AI Token的使用场景有哪些？

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！

一年发电九万亿度，全世界的 ai 都在向中国买电，而你每天玩 ai 用掉的 token， 正在为中国赚取二十倍的巨大利差。这笔钱，全世界只有中国能挣，没有夸张。这是两会提及的现实。今年我国一点五万亿的贸易瞬差，也有 ai 的 一份功劳。 一条视频告诉你，中国电力如何成为世界 ai 的 算力支柱。中国 ai 未来的算力中心不在杭州、深圳，甚至不在贵州，而是在内蒙古乌兰察布。 在大雪覆盖的戈壁滩上，成片的风车和光伏板正在发电，而一墙之隔，就是自洁华为的数据中心。在这里，电厂和机房之间只隔着一道围栏，这就是中国独有的戈壁经济。 电力刚刚出生，就直接变成算力。 ai 时代，中国正在把电力出口升级成算力出口。这种升级的底气很简单，中国是全世界最大的发电国。二零二五年，我国全年发电量超过九万亿度，几乎是美国、欧盟加印度的总和，占全球发电量的三分之一。 风电和光伏产业的装机量更是连续多年位居世界第一。在过去，电太多用不完，西电东输都仍有赋余。最后解决办法只有那么几个，要么降低发电功率，让部分风机停转，要么把电送往高能耗产业， 比如电铁、铝冶金，实在不行，就只能弃风吸光，让已经发出来的绿电白白浪费了。而现在，这些电有了一个全新的去处，把电变成算力，再把算力变成 token， 卖给全世界。 而就在这个月，两会正式给 token 定下了中文官方一名词源。这个名字看似学术，其实是在打直球。电力驱动算力，算力驱动模型，模型用词源计价， 全球 ai 都在靠中国的电力运算，每个人用 ai 打字、生图、写代码，本质就是在花费词源购买中国的算力。从制造业到 ai， 中国总有一种能力让高端技术不再昂贵。 所谓 token， 是 ai 大 模型处理文本的最小单位，我们调用大模型生成文本图像代码，本质就是消耗 token 购买算力。 通俗来讲呢，可以理解成畅玩 ai 的 点卡。对比起国外厂商的天价 token， dipstick v 三每百万 token 输出价一元，而一两元、千万三点五 plus 二到四元。这也就意味着使用国内大模型厂商的 api 价格比硅谷大厂至少便宜了十倍。 今年二月，全球前十模型总 token 消耗量超过二十八点七万亿，其中中国模型贡献了十四点六九万亿，占比百分之五十一点二，首次超越美国模型，而且这其中有百分之四十七的用户来自美国。这意味着中国 ai token 的 爆发式增长，不仅仅是靠国内市场撑起来的，这是全球开发者的功劳， 尤其是北美、欧洲的成全的选择，他们主动放弃 gpt 五、 cloud、 四点六等硅谷模型，集体倒戈国产大模型，在性能上丝毫不虚， mini max、 智普、 deepsea 等模型在各项榜单上追平甚至超越 gpt 和 cloud， 价格就只有美国同行的十分之一。在性价比这个领域，国产模型可以说是遥遥领先。 那么我们是怎么做到的呢？ token 出海的本质是电力换皮出海，把我国西部戈壁滩上零点一八元一度的风光电能输入数据中心的 gpu 集群，把电力包装成可交易的 token， 再通过海底光缆交付，最终顺着网线发到美国成权的账户里。 所以，让几毛一度的电价翻倍的谜底就藏在谜面上。 ai 时代的能源出口不再只是石油和天然气，还有算力。而在这个赛道上，同时拥有超大规模电力、完整制造业产业链和互联网平台的国家，全世界只有一个。 先说电力，中国西北的风电和光伏，在风水期和大风期，经常会出现一个很反直觉的现象，电太多了，用不完。 理论上这是最理想的绿色能源，但现实却是，电网不一定接得住这么多电，于是就会出现气风气光现象，发出来的电用不掉，只能白白浪费。近年来，西北部分地区的气风气光率一度超过百分之十，也就是说，每十度绿电就一度要被浪费掉。 而 ai 数据中心恰恰是这部分绿电最完美的出口，只要有电，它就能把电变成算力，再把算力变成 token。 再说硬件，一台服务器里，从机柜、电源到高速模块，基本零部件多数出自中国制造。哪怕是核心 gpu 来自海外，整机的集成和规模化部署的成本也能被国内供应链压到最低。 在美国，新建大型数据中心往往要经历漫长的审批流程和社区听证，一来一回就要扯皮好几年。而在中国，得益于政策支持，从拿地到通电有时候只需要几个月。于是，一个非常独特的产业结构就出现了。中国西部的风光电供应全球最便宜的能源， 中国东部的制造业有着全球最完整的设备供应链，来自全国各地的工程团队建设速度全球最快。最后，北上广深的互联网公司把算力空装成 token 卖给全世界。 过去二十年，中国出口的是衣服、家电和手机，后来出口的是光伏板、锂电池和电动车。而现在，中国开始出口算力本身。当美国程序员调用 api 生成代码时，当欧洲创业者用模型训练克服机器人时，他们消耗的每一个 token 背后其实都是乌兰察布的风、宁夏的阳光和一套完整的工业体系。 从电力到算力，一度电在戈壁滩上只值几毛钱，但当他绕地球一圈，以 token 上只值几毛钱。但当他绕地球一圈，以 token 的 形式回到硅谷账户时，价格已经翻了二十倍。 好了，让我们回到最开始的问题，为什么这钱只有中国能挣呢？做到这一切需要什么？首先需要国家东数西算的百年战略决策，需要能源、工信、电网等几十家单位部门的协调调度，还需要上百家科研机构搞定 风光电存储一体化、液冷散热等高精线技术。再加上几百家下游配套企业，隆基的光伏板、金峰的风机、华为的升腾芯片、浪潮的服务器，最后才轮到数据中心把电力封禁，偷看通过海底光缆出口。

