相通的，输入内容越多，输出内容越长，消耗的 token 就 越多。比如你让 ai 写一篇 一千字的文章，比写一百字的短文消耗的 token 会多八到十倍，费用也会跟着增加。三、 重点， ai 抽签的费用怎么算？看完不踩坑！这里大家要分清一个误区，抽签本身不直接花钱，咱们花的钱是用来购买抽签额度的。这就像充手机话费，你充十块钱能获得对应的通话分钟数。充 ai 费用就是获得对应的抽签数量， 用多少扣多少。特别透明，费用计算有三个核心要点，记好这三点，再也不会稀里糊涂花钱。一、费用分输入和输出双向计费。绝大多数 ai 模型，比如 chatcap、 拼力 cloud， 都是输入 token 和输出 token 分 别计费，两者加起来就是你这次使用 ai 的 总费用。 给大家举个真实案例，用某主流 ai 模型举例，输入透坑单价零，输出透坑单价零点零二元一千个，二元一千个。你输入一百个透坑，大概四十到五十个字， ai 输出五百个透坑大概两百字。总费用就是零点零一除以一千乘一百加零， 零点零二除以一千乘五百，等于零点零一一元也就一分钱多一点，特别划算。二、不同模型 不同功能抽肯单价不一样。不是所有 ai 的 抽肯都一个价，差异主要在两个方面，大家按需选择就好。一、模型能力越强，单价越高。普通对话模型的抽肯单价大概是零点零一元每一千个，而能生成掌纹、处理复杂逻辑的高端模型， 单价可能会到零点零五元每一千个。二、功能不同，记费不同 ai 聊天写文字是一种单价，而 ai 生成图片与英 转文字，会有单独的计费规则，有些按章按分钟算，有些也会折算成 toc， 大家使用前可以留意一下。三、免费额度 b s。 付费套餐怎么选更划算？几乎所有 ai 平台都有免费 toc 额度，比如新用户注册一般会送一万个 toc， 大 概能聊几十次，写几篇短文。日常偶尔用的话，用完免费额度再考虑付费就好。付费套餐主要分两种，对应不同需， 一、按流量计费用多少扣多少，适合偶尔用 ai 的 人。二、包月包年套餐每月有固定抽渤额度，适合经常用 ai， 需求量大的人。给大家一个小技巧，日常偶尔用 ai 聊聊天，写点短句， 免费额度完全够用。如果需要用 ai 写长文，批量处理内容，包月套餐会比按流量计费更省钱，能省不少成本。四、常见误区，这三个坑别踩！一、误区一，字数越多，抄看越多？不一定，比如连续发哈哈哈这种重复内容。 a、 第二单词时可能会合并偷看，数量不会随字数同步增加。二、误区二，偷看用完就必须花钱，不是很多平台会定期赠送免费偷看，或者完成邀请好友之类的任务也能兑换偷看，偶尔用的话完全不用一直花钱。 三、误区三，贵的偷看就一定更好用，不一定选适合自己的才最重要。日常聊天用普通模型就够，便宜又好用。复杂任务，比如写论文、做数据分析， 再用高端模型，效率更高，也更省心。五、总结一句话，搞懂抽肯和费用。抽肯就是 ai 的 文字货币， 输入加输出的内容量决定抽肯消耗，抽肯越多费用越高。日常用 ai 优先用免费额度， 高频使用，选包月套餐，按需选模型，就能既省钱又高效。看完这些，下次再看到抽肯消耗的提示，就不会再迷茫啦！如果还有不清楚的地方，评论区告诉我。

