卖token英文怎么说

还是有很多大聪明不停的问我，博士，我如何跟你卖托肯？托肯到底是啥啊？我觉得你想跟我卖托肯可以，你首先要理解什么叫做托肯，很多人根本就不明白，以为托肯是一件很简单的事情，其实并不是这样 啊，有的人说是字节，有的人说是字数，其实我觉得都不对吧，用通俗的话，普通人能够理解的话就是啊，托肯就是 ai 世界的律师费吧， 你想想，你去问一个大律师，人家可能是按照分钟来收费，对吧？你一问一答， ai 也一样，但是 ai 他 没法一个定量的去按时间来，因为有的 ai 快， 有的 ai 慢，就是根据背后的算力 啊。 ai 不 看你问了几个问题，他是把你这些问题打碎之后，然后在他脑子里面赚了多少颗粒度？ 呃，比如说在中文里面，我们大概一个 token 就是 一个一个字，然后在英文里面，一个 token 大 概是零点七五个字。所所以说，比如说 brightness， 它叫 bright， 然后 ness， 然后 darkness， 它这个你看，呃， brightness 和 darkness 它里面相似度就是一个 n e s s， 这就是一个具体解释， 在 ai 里面， token 就是 处理逻辑的最小代价。如果你问，比如说吃了吗，你问博士吃了吗？我可以秒回 ai， 也可以秒回，它不需要呃，用太多的算力，但是如果你让它写个什么对赌协议， 什么销售协议，它还是得调动很多的神经元。 token 记录的，其实某种意义上讲就是说，哎，它在它脑子里面运转了多久 好？这时候关键问题来了，很多人都不明白 token， 他 觉得 token 是 个标准品，其实 token 不是 一个标准品， ok， 它是根据不同的模型，它会产生不同的 token， 你 比如说你有 deepsea， 你 有 jamaican， 你 有 john cloudy， 你 还有这 gorn， 对 吧？不同的模型。 所以呢，很多人在这建这种机房的话，去卖这个，卖这个，托肯，我觉得这也不 make sense， 本质上这些只有大公司在做，因为你要有自己的模型。当然了，你说，哎，兄弟，我不怕，我自己有把开源模型 放到我自己的机房里去让，然后给别人提供也 ok， 但是开源模型是在不停的演化的，所以你有自己的技术力量去不停的去开源模型嘛，对吧？都是一些问题，实际的问题。 然后呢？还有还有说不同的模型，我再解释更清楚一点，他就想找律师，你找一个刚毕业的实习律师，他可能问一个问题，收你五百块钱， 然后他给你建议，可能赵本山哥，甚至可能还不如大模型，对吧？如果你是去找一个身价千万的顶级合伙人，他跟你的回答的问题他可能完全是不一样，而且他每一个回答他可能都是根据他处理了很多问题啊，根据他几千个真实的案例来。 所以大模型也一样，大模型有有七 b 的 小模型，就像现在所有人都说，哎， mac mini， 呃，我去，让这种小模型，这种出海三裂，那都是小模型，它产生吞坑速度很快。其实 mac mini 也不快啊，但是它脑子里没有深度，它给你的逻辑可能根本就不通的， 像 gbt4 啊。然后 jimmy 这种大模型，它每一个，呃，大模型，它不是升级，它其实升级的过程中它也是融合了很多的各种各样的最新的这些知识，它其实在其实某种意义上讲，其实我就为什么说其实做垂直领域的大模型其实没有多大的 啊？一，因为你会发现我刚搞一些 dota 出来，然后一些大厂，他马上就把这些新的 dota， 新的垂直行业的领域的东西放到他的大模型里面， 而且他自己有很多自己的算力中心。如果你单纯的用一个呃开运的模型去做的话，开运模型大部分人我都说过是真流出来的，几乎是没什么用的，其实本质上就是说你你你用什么样的模型也会对应着什么样的算力，对吧？ 呃，其实某种意义上讲，我们再来讲一讲大模型，为了突出一个头肯，它其实也有需要很多的 gpu 的 协调合作， 它不是说不是说一个一个小 mac mini 就 就可以去卖了，其实你你想想的大模型它都是几几个几个逼量的参数，它肯定要进行很多的这种举矩阵运算， 就为了你一句提问，比如说你问一个问题很简单，问题它可能秒回，但是大的东西的话它还是要很多做协助呢。 