比钱更重要的东西出现了，未来的首富一定出在磁源工厂里，而磁源这个词，以后你得像认人民币和黄金一样认它。局里发话了，他就是链接技术和商业的唯一中介，正式把 tok 定位为价值锚点，起了个中文名叫磁源。 这意味着他成了中国店内出口的数字化集装箱。咱们一年发九万亿度电，世界第一，但电你又卖不出去。现在把电变成算力，把算力变成滔凯，比如硅谷的老外用鼠标一点，三峡的水电，还有内蒙的风电，瞬间就变成了磁源，可以出口全世界。 老黄在 g t c 上说的最透，未来的数据中心就是磁源工厂，拼的就是美瓦特磁源铲车比，它不再只是技术单位，因为人类正在从低维的班原子时代迈向高维班比特时代。以前出口得靠集装箱报关单，海运 以后出口靠的是光鲜，班比特的成本只有班原子的百万分之一。这种降维打击才是真正的换道潮车，它是未来海内外服务电力出口的核心结算货币。以前看电力，以后就看资源的吞吐量。 如果你还觉得只是概念，那接下来这种数字会让你看清什么是恐怖的数字金矿。短短两年，中国日军资源掉油量从一千亿暴涨到一百四十万亿， 翻了一千四百倍，而且预计三零年还有三百七十倍的增长空间。到了三零年十五五末，这可能不仅仅只是一个十万亿的市场，而是决定未来十年谁更有数字话语权的生死战。 所以英伟达连夜刷新架构，它不是为了让你玩游戏更快更爽，是为了让磁源工厂的流水线跑得比印刷机还快，给输出来提速。虽然说 cloud 和 gimini 的 质量确实好，但是论在规模化输出和性价比， 国产选手已经杀疯了。你别觉得咱们技术不行，你去看一眼 lo 奔驰和 oppo reno 的 榜单，这两个网站可是评测领域的标尺和开发领域的瑞士军刀。中国的开源选手已经连续两周碾压老美，前三名全是咱们的人。 比如 kimi 的 k 二点五版本，靠常温本加强推理彻底出圈，发布后仅仅二十天收入直接干过了二十五年全年的总和，堪称 ai 行业的印钞机时刻。 可能有人不理解为什么？因为练第一个 token 贵如黄金，但低一百万个 token 的 成本低得像尘埃。 所以这种规模效应，是传统制造业还有老外想都不敢想的。但光看明白不够，还得会用。以前我在杭州操牌月销九百万 roi， 做到十一已经是行业极限了。但现在我表哥老米做的这十多个 ai 项目，我发现商业的天花板被彻底掀翻了，他去年一年 ai 的 收益 直接顶掉了过去电商还有短视频行业十几年的总和，这不是运气，这是生产工具的阶级跨越，也是他说超过工业革命的智慧革命。 所以我们在杭州和深圳一直和创业者老板们强调，学会用扣子这种工具去调动头肯，你才能把电费变成利润。 有的学员也靠 ai 智能体把获客成本降低了百分之八十，这才是真正的资源红利。所以，这一波红利，你打算怎么接？谁又是你心中的中国 token 之王？关注三月，带你拆解 ai 商业化底层逻辑！

你知道吗？在这个 ai 遍地走的时代，有一样东西他看不见摸不着，但决定了你的 ai 是 天才还是智商。他叫 token。 你 有没有发现， ai 跟你聊天的时候，是一个字一个字往外蹦的？他不是一下子把整段话甩给你，而是一个字一个词的往外挤，这背后就是 token 在 干活。 token 到底是什么？咱们把名字拆开看。 token 翻译过来叫词源，听着挺玄乎，其实就是 ai 处理语言的最小单位，它可以是单个字，可以是两个字的词，甚至可以是半个字。 比如我爱上学校这句话， ai 不是 把它拆成五个字，而是拆成我爱上学校三个 token， 连那个逗号也算一个 token。 为什么这么拆？因为我爱在中文里出现的频率太高了。爱你， ai 把它当成一个整体来处理，就像食堂里的预制菜，省得每次都要重新算我和爱这两个字。你看， ai 是 不是挺会偷懒的？但这种偷懒其实是为了更高效的工作。咱们再往细了说，中英文的分法还不一样。 英文里，比如 computer 是 一个 token， 但 computers 就 会被拆成 computer 和 s 两个 computer 拆成 computer 加 n g。 为什么？因为英文的时态和复数变化太复杂了，如果把每个变形都单独存起来，词汇表会爆炸，所以模型只存核心词根 后缀，用规则来拼，这叫子词分词，本质上是让 ai 学会举一反三。中文就不一样了，咱们的汉字本身就有意义， 我和爱组合成我爱，意思完全变了。所以中文更倾向于把高频双字词打包成一个 token， 比如学校是一个 token， 天天是一个 token， 知道可能是一个，也可能是两个。看不通模型怎么定义？那碰到生僻字怎么办？比如饕餮这两个字你用的多吗？很少吧。所以 ai 不 会为它们单独建一个 token， 而是把它们拆成多个字节拼起来，这叫字节级回退机制。常用字一个字一个 token， 罕见字就多个 token 拼一个， 说白了就是给不常用的词开个临时通道，别占太多内存。到这里你可能要问， ai 又不认识文字，他怎么知道我爱是一个整体？问得好， ai 只认识数字， 所以每个 took 在 模型内部都会被转成一长串数字，这叫嵌入项链。你可以把这个项链想象成一个有七千多个抽屉的柜子， 第一个抽屉存情感强度，第二个抽屉存专业程度，第三个抽屉存温度属性。 ai 就是 通过这个柜子里的数字组合来理解语义的。 e、 d、 sik 为例，每个 tukun 有 七千一百六十八个抽屉， 也就是七千一百六十八个数字来描述它。最神奇的是语义相近的词，它们的柜子在数学空间里也靠的很近， 比如苹果和橘子的像量距离很近，但苹果和飞机就很远。 ai 就是 通过计算这些数字之间的距离来判断词与词之间的关联。你看，他不认识水果这个词，但他知道 苹果和橘子应该待在一起。咱们来做个拆解实验，假设你输入我爱上学天天要迟到这句话， deep sea 会怎么拆呢？我爱是一个 token， 上学是一个 token， 逗号一个，天天一个，要一个，迟到一个，总共七个， 但如果是 g、 b、 d 的 规则，迟到会被拆成迟到，两个 token 总数就变成八个。这说明什么？不同模型的分值规则不一样，同一个句子小号的 token 数量也不一样。所以选模型的时候，你不仅要看它回答的好不好，还得看它省不省 token。 这就像买车，光看马力不行，还得看油耗。那为什么要搞这么复杂？直接按字数收费不行吗？你想想，如果按字数收费， ai 算，我爱和我爱上的时候，前者的计算量比后者少吗？不是的，计算量取决于 token 数量，而不是 字数。把我爱打包成一个 token， ai 一 次计算就能理解，拆成我和 i 就 要算两次。同样的寓意， token 越少，计算越快，成本越低。 toker 的 本质其实不是字数，而是计算量。按 toker 的 收费，就像按用电量收费，用多少算多少，公平合理。 那收费到底怎么算？咱们看几个主流模型的数据，以百万 toker 为单位， deepsea 杠 v 三输入是两块钱，输出是八块钱。 g p t 杠五点四输入大概十八块，输出要一百零五块左右。国内的其他模型，刻吻三、杠三二 b 输入，输出分别两块和八块， 跟 deepsafe 差不多。 kimi 杠 k 二是四块和十六块。为什么输出比输入贵这么多？因为输入是一次性读进去的， ai 可以 一口气处理完，但输出是一个字一个字往外蹦的，每生成一个字，模型都要重新算一遍， 所以输出 token 的 价格通常是输入的三到四倍。举个例子，你想让 ai 写一篇一千字的文章，大概要消耗六百个输出 token 杠五点四大概要六块多。 咦我的妈， token 的 发明不是为了收钱，它纯粹是 ai 为了高效理解人类语言不得不做的翻译工作。把文字转成数字，把高频词组打包成域之间，把生僻字拆成字节，一切都是为了在计算成本和语义理解之间找到平衡。当你下次看到 ai 一个字一个字往外蹦的时候，你就知道它不 不是在打字，而是在一个一个的选 tock， 每一次落笔都是一场十万分之一的遇见。