这条视频的话，同样用最通俗的话语和大家聊一聊龙虾， ai 部署后都在说这个特别烧 taco， 特别费钱，那么这个 taco 到底是什么？ 虽然我会用很通俗的方式去描述啊，但是内容的话全是干货，大家可以收藏起来，方便以后反复去听。这个知识点的话，基本上不会过时啊。 在标准的解释里， talkin 的 话可以理解为字母，也就是说 ai 在 运行的过程中，无论是反馈给你的内容，还是他要执行的动作，在程序里都是需要这一个个字母像搭积木一样呈现在你的面前， 或者说像铺路一样一步步完成结果。即便这样描述，很多人还是会觉得抽象，那么我们换个更形象的说法，我们之前已经把 opencloud 这类的智能体工具比作汽车， 那么 tucker 的 话就好，就是汽车必不可少的汽油。 tucker 的 消耗取决于你要这辆车做什么任务，载客要区分是家用还是客车，载货的话要看货物重量的大小，出行要考虑距离的远近。 不同的场景，汽油的消耗都不一样， ai 也一样，不同的任务产生的 tucker 消耗也会不同。 那么这些 tok 是 谁提供的呢？就是我们常听到的各种 ai 大 模型，比如 open ai、 dpc， 阿里的千问，腾讯的会员，抖音的豆包等。 我们可以把这些大模型产品想象成一座油井，这些油井想要产生收益，就要把汽油卖给我们，也就是把 tok 卖给我们。 平时我们听到的某家大模型更厉害了，或者说发布了新版本，可以简单的理解成他的炼油技术提升了，汽油的品质更好了，更利于汽车的运行。 那么问题来了，为什么现在这个阶段，大家觉得这么烧滔克特别费钱， ai 永远都这么费钱吗？答案肯定是否定的。 现在的 open 可乐只是最初代的汽车，发动机并不成熟，喷油和燃烧都不够优化，我们的驾驶习惯呢，也不够熟练。 油门的轻重都会影响 tucker 的 消耗，甚至我们连目的地和路线都不清楚，盲目的运行就会绕路产生多余的消耗。 还有我们都不知道这个汽车应该加什么品质的汽油，现在却盲目的选择最好的模型。滔肯拿着九二号的车去加九八号的油，自然也是过度消费。 所以等大家真正的学会使用 ai， 等真正的习惯使用 ai， 就 会学会管理滔肯，也就是学会省油省钱。 这一波龙虾业的爆火，既有划时代的 ai 能力升级，也有那些卖铲子营销号的吹捧，更主要的是各个大厂快速跟进的推波助澜。 目前几乎每家智能体都已经上线了 open club 这类的智能体工具，无论是包装的、封装的、伪装的、原装的，还是自研的，都在努力抢占市场。 这些大公司花这么大的成本号称让我们免费体验，本质当然是为了卖我们涛肯。 当然这是需要大家参与共建的场景，因为这些大厂的油井想要提炼出更高品质的汽油，只靠少量的测试车是没法有效迭代的， 必须大家一起多用未来的 tokken 有 效性才会更高。我们上一条视频提到不同大厂的龙虾 ai 就 好比不同品牌的汽车，如果各个品牌的汽车都有指定的有井的竞争，那么我们未来买 tokken 的 价格就会更有优势。 当然还要看各家汽车品牌的优缺点，根据不同的使用场景去选择不同公司的 ai 智能体工具。 这里没有提到的是，个人也可以手搓一辆汽车，用自己的算率去跑 talk， 这也是一种选择，取决于每个人的需求和能力。 下一条的话，我会和大家去聊一下 ai 会带来哪些改变，至少有一点可以确定，这波 ai 会把所有人拉起到同一起跑线上。 不管你现在有没有开始研究 ai， 接下来都会有无限的机会。喜欢的话点个关注，用最通俗的语言带你一步步看懂 ai。