小模型呢，就是一个 mac mini， 他 自己在这想速度快，他其实质量也很差，所以呢， token 的 成本其实本质上取决于你这个模型的大小 和你这个算力的这个这种消耗。如果你的需求大，这种问的问题很深，你就需要这种顶级的律师事务所的合伙人，所以你就要更更强的算力，更强的大脑。如果你只是问一个博士吃了吗？我跟你可以卖 token 吗？这种话，那肯定话就很很很简单， 所以呢，在这我们这个时代，你不要想着就是单纯去卖 token 啊什么的，你要想去卖 token， 你 首先要想好 你 token 的 客户是谁，他会问到什么样的问题，你需要用什么样的模型去解决，你需要匹配什么样的算力？而往往这些东西都是我们这种云厂商，比如我们代理亚马逊云云厂商来解决的。不是说一个小白什么都不懂，然后，然后上来说我跟你卖 token 嘛？这这这简直就不 make sense。

现在还有人在用轨迹流动这个平台吗？我感觉这个平台完全一点优势都没有。你看他这个模型的价格， 以这个 gm 五点一举例，他价格是输入每百万投坑六万六块钱，是否这个地方他官方也是六块钱？那我为啥不用官方，我要用你呢？ 但你一点成本优势都没有啊，谁能告诉我？而且他也不像那个中转站一样用你呢？但你一点成本优势都没有啊，谁能告诉我？而且他也不像那个中转站一样都没有啊，谁能告诉我？而且他也不像那个中转站，他只做这个开元生意， 把开源人的模型记下来，自己部署一下。之前问他们老板为啥说不做这个中转站，他说商业模式不一样。但我觉得这轨迹流动的商业模式真的有前途吗？

最近我收到最多的后台私信就是 token。 既然是个新的大众商品，那普通人能不能自己生产 token 自己卖？今天一条视频给你讲清楚。先说结论，能生产，但你算完账，你就不会干了。我们来算一笔账， deepstack 目前最火的大模型，它卖 token 的 价格是多少？输出，每百万个 token 三块钱。 一百万个 token 是 什么概念？大约相当于五十到七十万个中文字，一本书大概十万字，也就是说， ai 帮你能写将近七本书的内容，只收你三块钱。反过来说，你自己要生产这一百万 token， 至少得花几十万买个 gpu， 装一台服务器， 二十四小时不断电。就这样，你的一台机器大概需要十几个小时才能生产出这一百万个 token。 而且这个你还没有算你的工程师维护机房电费和宽带费。 deepsea 为什么能卖三块钱？因为它拥有几万张 gpu， 同时跑，一天处理上千亿个头梗，成本被摊到几乎为零。这就好比你自己在家养了一头牛，挤了奶想拿出去卖，一瓶卖五块， 你觉得能赚，但是你一算，买牛花了两万，饲料每月两千，一天只能挤几斤奶，隔壁蒙牛一天出几千吨，一瓶卖三块钱还能赚？你的奶不比它的差，但是你的成本是它的一百倍还要多。 这就是普通人生产 token 面临的问题，不是做不了，是做了一定亏。所谓普通人在 token 这门生意里的正确姿势，不是自己生产 token， 而是用便宜的 token 去创造贵的服务。 举个例子，你用 deepstack 花三块钱买一百万个 token， 让 ai 帮你写十篇小红书文案，通过小红书的文案带货去赚钱，那么你的成本就是三块钱。 你赚的不是 token 的 差价，是你知道怎么用 token， 而别人不知道的信息差。再举个例子，你用 ai 帮一个小型企业搭建一套 ai agent 的 token， 成本可能不到十块钱，但你收企业五千块钱的咨询费， 企业买的不是你那十块钱的 token， 而是你的判断力和方案。不要去跟巨头抢着生产 token， 要去想怎么用三块钱的 token 创造三千块钱的价值。生产 token 的 钱留给巨头去赚，用 token 去做赚钱的生意，才是留给普通人的机会。我是文思，关注我每天带你看懂 ai。