以后每一家除了要交网费、水电气费这些以外，还要交一笔 toc 订阅费，这是百分之百要发生的事。嫁妆可能以后就不叫五金一钻一果了，黄仁勋的英伟达显卡以后也会变成新婚家庭的硬通货， 那么嫁妆就会变成五金一钻一果一卡了。为什么这么说呢？首先今天也看到了一个不知道真假的消息，今年企鹅鹅厂给员工发放了二十二万元的 toc 套餐， 具体套餐有什么，我放一张图片大家看看。然后是在 gtc 年会上，皮衣哥黄仁勋说，以后 公司不止给员工要发放工资，还要留出一笔预算给每个员工配备 top。 员工在入职的时候也会考虑这家公司会不会提供 top， 如果这个公司不给员工 top， 那 是不是员工自己需要花钱去买这些 top 才能利用模型工作呢？ 还有的例子就是最近人人都在尝试装的那个 openclo 龙虾插件，这个插件全天运行下来也需要不少 token 呢。另外现在很多个人开发者也需要包括 coloco 的 这种模型的 token 额度， 所以现在整个互联网和工作流有关，和代码有关的所有事情都需要 tok。 然后讲到最开始的话题，为什么说以后 tok 会变成居家旅行的基本生活物资， 就像是大家用的水电气、米面油这些东西一样。你甚至以后可以看到小区里面的大爷大妈都会在讨论最近桃坑涨价了，用不起了这些话题。这是因为在最近二零二六年 a w e 上海家电展上，已经有很多家务机器人展出了 这些机器人，虽然他不是人形机器人，他没办法跳舞翻跟头，但是他们这些机器人的专业性非常强，比如说把脏衣服放进洗衣机里，收拾地上的玩具， 收拾厨房的卫生，这些工作基本上差不多都能做了，只是速度有点慢，等后面这些产品等待它功能完善之后，肯定会在每家每户出现的。这些机器人在我理解肯定是 toon 在 驱动他们工作，因为比方说一个机器人他在切菜，他肯定要识别这个菜的图像， 那么一张图像大概折合下来是多少， toon 就 会把这个 toon 送给后台的算力卡，算力生成结果， 结果的这些 token 再去发送给机械币，完成抓取操作，这些功能也就是这张图片上呈现。当你提供电力和显卡算力卡之后， 你所拥有的算力会得到 token， 这个 token 可以 驱动各个大模型去运行，处理一些软件层面的操作。 那么以后滔肯将会驱动机器人去做比方说做家务，做饭，照顾孩子，照顾病人这些现在看起来比较麻烦的家务。所以你就会想象到一个场景，在你工作一天之后，你回到家，带着你今天挣到了算力， 充值到机器人的身上，机器人会帮你把所有的家务料理的非常周到，你回到家之后只需要去学习或者是娱乐。当然了，以后大家如何去赚这些滔肯我也说不上来，因为现在 ai 去替代人的这个趋势 实在是阻挡不住，可能程序员再一次迟到了时代红利，程序员、工程师这些职业有可能在工作期间使用的 tucker， 没有使用完的情况下，把它带回来 再充值给自己的家庭机器人，这也不是没可能的。所以说驱动这些机器运行的算力 tucker 从哪来呢？无非是两种模式，一种模式就是你直接买到算力卡，在你家专门会有一块地方放大量的算力卡， 恨不得有一墙的显卡，然后这些各种各样的家务机器人通过 wifi 和这些显卡连接显卡计算得到 toon， 再去指挥这些机器人干活，这样这些机器人才能处理复杂的场景， 而不是去完成一些机定化、程序化的简单操作。第二种模式就是订阅厂家的 toon， 厂家或者给你推出一个包月的套餐，或者是按照流量去计费，这种方式呢，不用你去买显卡这些硬件， 但是你每个月如果想使用这些高级的家务功能，肯定你要付钱买 tock。 可能以后大家就要算一笔账， 如果你在家囤了很多算力卡，通过这些算力卡驱动机器人干活比较划算，还是说订阅厂家的 tock， 你 的家务不是很多的情况下，可能订阅 tock 这种方式更省钱一些。最后总结，电器工业革命时代之后，每家每户都要使用电力， 互联网革命之后，每家每户都需要装宽带了，这次 ai 技术革命之后，每个月都要有预算去购买 tucker 时代的洪流马上就来了，你准备好了吗？

最近有个新闻，可能你听过国家给 ai 里的 token 起了个中文名字，叫词源。那词源到底是什么？简单说，就是 ai 理解语言的最小单位， 你可以把它想象成 ai 的 语言密码。 ai 就是 靠拆解词源来读懂我们说的话的。打个比方，就像幼儿园老师用字卡教小朋友认字一样， ai 也有一个词源笔记本，每页写满词源，但这个笔记本有个限制，最多只有四千零九十六页。 所以你说的每一句话都会被拆成一个个词源来读懂你的。举个例子， 英文句子 i love programming 会被拆成四个词源，但同样的意思，中文我喜欢，编程却需要六个词源，多了百分之五十， 就像行李箱，中文需要更大的空间来装下同样的内容。回到那个笔记本，四千零九十六页上线，意味着 ai 一 次最多只能处理这么多词源，超过的话，句子就会被截断，后面的内容 ai 就 看不到了。 简单说， ai 一 次能记住的内容是有限的，内容太长，前面的就会丢。更麻烦的是，如果内容太长， ai 甚至会忘记前面说过的话。那这和我们有什么关系呢？原来磁源还是 ai 的 饭票，每张票都有成本， 大约每一千个词源相当于一块钱，你每说一句话都在用词源票。所以说话简洁就是在省钱。怎么省？第一，用简短词汇，比如用快代替迅速。第二，避免重复，把啰嗦的话精简，省下的词源就是省下的钱。 第三，结构化对话，分点分段，让 ai 更容易理解，也更省词源。好了，记住三个核心点，一、现在你明白了吧？ 去试试看，打开 deep seek， 用今天学到的技巧跟它聊一句，更简洁、更高效。