我发现一个对我国人工智能全球竞争尤为不利的严重事情，就是美国可以用上我们便宜的托肯，而我们却用不上美国同等的先进算力。 人工智能已经成为中美科技竞争的核心赛道，美国在高端算力芯片核心群领域占据先发优势， 而我国的核心竞争力集中于完倍的电力能源系统、全覆盖的通讯基础设施， 以及说规模化算力配套能力。但当前局面的要害在于我国的基础设施优势正单向输出服务于美国 ai 产业，而我方却无法同等利用其算力优势， 这就是一种我为人用人难为我用的结构性失衡，长此以往必将削落我们在人工智能领域的长期竞争力。因此，我个人觉得有必要在国家层面对 ai token 这一战略资源进行统一的规范和管理， 防止变成以前光伏出口那种恶性竞争，便宜了外国人，而却伤害了本土企业。需要给大家稍微解释一下什么是 token？ 我 们平时在跟人工智能对话的时候， 给他输入一个文本，他会跟我们返回一段文本，我们给他输入的文字变成词以后，就是对应的 token 数输出也是同样的道理， 你输出文本越长，消耗的 token 就 越多。那就像我们平时跟豆包、元宝对话，每一次对话都要消耗一定的 token。 那 有一些云服务公司，他自己不直接跟用户对话，而是提供一些接口， 比如说供豆包和元宝调用，那调用它的时候就要根据使用了多少 token 来去计费。这就好比我们开水龙头用了多少升水，就像电费用了多少度电是一个道理，但是现在中美在 token 的 价格上是有十倍的差距的。 那在春节期间，有一个接口聚合平台叫 open loop， 它就发布了一月二十五号到三十一号一周的监测数据， 数据显示，当周平台排名前十的模型总 token 达到了八点七万亿次，其中国产大模型独占五点三万亿次，占比高达百分之六十一。 调用量榜单前三名均为中国国产模型。像排名第一的 mini max m 二点五 token 数达到二点四五万亿， 那像排名第二的 kimi k 二点五也来到了一点二一万亿次，智普的也有八千七百亿次排名第三。当然这些数据还不包括像豆包、元宝这些， 因为他们很多 token 呢是自产自销，没有去经过 opennot 这样一个平台。本来这是一件挺开心的事情，但是我从中看到了问题，就是 token 的 价格，像 mini max m 二点五，它的输入只需要零点三美元每一百万个 token， 而同样的美国顶级模型 cloud 要报价到五美元，这里面差了十几倍。同时在输出 token 方面， 中国模型的成本大约是一点一到二点五五美元每百万 toc， 而美国对应的模型要高达二十五美元每百万 toc， 价差来到了二十倍以上。 但同时我去看一些国内的价格，有一些要报到十八元每百万 toc， 按现在的汇率六点八几去算， 也就是说国外的价格现在比国内的还要低。同时我还看到他们在不断的进行恶性竞争，那这种企业的各自为战，低价竞争，不仅让国内的企业在占据全球市场的时候获得不了利润， 而且也形成不了竞争力，更使我国低成本的电力、通讯基础等核心优势资源变相成为美国 ai 发展的廉价供血包。我个人认为，如果不极早从国家战略层面加以规范管控， 不仅会拉大中美在 ai 核心技术上的差距，更将直接威胁我国人工智能在全球竞争中的主动权和产业安全。所以我建议应该提前整合规划，将 ai token 的 出口 纳入到国家制造业出口战略。应该建立一个由主管部门牵头、行业共同参与的定价协调机制， 制定出口定价底线，以行业规范。坚决要遏制无序低价竞争， 推动我国的供给优势转为全球定价权优势。应该建立一个国内充分竞争但对外出口要根据美国同等性能的大模型进行足级的增税， 这样可以防止我国电力、基建等核心资源被低价占用，维护产业安全和价值底线。同时，我觉得增来的调节税收全额注入 ai 自主发展专项基金， 专款用于国产高端算力芯片、大模型核心技术及自主算法基础设施建设。要形成出口收益反哺、技术突破的良性循环，为中美 ai 竞争提供持续动力。假如不进行这样一些提前规划， 我们的人工智能领域极有可能会布向类似光伏的后程。就算你不提前加价，到时候如果你价格特别低，美国极有可能去反向征收关税。 所以我们现在真的要提前采取行动。这个视频的相关内容我也制作成建议按我的渠道往上提爆了。如果你们也认可我的说法，也可以通过您的渠道进行反馈。这里是名人说，爱国爱家、爱自己。