这个英文单词现在火得很，如果你混科技圈不说出，哎呀，昨天我又少掉五万个 token， 这样的话都不好意思出来混。可 token 到底啥意思啊？不用查字典，英语兔我来教你， no dictionary needed i'll teach you 欸，以上这句英文里可是有两个词和 token 同源，你能猜出来是哪两个词吗？ 对， dictionary 的 词根， d i c t 以及 teach 和 token 来自同一个原始英俄语词根，意思是表示、展示。如果你想更多了解原始英俄语词根，请看英语 two 英语词汇大揭秘视频。 teach 其实就是表示展示知识，而 d i c t 的 本意是说归根结底还是表示。 所以 token 的 本意表示代表也就顺理成章了。说白了， token 就是 某种替代物， 在生活中，它常见的一个含义是代币，也就是替代钱。比如你去游戏厅，那个游戏币就是 game token， 那 种纸质的代金券，可以用来买商品，也可以叫 token， 比如 gift token 礼品券。 再比如，你要是现在给我投币，这个币本质上也是一种 token。 平台发放的 token 也可以是很抽象的， 比如老板不给你发年终奖，而是给了你一个印着公司 logo 的 破保温杯，美其名曰，一点微不足道的心意。英文叫 a token of appreciation， 感谢的表示，或者说一点心意。 再看 ai 领域的 token， 它替代的是什么呢？是语句中的词。那为什么不用 word 呢？只是因为啊， ai 读句子和我们人不一样，不是一个词一个词读的，它读的是一个个词的片段。更底层一点，其实是读片段代表的数字， 短一点的词可能是一个 token， 长一点的也许就是两个 token 或更多。这么理解的话，咱们就可以把 token 翻译为词源词的最小单位。不过日常生活中很多人干脆不翻译，直接说 token。 如何？要把一个词转成词源，那就可以加 i z e 这个动词后缀，把 token 变成 tokenize 词源化。而能做这个词源化的动作的脚本，咱们给它再加个 e r 后缀就好了，也就是 tokenize 分 词器。如果你对英语的词根词缀还不熟悉，请看英语 to 构词法视频。 咱们来看一下 openai 官方的 tokenizer rabbit 这个字，一个 token， 嗯，没毛病。看到这里的 token ids 了吗？这里的一八零五九六就是 ai 眼中的兔子，看到没有， carrot 里却有两个 token， 所以 ai 眼中的胡萝卜是六八三零八幺五零。 可见 token 和 word 不是 一回事。那你说为什么 ai 里的文字碎片要跟街机厅里的游戏币叫同一个名字？因为这俩玩意的本质很像啊！咱们平时调用 ai 用掉的 token， 可不就是一枚枚投进 ai 吞进兽嘴里的赛博硬币吗？ 所以下次再有人跟你吹嘘什么百万 tokyo 级别的上下文，你倒可以在心里默默翻译成哦，这台机器一次性可以吃下一百万个数字游戏币。我是英语兔，请给这个视频多来点 tokyo 硬币，咱们下次再见！

token 的 中文叫词源了，那问题来了，一个字算一个词源吗？如果是一个词是一个词源的话，那北京烤鸭是北京是一个词源，烤鸭是个词源，还是北京烤鸭整体是一个词源？英文这个问题就相对简单一点， 因为两个英文词中间都有空格嘛，所以一个词就是一个 token。 大 概可以这么看，但是中国的词一个字其实它有的时候不代表一个意思，但有的时候又代表一个意思，比如说烤鸭的烤，有时候烤鸭的鸭都可以单独的作为一个意思， 但是呢，你把有些词合在一起，它又代表新的意思，这个时候恰恰能够解释出来。在做 tokenization 就是 词原化的过程中要做的一件事，要看分布， 看频率，这才是背后的真正有影响力的东西。