大家好，我是你们的科普达人，今天咱们来聊聊个人开发者怎么低成本入门 tocan 生产。很多朋友可能觉得 ai 模型部署门槛高，成本贵，其实只要配置得当，咱们普通人也能玩转。先说说硬件怎么选， 如果预算在一万五以内，想先试试水，那 rtx 四零九零 d 或者四零九零显卡是首选。二十四 gb 或十三 b 的 模型，搭配 i 五或 r 五的 cpu、 三十二 gb 内存， e t b 的 nvme 固态硬盘，再加上一千瓦的电源和一套散热好的机箱，总价大概一万一到一万六就能稳定运行。模型 托肯吞吐量能到每秒两百到五百个，日常测试和小流量使用完全够了。要是预算能到两到四万，想搞小批量生产，那就可以考虑上双卡四零九零 b， 或者直接上 a 一 零零，内存加到六十四 gb， 这样吞吐量能到每秒八百到两千个，接下小 b 客户的需求也没问题。硬件搞定了，软件和模型怎么选呢？模型方面，七 b 规模的 q 文二七 b instruct 或者 lama 三七 b 就 很适合入门，显存占用小，延迟低， 聊天、写文案、生成代码都在行。十三 b 的 模型像 q d r 杠一三 b instruct， 复杂推理和行业知识库的应用效果更好。这里有个小技巧，优先用 i n t 四量画板，显存占用能降百分之七十五， 速度还能提升两到三倍，效果几乎没损失，性价比超高。推理框架推荐 v l l m 开源免费，吞吐量比原声 pie torch 高十倍以上，个人开发者首选。部署工具方面， fast api 或 flask 用来封装 api 接口， prometheus 和 grafana 监控性能， e l k stack 记录日记这些都是免费又好用的工具。大家最关心的成本问题来了，按三年折旧算，入门级硬件每月折旧大概四百一十七元。电费方面，单卡四零九零币，满载运行 每月电费差不多一百九十四元，总成本约六百一十一元。按每天产出两千五百九十二万 token 算，单位 token 成本约零点零零零零二三六元，也就是二点三六分。每千 token 对 比 openai 的 gpt 三点五 turbo， 成本只有它的四分之一，价格优势很明显，想快速上手， 一天内就能跑通，先装 uber 二二点零四 lts 系统，然后安装 cuda 十二点一 cuda n， 再装 python 三点一零和 vl l m。 接着用命令启动模型服务， 最后用 qiro 测试一下生成 token， 看看返回结果里的 usage 词段，统计 token 数就搞定了。最后给大家几个进阶优化建议，用 v l l m 的 批量请求功能提升吞吐量，尝试模型蒸馏，降低显存占用和延，使用 radis 做请求队列应对高流量 在整个数据库记录用户 token 消耗，实现自动计费。这样一套下来，你的 token 生产系统就既高效又经济了。怎么样，是不是觉得个人搞 token 生产没那么难？你最想先用这个系统来生成什么内容呢？评论区告诉我吧！

在二零二六年的这个春天，一种全新的商业硬通货正在悄然的崛起，谁先吃透了它，谁就能牢牢地抓住下一个十年的商业机会。三月十七日，英伟达 gtc 大 会上，黄仁勋亲自举起一颗偷坑概念芯片，向全球宣告 我们正在制造 ai 时代的货币。短短三周后，国家数据局正式将其定名为磁源， 全网瞬间炸开了锅。但同时，大多数电商企业、企业高管看着满屏晦涩难懂的技术解读，依旧是一头雾水。这个所谓的词源，和我仓库里的库存、后台的流量报表上的利润，到底有几毛钱的关系呢？ 今天我们不聊复杂的技术，只讲落地商业。但前提是，如果我们只把 token 当成普通技术术语，那未来三到五年，我们的生意大概率会悄无声息的被行业淘汰了。 token 时代电商的生存法则彻底变了，从流量思维到 token 思维，这是一场你躲不掉且必须得跟上的商业认知大转移。 过去十年，电商拼的全是流量，在淘宝、京东抢搜索排名，在抖音、小红书做内容引流，本质都是在抢用户的短暂注意力。但偷看的出现，直接让竞争维度彻底升级， 我们不再只抢注意力，而是开始争夺用户注意力价值的定义权和度量权。 说的再直白一点，以前你花钱买流量，用户来了买了走了，价值只有一次性的，再也没有关联。 在未来，用户和你的每一次互动，看一条商品视频，做一次客服咨询，写一段评价，甚至多停留几秒，都会留下专属的价值痕迹，这些痕迹会被透根化，精准度量，还能持续的积累， 自由兑换。未来的商业战场，再也不是比谁吸引的过客多，而是比谁能打造一套高价值的 token 经济系统， 让用户心甘情愿成为你品牌的忠实用户，与共创共建者。那到底什么是 token 呢？不要被词源、令牌这些专业翻译绕晕了，有一个最通俗的比喻，一听就能懂， token 就是 ai 时代的游戏币。 想一下电玩城的场景，你用现金换游戏币，再用游戏币玩各类的项目。游戏币是统一度量衡，是价值美鉴，是驱动整个电玩城运转的核心，没有它，再酷炫的设备都玩不了。把这个场景直接搬到我们的电商生意里， 你的店铺、直播间、用户社群就是你的专属线上品牌乐园。用户的注意力、时间、信任、互动、消费力，就是他们手里的现金。而你要做的就是设计、发行专属于你自己的头肯，也就是你专属的游戏币， 用来承接、度量，激励用户的所有价值贡献。比如用户看完十分钟的产品视频，奖励十个 token， 用户提出优质产品改进建议奖励一百个 token， 用户完成第三次复购，奖励五百个 token。 这些 token 就是 你未来商业里衡量所有用户价值的最小单位和通用货币。那么问题来了，作为我们电商人，应该怎么理解 token 代表了什么呢？ 请允许我讲给你听。第一， tucker 是 度量单位，对我们电商人来说，这代表了无形的价值，从此可以被量化了。过去我们最大的困境是，忠实客户比新客价值高，但高多少呢？说不清。 优质用户内容有价值，但具体值多少呢？广告费模糊不清，根本做不了精细化的运营。 to 肯就完美的解决了这个问题，通过算法把用户浏览、互动、消费、分享等等多维度的行为统一量化为可累加的数字， 用户的全部贡献值一眼就能看清，就像你终于有了精准的系统。比如经常复购的粉丝写了一篇长文好评，累计贡献值等于省下三万广告费，薅折扣款式的羊毛党，贡献值为负三百元，一目了然。 在以前，这些数据都无法被度量，所以也无法被管理。在以后，贡献 token 化就可以在数字时代精确增值。第二， token 是 价值容器。对我们电商人来说，这代表了稀缺性，是含金量的核心指标。 token 的 价值从此不再取决于你发行了多少，而在于你用多少硬通货为他背书。 就像游戏币，能驱动玩家，不只是能计数，更是因为它还能兑换更好玩的项目和珍贵奖品。 token 同样如此，它的价值全看能兑换什么硬核权益。 如果盲目滥发 token， 就 像随便给点无门槛的优惠券，这样的 token 没有意义，只能沦为一串没有用的数字。 那正确的做法是什么呢？正确的做法应该是造梯度化、稀缺性的兑换权益。把 token 和你自身最核心、最珍贵的资源绑定， 比如初级权益给小额优惠券，中级权益给限量新品优先购、会员专属款等等。高级权益 线下见面会、新品设计投票权、年度分红额度等等。第三， token 是 共识纽带。对我们电商人来说，发行权就是话语权。谁能发行 token？ 