常常听到 tokken， tokken， tokken 到底是什么东西？ tokken 就是 数字世界的通用票证，积分权益通行证，就像现实里的电影票、会员卡、游戏币、股权代金券，全部打包成一个数字凭证，就叫做 tokken。 那么 tok 它值钱吗？嗯，有的非常值钱，有的一文不值。好的 tok 就 像比特币，一大包能值很多钱，垃圾的 tok 就 像空隙币，骗局币，一文不值，就像有的股票值钱，有的股票是骗局。 怎么样才能获得 tok？ 方法一，注册全球正规的平台，实名认证，用美元、广币等合法的购买 tok， 放到钱包里面，这是最主流最稳妥的方法。 方法二，平台签到，看视频，答题分享，完成简单的任务，平台送你都肯不花钱白拿，很多 ai 平台，区块链都是这样送的。 方法三，玩炼油打怪，升级赚奖励，平台送你都肯当做报酬，未来越来越多这样的模式。方法四，新项目为了推广， 只要你注册关注啊，参与测试，直接送你托肯，托肯又能兑换什么呢？换其他的托肯，换平台的会员软件， ai 服务， 换数字商品、虚拟资产，正规平台可以换回法定的货币，未来能换实物服务权益，一句话，数字世界的硬通货。那么最近托肯他火在哪个点呢？ ai 的 大爆发， ai 服务都用托肯来付费计量， 区块链、落地、游戏、社交内容都用 tok， 大家意识到未来的积分、权益、身份全是 tok， 这不是炒必火，是应用真的来了。未来 tok 会走向每个人的生活，你的积分、会员卡、门票都会变成 tok， 你 发的视频，做的任务、贡献的收益、赚的钱都是 tok。 你 用 ai 买服务、消费都是用 tok 支付。你的数字身份、数字资产都靠 tok 证明 一句话，它本质是为了数字世界的钱，身份证、股权、名票。

大家好，今天我们来讲一下 token 概念。那最近在 ai 行业里经常会听到一个词叫 token， 它呢不是某种产品，也不是交易概念，而是 ai 系统内部用来衡量一次请求复杂度的技术单位。简单理解就是当你向 ai 发出指令，让它生成内容时，系统需要调用算力来完成理解和输出， 而这些计算过程呢，会被拆分成一个个 token 来管理。那最近这个概念的话被频繁提起，主要是因为 ai 服务正在加速走向海外场景，当用户规模、语言种类、使用频率同时提升，系统就必须更精细的控制计算过程，确保不同地区、不同场景下的稳定运行。 那 ai 出海其实真正考验的并不是功能多不多，而是底层计算机制是否足够成熟。那这里的话主要就是云平台、成本端和光通信三个板块。 我们先来看第一部分，这一部分可以关注一下，主要就是润泽科技，它是多模型加多合作方算力订单数据港，这里是阿里云大客户，有长期订单。奥菲数据呢，是服务多家 ai 平台。云平台，这里是 token 体系的调动中书，它呢是把上层需求转换为系统可以执行的计算指令。 那有阿里巴巴是阿里云 ai 和 token api 渠道，全球平台能力强，腾讯控股，这里是腾讯云和海外布局。百度集团呢，是百度智能云加 ai 生态。 第三个成本端的话呢，那当服务规模扩大后呢？单靠中心化云资源是不够的，就更需要靠近用户的技术方案，主要是网速科技，是高并发 api 加 cdn 和优科德云服务边缘能力。最后一块的话是光通信，那所有 token 的 计算和调度呢？最终都是要回到最底层的。网络连接有中际续创是高速光模块， 新益盛这里是光通信核心部件，天府通信呢是光纤链路基础。