这个世界不是公平的，不是说每一个词都会享有公平对待，恰恰是那些高频出现的词组合在一起有更加明确意义的词，要相对于那些组合在一起没有意义的词，或者单个的词要排在前面，被赋予更加明确的 token 的 意思。 那比如说烤鸭这个词连在一起，它就不是烤，也不是鸭，它代表了一个新的东西，它是完全可以出现在上下文中频繁应用的。因此这个时候 我们中文划分的时候，就会把它变成一个词，这都是从概率学出来的。而如果当我们看到生僻字或者生僻词的时候，由于说这个大模型训练的时候，可能对这些东西的训练不足，所以他会单独的挑出来一个字对应一个投看，先进去看一看，这样一两个投看费用就高了。

做 token 代理，卖 api 接口赚钱，这绝对是今年最大的韭菜盘。最近后台问我最多的就是能不能去批量批发豆包、 deepsea， 千问这些大厂的算力资源 token， 然后当个二道贩子卖给别人赚差价。听完我只问了他们三个问题，第一，人家凭什么买你的？ 成为代理商的门槛你自己知道吗？豆包、 deepsea 官方的接口又便宜又稳定，你一个私人搭的草台班子，三天两头断线，你卖给谁？ 第二，你的护城河在哪？你既没有自己研发底层模型的能力，也没有独家的客户渠道，你就是一个纯粹没有任何附加值的中间商，在算力成本无限趋近于零的今天，中间商死的最快。第三，也是最致命的， 大厂一旦打价格战宣布免费，你的库存瞬间变成一堆废纸，就连大厂的脚后跟都摸不着。记住，在 ai 时代，单纯的算力搬运工作没有任何生存空间。你要做的是拿着豆包千万的便宜算力，去开发一个能帮助大多数企业解决问题的工具， 赚应用层的钱。别去碰底层的基建，不是普通人玩的。任何人跟你谈偷看代理和销售的，要么是大佬，要么就是要割你。我是文思，关注我每天带你看懂 ai。

用英伟达 h 一 百 gpu 做推理，一度电大概能产出五百五十万个 token， 这五百五十万 token 值多少钱呢？如果按 deepseek 的 公开定价，大约 两块钱每百万 token， 那 么这一度电所转化的 token 就 能卖到十一块。按中国民电五毛钱一度电，一度电的身价就爆涨了 二十二倍。那么如果按 gpt 模型，七十一百万托肯的定价就能卖到三百八十五元，移动店的身价暴涨了七百七十倍。中国电力能源全球领先，智能体时代应该不会输。

ai 圈最近有个词特别火， token。 今年三月，国家数据局在官方发布中给他定了个中文名词源。同一个月，国内日军 token 调用量冲到了一百四十万亿次。 token 到底是什么？简单说，它是大模型处理信息的最小计量单位， 人类读写以字为单位，大模型输入输出则以 token 为单位。一个 token 可能对应半个中文词、一个英文单词，也可能只是一个标点或数字。它有点像 ai 时代的流量计费单位，你用哪家模型，就按消耗了多少 token 来算账。 过去几个月，智能体应用爆发，全球 token 用量直线上升。但这一轮有个明显变化，中国大模型的日军 token 调用量首次超过了美国。全球开发者为什么开始用？中国的 token 不是 凭空变出来的， 它背后是 gpu 跑运算，烧电发热，经过数千亿次计算才生成。每吐出一个 token， 都对应着真实的电费和算力开销。中国能把 token 价格压下来，靠的是两样东西，一是电，二是技术。 先说电，国内电力基础设施比较完善，西部的新能源绿电正加快与数据中心融合，西部的风光资源正被转化成 ai 时代可被调用的算力服务。 再说技术，这几年国内在推理芯片、模型架构、系统优化上进步不小。面对同样的问题，能用更少的算力、更短的时间算出结果，单位成本自然就下来了。这也催生了一个新现象，偷啃出海。一个美国开发者调用中国模型的 api 请求，从加州出发，经海底光缆传到国内数据中心， gpu 在 这头完成推理，再把结果返回大洋彼岸，整个过程看不见、摸不着，但电力在烧，算力在跑， token 在 流动。有人说， token 正在变成 ai 时代的新型能源单位。在这场看不见的 token 跨境流动背后，电力算力正以一种新的方式参与着全球数字服务的分工。