答案是我们刚才提到的忠实用户和共创共建者。 就像电玩城的游戏币是由电玩城发行，你自己的品牌 token 理应由你自己发行。这意味着你不再只是淘宝、抖音平台上的流量租客， 而是开始打造以自身品牌为核心，拥有独立价值体系的主权商业生态。比如你在抖音有一百万粉丝，过去全靠平台算法吃饭，规则一变就被动。 现在你可以引导核心粉丝用自己的品牌 token 在 思域做专属活动，兑换福利，参与社群治理。未来电商的终极竞争是 token 发行权之争。掌握价值定义权，才能掌握商业主动权。那我们电商人应该怎样做呢？ 怎样做才能掌握价值定义权，掌握商业主动权呢？我有三点不成熟的建议分享给你。第一，盘点我们的价值资产。拿出纸笔，列出生意中被浪费、被低估的无形价值，比如用户深度反馈、优质客户评价、 社群互助、用户自发推广等等，把这些价值全部梳理清楚。第二，设计 token 系统雏形。比如明确奖励行为，像玩播、直播、带图好评、邀请新客等可奖励 token 的 用户行为。 还有搭建权益金字塔，想设计从基础到顶端的稀缺权益，顶端一定要放核心重磅福利。还有选择轻量工具，像借助市面上的萨斯工具联盟店服务，从小范围开始尝试。第三，小范围首发 token， 不要追求一步到位，挑选核心粉丝群作为试验特区，借新品发售、品牌周年庆的之际，启动小范围投肯奖励试验，收集数据、观察用户反馈，快速迭代优化。 比如就在三月二十五号，国家超算互联网宣布给每个用户免费赠送三千万投肯一样，投肯的普及藏着一个巨大的趋势， 电商正在从信息不对称的单次交易转向共识共建的长期合作。过去我们是寻找流量、挖地卖货、变现。 未来我们要涉及价值体系，发行价值通行证，吸引用户、共建共享。这不是简单的技术升级，是关乎信任，关乎长期主义，更关乎我们能否和用户建立超越买卖的深度利益与情感链接。

token， 大家都觉得这是个挺高级的技术名词，甚至还有人以为是搞区块链炒币的那个代币。你如果没搞懂 token 的 底层逻辑，你就根本看不懂现在这帮 ai 大 厂到底在赚什么钱。你在对话框里跟 ai 说的每一句话，它不是按一个字一个词去理解的。 为什么？这逻辑很简单，你要是按整词去算，中英文词汇量，几百万模型脑容量根本装不下，遇到个生僻词直接就蒙了。你要是按单个字猜，那完全就是碎片，没有上下文逻辑，他根本学不会。所以行业里是怎么干的？他把高频出现的连续字固定的词根打包成一个小块， 这个最小的处理单位就叫 token， 中文差不多一个汉字对应一到两个 token。 这样做既把词汇表压缩了，又保住了句子的核心意思。它其实是 ai 时代的核心消耗品， 是整个 ai 行业的底层硬通货。大家回想一下历史，第一次工业革命，机器转起来靠什么烧煤？第二次垫起革命，全世界的命脉是什么？ 是电？再往后，全球经济为了抢油田甚至能打仗，对不对？现在这个 ai 时代，所有大模型跑起来烧的全是 tok？ 你 觉得你是在用 ai 写剧本划分境？你觉得大厂在搞毫秒级的金融交易？无人驾驶？拨开表面看本质，每一次点击背后全是在疯狂地烧 tok。 你顺着这个思路去盘整条 ai 产业链，最底层的电力是基础能源，英伟达卖的那些天价 gpu， 其实就是生产 tok 的 发电机，那些云厂商和大模型公司，本质上就是 tok 制造工厂和批发商，而最终我们用的各种 ai 软件全都是消耗终端。整个行业的商业逻辑 掰开了，揉碎了，其实就八个字，生产 token， 售卖 token。 未来 token 的 价格绝对会像今天的电价水价一样，成为整个社会最核心的经济指标。 谁能把生产 token 的 成本给打下来，谁就掐住了所有行业的脖子，掌握了真正的定价权。你平时用 ai 的 时候关注过 token 消耗吗？评论区聊聊。

我们今天来聊一个 ai 的 竞争问题，未来的 ai 竞争可能不在算力，而在电力。 我们都知道，用 ai 大 模型去处理对话，或者说去深层图片做推理，背后都是算力在跑。头肯就是指电力的最小工作单元， 也就是说谁能用更低的电产出更多更便宜的定价权。 这不是技术选选，是成本的规律，也是产业的底层逻辑。我们先看需求端， 根据 idc 和摩根大通今年的预测，未来五年，全球投肯的需求总量将暴涨三百七十倍。随着 ai 智能体的全面普及，投肯消耗会呈指数级的爆发，电力未来会直接变成稀缺资源。 所以呢， open road 今年三月的数据显示，全球 ai 的 头肯钓用量中国占了百分之三十六，那美国呢？仅仅只有百分之十五点七。 全球排名前五的热门 ai 大 模型中，中国占了四席，总的钓用量已经实现了对美的反超。 背后的原因也不复杂，是能源成本直接拉开了差距，也就是说我们的更便宜，因为电力占 ai 数据中心运营成本的百分之六十到七十。 在中国的西部，绿电价仅零点一三到零点三元每度，美国的工业电价普遍在两到三元每度，电力的差距就直接有十倍。 再叠加东数西算，那全国的算力调度金莫斯叶朗啊，这个整体的话还能下降百分之四十。也就是说，在同等效果下，中国的成本可以做到美国的十分之一。 原因也很简单，中国的电力基建和产业链的综合成本一样了。其实更关键的事情是，透肯打开了一种全新的国家竞争力的路径，电力的数字化出口。 传统的电力出口是要建电站，拉电线，还要承担损耗，还要受电源封锁的影响。曝光也很复杂， 全球的电力的贸易也很低，还不到整体的百分之一。但头肯不一样啊，国内发电，国内的算力来转化，然后呢，通过互联网的光纤出口，不拉线，不建站。然后呢，也不怕航路的封锁啊，零物流，零关税，还能够全球秒交付， 这相当于把我们的电力优势变成了贸易优势。可能未来的比拼就不再是谁的芯片更先进了，而是谁的电力更稳，更便宜、更清洁，基建更扎实。 所以呢，头肯大战的本质是帅力的大战。那帅力大战的本质呢？这是电力的大战，美国赢在高端芯片的制造设计， 中国正迎在大规模的基建、极端成本控制和全产业链的闭环。 当我们的电力可以通过 toc 变向出口的时候，电力大国就会变成未来的 ai 大 国。最后问问大家，您觉得 电力会不会成为数字世界真正的硬通货呢？评论区留下你的判断，如果你喜欢这种事实与逻辑驱动的节目，欢迎点赞关注我们下期见！

今天我们要讨论的呢，就是在人工智能领域，特别是自然语言处理这个领域非常重要的一个概念叫做 token。 对， 这个 token 到底是什么东西？为什么它会影响到 ai 的 表现，包括成本以及效率？没错，这个其实是一个很多人在跟 ai 互动的时候都会忽略的一个关键点。对， 那我们就直接开始吧。咱们先来说说 token 它到底是个什么东西，以及它在 ai 的 这套认知逻辑里面扮演一个什么样的角色。为什么 ai 要把我们的这些文字拆成 token， 而不是直接像人一样一个字一个字或者一个词一个词的去理解呢？ token 其实可以说是 ai 专用的最小文字单位哦，就不管是中文的汉字，还是英文的单词或者各种标点符号， ai 都要先把它们拆成一个一个更小的，这种 token 才能去认，去思考，甚至去记忆。所以说 ai 其实它看到的文字和我们看到的文字是完全不一样的，是吗？完全没错，人类可以一眼就识别这个汉字或者单词，但是 ai 它只能处理这些 tiny 的 token 啊，这是因为 人类的语言实在是太多样了，你想想，汉字有八万多个，英语单词也有上百万，还有各种符号，如果让 ai 一个一个字去处理的话，它的内存和算力根本扛不住。对，所以 token 其实就像是把所有的这些文字都统一标准化，切成了同样大小的小碎块。嗯，这样的话 ai 处理起来会快很多，然后也很省内存，同时成本也降低了。 所以 token 其实就是 ai 的 数据压缩包和加工原料。明白了，那 token 和我们实际的文字之间是怎么换算的？就是一个 token 大 概会对应多少个汉字或者多少个英文单词呢？其实这个换算关系也不是特别的复杂啊，在中文里面的话，基本上就是一个汉字对应一个 token， 哦，比如说你好，就是两个 token， 我 今天上班好累，就是七个 token。 嗯，非常的直观。那英文里面也是这样吗？就是一个单词一个 token 吗？英文的话就稍微有点不一样了，就是 一般的短单词是一个 token， 比如 hello 就是 一个 token， i love you 就是 三个 token。 但是如果是那种特别长的单词，比如说 supercatfragileistic spiracles， 它就会被切成两到三个 token。 嗯，对，但是这些都只是估算啊，就大部分情况下 误差不会超过百分之十，就没有说一一对应的。好的，那为什么我们跟 ai 聊天聊到一定长度之后，它就会不记得前面的内容了？或者说为什么有时候我们发一个很长的文档，它就直接给我们报错了？这个跟 token 到底有什么关系？对，这个其实就是因为每一个 ai 它都有一个固定大小的记忆盒子， 我们叫它上下文窗口哦，然后这个盒子呢，是用 token 来计算容量的，那不同的 ai， 它的这个盒子的大小也是不一样的，有的可能是四 k token， 有 的可能是八 k token。 那 高端一点呢？可能会到一百二十八 k， 甚至两百五十六 k token。 嗯，就你每发一句话，或者每发一段文字，它都会被拆成 token， 然后丢到这个盒子里面，所以就说这个盒子一旦被 token 装满了， ai 就 要开始删东西了，是吗？是的，就是一旦这个盒子满了之后， ai 就 会把最早进来的那些 token 给删掉，腾出空间来装新的内容。 所以这就是为什么你会聊着聊着发现，哎， ai 突然不记得你们最开始在说什么了，或者说你发一个很长的文档，它就直接给你报错，说内容过长， 嗯，那就是因为它的这个记忆盒子已经被 token 塞满了。哦，我懂了，那就是说这个 token 的 多少，到底是怎么影响 ai 的 这个记忆能力和它处理长文本的表现的。简单来说就是 token 上线越高， ai 能够记住的对话内容就越多。嗯，那它自然也就可以处理更长的文章或者书籍。 比如说这个一百二十八 k 的 token， 就 像一个很大的盒子，可以装下这么多发光的方块，那它就可以装下一本厚厚的书，然后在你需要的时候就可以翻到前面的内容，而不会说像那种小容量的，它就只能记住几页纸，然后就忘了原来是这样。 那我们接下来要聊的就是 token 是 怎么影响 ai 使用的费用的。就比如说，我们在使用一些付费的 ai 服务的时候，这个 token 到底是怎么来计费的？它是分输入和输出吗？是的，大部分的这种付费的 ai， 它其实都不是包月或者包年这种，它是你每用一次就会按照你这次对话所产生的 token 数来实时计费的。嗯， 然后这个 token 呢，它又分输入和输出，就是输入 token 是 要计费的，然后 ai 给你回的这个它也是按 token 来计费的，而且一般来说 ai 回复的这个输出 token 的 单价还要更贵一些。所以我们在使用这些付费 ai 的 时候，有没有什么办法可以通过管理 token 来帮我们节省一些费用呢？呃，有几个小技巧吧，就比如说你在提问的时候，尽量的直击重点， 把那些没有用的废话都删掉，然后还有就是你这个对话如果已经聊完了，就及时的把它清掉，不要让这个上下文越来越长，因为它也是会累计 token， 然后算钱的。嗯， 还有就是你可以在你的 prompt 里面就明确的告诉 ai 说你要简短的精准的回答，这样的话它就不会给你输出一大段，然后让你花冤枉钱。 好的，然后咱们展开聊一下，就是 token 是 怎么影响 ai 的 这个响应速度和用户体验的。就是我们经常会觉得有些 ai 它回复的特别快，有些 ai 它就半天蹦不出一个字儿，这个跟每秒生成的 token 数到底有什么关系？其实我们感受到的这个快慢它背后就是这个 ai 每秒能吐出来多少个 token 哦，你比如说有些 ai 它的 tps 能到一千多， 那你就感觉你每打一个字，他马上就给你回，非常的流畅，就像跟一个反应特别快的人聊天一样。但是有些他可能就只有几十的 t p s， 那 他就是一个字一个字慢慢的蹦，那你就会觉得等的很着急，而且你思路都被他打断了。这么说的话，是不是就是说这个 token 的 生成速度越快，我们跟 ai 的 互动就会越自然，越流畅。对，就是这个 t p s 越高， 这个 ai 就 会给你一种一气呵成的感觉，你根本就不会觉得有任何的延迟或者卡顿。嗯，那你的整个体验就会非常的顺滑。然后我们再来说说，就是 token 是 怎么决定 ai 任务的复杂程度和它的这个处理上限的？ 就这个 token 的 容量到底是怎么影响 ai 去写报告、写小说、写论文这些东西的？是这样的，就是每一个你想要让 ai 完成的任务，它都是需要一定的 token 来支撑的哦，比如说一个四千 token 的 这样的一个限制， 那他可能就只够写一个短篇或者说简单的问答，那你想要让他写一个稍微长一点的，比如说几千字的报告，那可能八 k 的 toc 就 会比较合适。那你如果是想要 ai 来帮你通读一整本书，然后写一个十万字的小说，或者是说写一个几万字的论文，那你肯定就需要一百二十八 k 这样的一个大 toc 才能够 hold 住。