买一亿 token， 从一百三十五元到六万八千零四十元不等，但问题是， token 到底是什么？它如何变成账单上的数字？一亿 token 梦干啥？这篇文章从本质消耗到价格，给你把账清。 token 到底是什么？很多人把 token 等同于汉字或单词，其实不是。 token 是 大模型理解语言的最小计算单位。模型眼里，文本不是连续的句子，而是一堆被拆分好的积木。你问的每一句话，发的每段文字，都会被先切成 token， 再送入模型处理。 不同模型的切法不一样。英文模型多用 bpe 算法，把单词拆成更短的片段，压缩性强。中文模型则偏向单字或词组分词，更贴近我们的表达习惯。简单理解，一个 token 大 约对应一到两个汉字，但这只是估算 精确技术，要看模型内部算法。为什么按 token 计费？因为它能精确度量、算力消耗、输入提问要算，输出回答也要算。每多一千个 token， 对 应的 gpu 运行时间、电费、人力成本都是限性增加的。 对开发者和企业来说， token 是 最直观、最可控的成本单位。你可以把 token 看作 ai 世界的度量横。没有 token， 模型无法量化你输入的内容，也无法给出公平的价格。 日常任务到底消耗多少 token？ 不 同人、不同场景， token 消耗天差地别。下面按使用人群分级，给你一个可直接套用的计算。每天写五封邮件，翻译两篇短文，偶尔问几个问题，属于轻度用户。 这类场景 token 消耗很低，每天大约两千 token。 如果你只做这些，一亿 token 够你用整整五十年。中度办公与内容创作，每天写代码、处理文档、整理会议纪要、批量写稿，属于中度用户，日均消耗大约五万 token。 一 亿 token 大 约能用两年。 自媒体创作者日更一到两篇长文，每篇两千到三千字，单次生成约三千 token。 加上批量修改标题优化，多轮对话， 全天消耗可能落在三万到六万 token 区间。重度企业场景，比如企业级 ai 客服智能知识库内部 agent 系统，一个中型客服系统，每天一万轮对话，每轮平均两百 token 就是 两百万 token。 如果再加上自动回访、语义解锁、总结分析，消耗量可能到一千万到两千万 token， 每天 一亿 token， 对 这类公司来说，大约只能撑五天到十天。专业高消耗任务编程 agent 代码生成，项目级开发科研模拟一个完整的小项目， agent 可能要反复写代码，调试解释逻辑，单次任务消耗可达一百万 token， 代码审查一次也可能消耗五万 token。 所以 你看到的是一个问题，一句话，但模型背后可能是成百上千次的内部计算和 token 消耗。二零二六年最新价格，一亿 token 到底值多少钱？以下价格按二零二六年三月行情第一超清量模型梯队，这些是个人用户、中小业务的首选。性价比拉满。 genuine flashlight 一 百三十元每一 token。 通一千问一百四十元每一 token。 gpt 五一百六十二元每一 token。 deepsea， 两百四十八元每一 token。 选择这一档，个人日常办公足够用五年以上。对中小公司来说，月度 a p i 成本几乎不会成为负担。第二，终端模型梯队。适合中小企业日常业务、中等复杂度任务。 gpt 五 mini 八百一十元每一 token。 kimi k 二，九百九十元每一 token。 gemini are flash， 一 千零八元每一 token。 这一档在逻辑推理、内容结构化、代码生成上比轻量模型更稳，同时价格可控， 很多公司把百分之八十的非核心业务放在这一档。第三，旗舰模型梯队。企业级核心应用的主力配置， g p t 五，四千零五十元每一 token germany r pro， 四千零五十元每一 token。 cloudsonnet， 四，六千四百八十元每一 token。 它们的上下文窗口大，推理能力强，长文本处理稳定，适合知识库、科研分析、多模态内容生成等关键业务。第四，顶级推理模型梯队。这是 ai 产业的塔尖。 cloud opus 四，三万两千四百元每亿 token gpt 五 pro 六万八千零四十元每亿 token。 主要用于尖端科研、金融量化、高端代码开发、复杂系统仿真，普通场景很少用到，但它们能完成普通模型无法完成的深度推理。从一百三十五元到六万八千零四十元，一亿 token 的 价格差距超过五百倍。为什么差这么多？ 因为能力、算力、成本、战略目标完全不同。价格差背后的真相是，基础能力、廉价化模型、基础能力，文本理解、内容生成、基本问答已经成为标准化商品，技术成熟，竞争激烈，所以超轻量模型能把成本压到百元级别。顶尖推理、稀缺化 数学推导、跨领域深度分析、高精度代码生成仍然需要千亿参数、海量数据、高端 gpu 集群，这些资源，成本居高不下，导致顶级模型价格无法下降。二零二六年的 ai 市场很清晰，基础能力像矿泉水便宜且可替代 顶级推理，像黄金仍然稀缺且昂贵。另外，输出比输入贵三到十倍，大部分模型输出 token 价格是输入的三到十倍。 输入是你说的话，输出是模型生成的内容，生成过程更复杂，成本更高。如果你在做长文本创作、报告生成、故事写作，要特别注意这一点，一篇五千字报告，输出可能比输入贵十倍。 a 阵时代消耗暴增，怎么省 token？ 三个方向七成成本可压缩。第一，提示词精简， 把永长指令改成简短要点，比如，请详细、全面、系统的分析问题，并给出创新、实用的方案，约一百五十 toc 优化成分析问题，并提供三个实用方案，约四十 toc， 节省超过七成。 删除废话，保留核心动词和名词，不要用形容词堆句子。第二，模型分级，使用简单任务用轻量模型，复杂任务用终端，关键业务采用旗舰，这叫模型路由，是企业降低成本的最有效手段。 第三，缓存上下文压缩 r a g 缓存重复问题，命中率可达三成，成本低十倍。定期压缩对话历史可节省五成到七成。用剪缩增强生成替代长提示词指剪缩最相关内容，节省三成到七成。总结下， token 是 ai 世界的通用计量单位，是你和模型之间的成本桥梁。 日常使用它藏在每一句话里，企业使用它体现在每天的账单上。二零二六年，一亿 token 从一百三十五元到六万八千零四十元不等，背后是能力、成本战略的分层。 看懂 token， 就 能看懂 ai 时代的价格逻辑，也能在数亿元的产业中找到最适合自己的性价比区间。 ai 不是 遥远的技术，它正在变成每一个人、每一个公司都要掌握的工具，而 token 就是 你打开工具大门的钥匙。

token 究竟应该翻译成什么中文名比较好呢？截至此生啊，我只在新闻联播听到主持人说过两次英文词汇， 一个是当年电商引领的 b two c 浪潮，被主持人说成了 b 二 c 啊。另一个就是 token 了 啊，要知道 cctv 是 连 nba 都要说成美国男子篮球联赛的，难道 token 就 真的要直接叫 token 了吗？啊，我们中华文化博大精深，难道真的无法精确地形容这个单词所表达的意涵了吗？ 啊，其实最早遇到 token 这个词呢，是在我小学玩游戏王的时候，有个卡牌能力需要用到史莱姆带币。我当时很不理解带币这个词，这是能花的钱吗？啊，我当时查到英文原版就是 token， 后来是在我大学期间搞开发啊，知道 token 是 前后端交换的一个凭证。当时我就在想，不对呀， token 不是 代币吗？为什么有两个意思。也不知道这是英文的优点还是缺点。有些单词可以用在很多不同的领域， 可以很抽象，也可以很具象，就像 demo 一 样。我之前也讨论过 demo 的 最佳中文翻译，它在代码里是指某个功能模块不完善的试错版本。在音乐领域， demo 又叫小样样片，在房地产领域又是样板房也是同样的感觉，好像只要是一个最小展示版本，跨领域都可以用一个 demo 来表达。 