对， 所以就说这个 token 就 像是 ai 的 一个燃料，它越多， ai 就 可以干越多越复杂的事情。没错没错， token 其实就是 ai 用来处理信息的燃料。嗯，你的这个容量越大，能燃烧的信息原料就越多，那它最后能给你吐出来的这个成果也就越复杂，越完整。对，所以 token 多了， ai 才能扛得住这种长篇大论的重活。懂了 这个芯片的算力和 token 到底是怎么配合来影响 ai 的 这个思考速度的？可以这样比喻啊，就是 token 是 这个米粒，然后芯片就是这个位位的容量越大， ai 每秒钟能够消化的 token 就 越多，它思考的速度自然也就越快 哦。比如说手机芯片，它可能就是一个小位，它每秒可能就只能处理几十个 token， 那 电脑的显卡就会大一点，它可能能处理几百个，那服务器的芯片就更夸张了，它可能就是上万的 tps 这种大胃王。 所以说这个算力基本上就直接决定了 ai 它吃 token 有 多快。所以说，芯片的这个算力是不是直接就决定了有多少用户可以同时跟这个 ai 进行流畅的对话？ 对，这个是很直接的，因为，呃， token 它是 ai 处理信息的最小的单位嘛。然后芯片的性能就决定了它一秒钟能生成多少个 token 哦。比如说一个芯片，它一秒钟可以生成一万个 token， 然后每个用户要想体验流畅的话，它可能每秒钟需要二十个 token， 那 这个系统就可以同时支撑五百个人在线。 所以芯片越强，它每秒钟生成的 token 就 越多，它可以服务的人也就越多，大家就都会觉得很快很流畅。明白了之后，咱们来看看一些关于 token 的 常见误区。就很多人在使用 ai 的 时候，对于 token 的 计算计费，包括它的作用都有一些错误的理解，那常见的有哪些误区？比如说很多人会认为 token 的 数量就等于汉字的数量， 就一个字一个 token， 嗯，其实不是的， token 它只是一个约等于汉字数的一个计算值，它并不是一个精确的对应关系。还有别的误区吗？就除了这个 token 和字数的关系之外，还有人觉得只有 ai 回复我的时候才会消耗 token， 其实不是的，就是你输入的问题和 ai 输出的答案都是要消耗 token 的。 嗯，然后还有人觉得 token 越多说明这个 ai 越聪明，其实不是的， token 它只是代表了这个 ai 能够记住多少上下文，它跟这个 ai 的 智商是没有关系的。 对，然后还有一些人会觉得标点符号、空格表情这些东西是不算 token 的， 其实他们都是算的，就这些符号也是会占 token 名额的。好的，那我们在实际使用 ai 的 过程当中，有哪些方法可以通过合理的去管理 token 来提升我们的效率，并且节省我们的费用呢？比如说你日常跟 ai 聊天的时候， 你可以把你的问题尽量的控制在五百字以内，然后你也不要一次性丢太多东西给他，嗯，你就保持在二三十句就清理一下对话， 这样的话就可以避免它的这个语境变得很混乱，同时也可以节省 token。 但如果是要处理那种很长的文章，或者说要写一个很长的东西呢？这种情况你就需要选择那种上下文窗口比较大的模型，比如说一百二十八 k 以上的，然后你把你的这个内容拆分成几个章节，分批次地发给 ai， 这样的话 ai 也会比较容易理解，然后你也可以节省 token。 那 如果你用的是付费的 ai 的 话，你最好就是把你的问题写得很精简，直接问你最关心的那个点，然后优先去获取那种短而精准的答案， 这样的话可以帮你最大限度的节省 token， 然后也可以帮你省钱。 ok 了，那今天我们聊了这么多关于 token 的 东西，它在 ai 里面其实就像是文字的米粒，它是 ai 用来认字说话记忆的最小单位。 然后我们也聊了 token 跟我们的这个实际的文字到底是怎么换算的，以及它是如何影响 ai 的 这个记忆速度、费用，甚至包括我们跟 ai 互动的体验的。 最后我们也给大家分享了一些非常实用的小技巧，就是如何在日常使用 ai 的 时候，能够通过管理 token 来提升效率，节省费用。好了，那这期播课就到这里了，然后感谢大家的收听，咱们下次再见，拜拜！拜拜！

老师，登录令牌、加密货币、 talking， 这三个到底是什么呀？哎，问的太关键了啊！ talking 这个词本质就是凭证，就是单位， 不同的领域里头，它完全是三个东西啊。今天咱们一次性的把三个 talking 的 基本概念讲透啊，再也不搞混。 这第一个就是很多老程序员最熟悉的那个身份验证的那个掏坑，哎，这个咱们之前说过哈，本质就是临时入场券 哎，比方说你去酒吧，去一个公共场所，查完你的身份证以后，给你再盖个章，之后啊，你在这里头的消费就不用再掏身份证了。哎，这个章啊，就是一个掏坑用来证明你的身份的，他是咱们互联网时代用了几十年的那个老技术了啊。 这第二个就是前几年火过的那个区块链的 token， 也就是大家说的那个加密货币那个通证， 这个本质上就是去中心化的那个数字资产，哎，比特币啊， n f t 啊，治理代币啊，都属于这个范畴啊，这个就是区块链时代的产物，前几年炒币火的时候，大家都说 token 就是 这个东西啊。 而这两天啊，全网刷爆的那个桃坑出海里边的那个桃坑是第三个啊，也就是最新的那个 ai 大 模型的桃坑，他是 ai 处理的信息的一个最小的单位，说明白了，就是 ai 演当中的那个文字碎片， 你跟 ai 说一句话， ai 看不懂完整的句子，它就会先把这些话呀给它切碎，然后切成一个一个的小片段，每一个小片段就是一个小 talking 啊。那么比如我爱中国这句话，哎，它大概会切成三个 talking， 你让 ai 写一篇论文，可能就会消耗几十万个 talkin， 哎，大家注意了没有？这两天黄仁勋刚刚说未来的数据中心就是生产 talkin 的 工厂， talkin 就是 ai 时代的新石油，所有的 ai 服务，不管是聊天啊，写代码啊，做推理啊，全靠消耗 talkin 来运行的啊。 哎，咱们搞地质勘探的，测绘遥感的，还有环境监测的也要用啊。今天咱们把三个 talking 的 基本概念都讲透了啊！下一集咱们就讲这两天最火的那个，中国的那个 ai talking， 为啥然后突然超越美国 称霸全球，我们靠的是啥？哎，评论区蹲好啊，下一集给你扒明白啊！

平时我们总说人工智能，人工智能，其实人工智能的底层逻辑叫做 token， 也是现在人们说世界上最贵的东西。 你信不信全世界最顶尖的 ai？ 比如说拆着 gpt 呀， cloud 呀， jimmy 三呢？他们在跟你聊天的时候，压根就不认识你写的汉字和英文，你每天对着他疯狂说出，其实在他眼里，你给他的全是一串串的神秘数字，这就是 token。 今天给大家说明白什么是 token？ 为什么现在它这么贵，这么炙手可热？ 很多人玩 ai 都卡在了不会提问上，原因只有一个，你根本就没搞懂 ai 是 怎么吃掉你的指令的。今天我用大白话彻底给你拆解这个 ai 时代的摩斯密码。看完这期视频，你对 ai 的 理解瞬间会超过百分之九十九的人呢。想象一下， 你给 ai 发一句话，比如说发几个字，明宇的好奇号。在 ai 的 大脑里面有一个超级碎纸机，这句话进去之后瞬间被切成碎片，比如说名字变成一片，语字变成一片，好奇变成一片，这些碎片就是头肯，你可以把它理解为 ai 世界的基本文字单位。 为什么一定是数字呢？因为 ai 本质是一台超级计算机，它只懂数学，不懂文学，所以每个碎片就是说 top 都会被分配一个独一无二的 id， 比如说名是 number 幺零零幺，好奇是 number 二零零五。当你跟 ai 说你好的时候， ai 听到的其实是 收到 id 五零零一和 id 六零零二。这是举个例子啊，正在根据这两个数字计算它们下一个数字出现的概率，这个时候 ai 是 在算概率了，不是在想答案，那现在偷坑为啥这么贵呢？这是今天最核心的商业真相。搞懂了这个，你才知道 ai 公司是怎么赚你钱的。 你用接口，也就是说 a p i 或者充值会员，那些 ai 公司怎么收费呢？全是按 toki 数量收的。提问要收费， 你输入的每一个头坑 ai 都要耗费计算资源，去读回答也要收费， ai 每吐出一个头坑，都在烧显卡的电和算力。这也是为什么长文规模，比如说一百二十八 k 头坑这么牛，因为它的记忆力超级长，能一次吃掉整本三国演义的数字密码，并且在里面做逻辑推演。 懂了偷坑之后啊，你以后用 ai 交流，就要像给国际长途发电报一样，惜字如金，但字字珠玑，尽量用最精准，偷坑效率最高的话题提问。很多朋友问说我现在用人工智能都免费的，不好意思，那是人工智能这些公司自己在掏腰包，在烧流量， 在积攒客户，有一天，等你形成了这种使用的惯性，也许就开始收费了。或者你要进阶成这个 a 侦探，直接帮你解决问题，直接成为你的数字劳工，也得收你的钱啊。那一会你就会感觉到偷坑到底有多珍贵了。关注明宇的好奇号，带你从底层逻辑了解开始降维，进入 ai 时代。

嘿，朋友们，今天咱们来聊一个特关键，但很多人又搞不太明白的概念， token。 你 要是想看懂 ai 的 成本，速度，还有它的能力边界，那搞懂 token 就是 你的第一步。来，咱们把它掰开了，揉碎了，讲清楚。来， 问你个问题，你跟 ai 聊天的时候，是不是觉得它跟你一样能看懂人工智能这四个字？嗯，其实吧，完全不是那么回事。在 ai 的 世界里，根本就没有什么文字，只有一堆拼来拼去的恶搞积木。 这种乐高积木啊，它有个学名叫做 token， 中文叫词源，你就可以把它理解成 ai 思考和说话的最小零件。记住这个核心啊， ai 不 认识字，它只认识 token。 好， 那问题来了，这块积木到底是个啥样？它跟我们平时说的一个词是一回事吗？你看，这就有点意思了。 从我们的角度看， unhappiness 是 一个完整的词，对吧？从 ai 的 角度看，他会很聪明地把这个词分成三块积木。 unhappy 和 ness， 中文也一样，人工智能，他可能会拆成人工和智能这两个头衔。这样做的好处是什么呢？就是模型会变得更加灵活，技能 word， 常用词，也能通过拼接去理解他那些他没见过的新词。 既然 token 这么神奇，那它们到底是怎么被生产出来的呢？这家提到一个算法，叫做 b p e 字节对编码算法。现在大名鼎鼎的 g p t 系列模型，用的主要就是这种方法来制造 token 的。 它的生产逻辑说白了简单又高效。第一步，先把一整篇文章打造成最最基本的单个字母或者汉字。第二步，在这里面找，看谁和谁最长挨在一起，比如 a 和 n 老是同时出现。第三步，好， 那就把 a n 合并成一个新的积木，一个新的 token。 最后一步，不停地重复这个合并过程，直到 token 的 仓库里装满，比如装满了五万块不同形状的积木为止。 好了，了解了 token 是 啥，也知道它是怎么来的了，现在咱们聊点最实际的，这东西为什么这么重要？它和我们每个用 ai 的 人到底有啥关系？重点来吧！ token 可以 说是 ai 世界里的硬通货， 首先，它决定了你的钱包，你每次用 ai 服务花的钱就是按你输入和输出了多少个 token 来算的。其次，它决定了响应的快慢。咱们常说这个模型快不快，衡量指标就是它每秒能吐出多少个 token。 最后，它决定了记忆力， ai 能进入多少你之前的对话，它的上下文窗口容量，也就是用 token 的 数量来算的。 没错，你每一次和 ai 互动，背后都有一张用 token 计算的账单。咱们来看一个真实的例子，你就能感受到所谓的 token 效率是怎么影响钱包的。你看这张图，两个模型， deep seek 账面单价是零点二八美元，每百万 tokens g l m four， 它的账面单价是输入，输入是零点一五美元，它的输出是零点六亿美元。 再一看 deepsea 是 不是要比 glm 四便宜多了？但如果你观看标价就做决定的话，那很可能就要掉进坑里了。 咱们再来看外星人干同一个活，跑一千次任务下来， glm 大 约用了八十二万个 token， deepsea 用了快一百五十万个，这下你发现了吧，虽然 g l m 单价贵，但因为它用的 token 少，效率高，最后算下来总成本几乎没差，这就是核心差异，干同样的活， g l m four 能用少百分之四十五的 token， 这说明它的回答可能更精炼，绘画更少。 所以大家一定要记住，一个关键节目的 token 的 效率往往比 token 的 单价更重要。我给大家总结了以下三点，记住， token 是 ai 计算的基本单位， token 的 数量直接跟你的钱包挂钩，选模型时别观看单价， token 的 效率更关键。 所以下次你选 ai 服务，可以先拿个小问号考考看哪个消耗的 token 更少。平时写提示词也尽量简洁精准一些，少点废话也能帮你省下不少 token。 最后，有一个开放性问题给大家思考，既然 token 是 ai 的 语言，那你想想，当 token 变得越来越聪明以后，他们会不会为了追求更高的 沟通效率，干脆后面一种我们文外完全听不懂，但他们之间交流起来超高效的构想语言呢？这可不只是科幻片语的细节，已经是科学家正在研究的方向了。关于这个，你怎么看？