那么话又说回来，托肯翻译作代币也好，凭证也好，好像都是一个代指某种权力信息或者价值的凭证单位，它本身不是那个你最终想要的东西，但是你可以凭它换取你想要的东西， 而且它能换来的还是一个十分有创造价值的东西啊，那甚至可能是曾经不存在。但是你一旦使用了 token， 它能创造无限可能，拓展无尽可能的边界。我一直觉得翻译一定要符合人的直觉， 他可以张口就来，同时在你脱口而出的时候发现，哇，好顺嘴啊啊！就像曾经 humor 的 最佳翻译是幽默，他不是搞笑，他是幽幽的一个小魔。 说到逻辑，你就想到逻辑，把你的万千思绪罗列集录起来，慢慢理出头绪。 而 token 在 这个词汇已经在如今大家都在使用的情况下，我们要把它汉化出来。我觉得最佳的翻译就是保留它的原始发音，这也是保留它在口语交流中的符 合直觉的特性。因此我把它翻译为拓肯。如果要给这个翻译限定一个领域，我们就现做在 ai 这个领域， token， token 是 用来消耗算力为我们创造价值的一个单位。你可以说 token 是 算力单位，也可以说 token 是 智能单位。 但我想 token 就 像我们的老祖宗当年在这片土地上勤勉的开荒拓土一样，我们如今也是在算力的世界里开拓一片新天地。 所以我愿意把 talk 翻译为 talk。 欢迎喜欢的朋友在评论区留言。

toker 出海怎么出？四种模式，你会如何选择？一、传统模式，你通过电话邮件或者是聊天工具告诉海外的云服务商，你有一个定量的 toker 包，比如一千亿的千万 g l m 或者 cds 的 toker， 然后让海外的小伙伴线下去销售。但这个沟通商务时差，老外的效率、邮件方式和收付款都很低效，在做这件事情的时候未必划算，只适合大客户和大订单才能这么做。 二、聚合分发模式，把你的 token api 接入到大的聚合分发平台，它们根据稳定性和价格进行调用，低价就多调用一些，高价就少调用一些。 c 端统一一个 api 可接入的平台， 我们其实已经做好这些平台的接入要求，但在缓慢的排队中，接入的效率以及商务其实不太开放。 三、打包借通道的模式，这个需要你的 token 包很大很稳定，这几个小的 token 工厂的包 打包在一起，通过大厂和运营商进行一个合规的备案，出海到海外的大 b 端或者 c 端。四、 toc 模式，哪怕你只有几十亿的 token 价值在数千，你可以通过电商或者社交媒体进行少量的 toc 转售。 总结一下，托肯出海和磁源经济是一个三月份才开始进入大众视野的事情，还很早期受制于 openroot 的 不 open。 我 们团队决定做一个中国版的 openroot 是 有很多挑战，但我认为磁源经济和托肯需要一个更开放的生态和宅体。月十一号的广州线下沙龙，我们将发布这个中国版的 openroot。

嗯，好，今天跟大家说说我是怎么在十几天之内啊？就是卖了几万块钱的磁源，就是以前大家说的 tok 啊，但现在国家出名词解释了这个叫磁源，以后大家都称算力或者磁源吧。对，这个事情是 大概在三月份的时候。呃，跟就是大佬那边聊天了解到就是两个核心信息吧，就是 一个是最大的那个短剧平台，那就你们知道的那个。对，就你们知道那个，就他们在二六年三月份之后就不投真人短剧了，就是全面投那个 ai 短剧。 对，然后他们这个 ai 的 日活从那个五百万涨到两千万了。对，但他们总共的那个日活也就 大概一个亿左右吧。对，然后呢？这个东西我觉得就漫剧就是这个东西吧，在商业上就是已经是能得到认可了。对，然后 就是接着嘛，又出了十几天那个龙虾嘛，大家都在安装龙虾，然后龙虾很热，然后接着又出 c c， 但是二点零就吉梦，二点零的那个就做视频那个啊，就对，大家知道的就知道。 然后这个我觉得这个东西有个核心吧，就是其实我们不是要做一个东西去把谁或者一个什么东西替代掉，因为那个 那个 ai 自己啊，就是一天出一个更牛逼的自己就把自己替代掉，那我们不是要去做这，我们，嗯，核心这个事情还是 就是卖这个磁源吗？就以前就算力磁源，对，我们现在叫磁源啊，就算力，那这个事情就相当于就是一个就是颠覆性的工具，出来之后其实你都要消耗燃料，就像当时汽车出来，你，你就是你要消耗汽油吗？那那个 算 ai， 他 就是要消耗这个词源，就算力啊，就对，那这道理很简单啊，就是像做动画的，做动画的人比如说他的成本一分钟的成本是在 呃，一千块钱，一分钟的成本在一千块钱，这一千块钱算力的成本大概在三百到五百之间，因为他要抽卡。对，人工成本在大概在三百到五百。 对，那这就可以算，比如说你做一个动画，然后是大概一天要花个一百块钱， 然后那你一万个人一天就要花一百万，是吧？那这个词源的成本大概在百分之三十左右，对，就比如说一百，如果平台跟你分的话，呃， 就是大概能够一天收入是十五万，比如说五五分的话，那这个事情他的商业模式就很简单。比如说那你说一万个人不行的话， 呃，我一千个人行不行？或者说一千个人就是没那么多的话，一百个人行不行？我觉得也可以，是吧？就是你有这个收入，因为人家就是每天就工作要做的，反正你一百个人就也可以啊，就也有一个比较稳定的收入，是不是？然后你只需要保持一个 用户，用户数，一个消耗级，那么你就是能有个免费的收入。这个事情， 嗯，我不知道大家能不能理解啊？就是这事情就很简单的，就像自来水管，你就接水管就行，是吧？你接水管就行，每天要用水，你就，你就收入，这事情就很简单。对，那我们现在做的事情就是就这个。

普通人怎么把 token 卖出去啊？第一个 token 怎么卖出去？你首先得认识大模型， 其次要了解它的属性，它是文声文还是图声视频类的。并不是所有的大模型它都是按照 token 来计费的，有些是按秒，有些是按章。那你以此为概念就知道了你的大模型应该卖给谁。 这是第一步啊。第二步怎么拿大厂的代理也是很多人问我的问题，大厂首先它是一个开放的状态，但是代理只限于你自己有 ai 相关的产品或者是消耗， 大厂不会跟你谈折扣，他只在意你的消耗是多少。如果你只想做一个二道贩子，请把你这个想法给他刹住，并把那些告诉你拿了大厂代理的人给他拉黑掉。 第三，最好是找一个 api 的 聚合平台，深入的去了解他的商业模式，还有他的分发模式是什么，了解市场的解决方案是什么。请记住啊，如果你能提供解决方案， 那你就能产生长期的价值，而如果你只能提供信息差，那你就只能做一个短期投机性的一个交易。 ai 的 时代刚刚到来，请敬畏这个行业，请理性看待这个机会。

卖掏坑是普通人最大的机会，什么跨境出海，企业出海？我想了一下，其实最有利最快的方式就是顺利出海，就是掏坑出海，而且掏坑出海哈，我们没有必要做什么呢？上游公司我们只做好一件事情，就二道贩子，我们做好渠道， 然后呢，所有的顺利，所有的成本，我们去大厂去对接去拿，拿出来之后呢，我们用自己去做渠道，去做流量，去做市场，把它呢卖给到下游的人群使用，然后我们中间赚了什么费用的呢？中间是你的 顺利的钱，比如说像电，每天都要消耗电，你可以持续不断的从中间抽佣，像我们的流量费用也是一样的，你流量用完之后，你就不得不去充流量。 top 就是 这个逻辑，所有用 ai 必须要消耗 top， 消耗算力，如果一天你消耗一个亿的算力，你有几百个，几千个，几万个客户的时候，你发现你这个就是稳定的渠道，稳定的收益和稳定的事业。 所以说呢，做 top 出海，不要想着解决专利搭建的事情，电力的事情，然后包括平台的事情，包括办证的事情，都不要考虑，只要考虑一件事情，我们就做好，我们的二道患者就做好我们渠道的事情， 然后呢，说的事情让上游帮你解决，从上游去拿资源，拿代理，拿权限，拿折扣，然后对接给到我们下游的使用者和用户就行，这套模式真的太牛了， 然后呢数据真的太可观了，兄弟们，现在出海再加一项哈，除了工厂企业跨店出海，再加一项顺利电力出海特别适合所有的普通人，不信可以试一下。