AI 大模型 Token怎么卖

不知道大家有没有发现，最近这个卖托克的人是越来越多了，或者说呢，是教你们卖托克的人越来越多，那为什么会突然迎来这么一波爆发呢？原因很简单啊，因为卖托克这件事情本身已经不赚钱了，教你卖托克才更赚钱。 那今天我就来跟大家聊聊这背后的逻辑。首先就是为什么会有这门生意呢？核心逻辑就是六个字，访问权和信息差 啊。因为像 gpt、 杰米奶、 cloud， 大家都知道这些海外的 ai 很多地方是用不了的嘛，所以有人就发现，我可以把这些模型的访问能力重新打包，再转手卖给别人。卖的就是信息差嘛， 最开始啊，这确实是红利啊，你只要能搞定这个网络跟支付，那就是躺赚。但是现在呢，这个风向就变了，因为这门生意本质上来说就是灰产，不确定性是极大的，所以大家如果现在还能看到自己是什么合规的啊，千万别相信啊，主要就是国内 那为了帮大家避坑，我总结了目前市面上最常见的四种低价 token 的 套路啊，大家可以对照着看看。 首先第一种啊，就是挂羊头卖狗肉，这是最普通的啊，顾名思义，你以为你调用的是 gpt 五点四，那实际上他们后台会偷偷的给你切便宜的模型，简单的提问给你转到像五点四的迷你，甚至说更便宜的国产模型上面， 复杂的才会给你选到五点四啊，甚至更损的就是直接用 prom 的 调教一个劣质的模型啊，让他自己自称是一个 gpt 五点四 啊。然后是第二种，就是打价格差啊，像利用某些地区，比如说土耳其，或者说像一些东南亚国家这种定价的一个差异进行转卖吧。 但是你要知道就是大厂的审计部门，他不是吃素的，那像现在这类账号是目前大厂风控打击最严格的一类对象啊，那个禁用的概率是非常高的 啊。接下来第三种就是薅大厂的羊毛，那他们会去利用一些脚本，大规模的去这种啊官方的平台上面注册新号，然后反复的去薅这些免费的额度， 然后做一些转发，那这种做法的成本是非常低的，但是稳定性呢，就比较差，大家一定要注意识别出来啊。然后第四种，也是最后一种， 就属于彩虹线的啊，包括像什么盗刷啊，还有像什么逆向工程啊，非法破解这些官方的前端，那这个绝对是不能碰的，这个是违法的。 所以说随着现在各大厂商的风控力度越来越强，那做这些生意的人日子肯定是越来越不好过的啊，那他们肯定会去想一些其他的变现方式，那他们目前能想到的最快的就是啊，教教大家去卖头啃，那最后割完你们，那他们就可能跑路了，然后我都能猜到这些人 啊，这些跑路的人下一个开始研究的故事可能就是啊，去教普通人怎么去本地部署大模型了，因为很多人都是没有啊，连什么计算机经验都没有的，去教大家怎么去用自己电脑去部署大模型，然后也不用管什么售后什么的。 所以我的结论很简单，那很多项目都是这样，你能明显看到机会的时候，里面大部分的钱已经被前面的人都赚完了。你看到的往往不是什么红利的开始，而是某个模式已经开始退潮，正在找最后一波去接盘的人。 所以以后你只要记住一个判断标准，当一个项目开始被大规模包装成普通人也能轻松赚钱的机会时啊，千万不要激动，先想一句，我会不会就是这个模式下最后的一波韭菜？ ok， 那 今天的分享就先到这，希望能够帮助到大家去避开那些低价投坑的套路。我是布鲁，一位专注于 ai 科普和打破 ai 焦虑的博主，我们下期再见。

普通人怎么在托管代理这个项目中分一杯羹？最近呢网上对托管代理这个项目真的讨论的太火了，但是还是有很多人不知道托管到底是什么东西，它是怎么做的？它里面的利润和风险点到底在哪里？ 那今天这个视频就给大家仔细的盘一下这个项目。首先就是托管代理到底是什么托管的意思呢？就是词源，你可以理解成我们使用 ai 模型的一些燃料。托管代理呢就相当于 api 的 一个中转，就是把大厂或者其他渠道来的这样的一个接口， 泡一层壳在自己的网站上，然后他就给别人去用，就比如说切的 gbt， 如果你在国内想去使用的话，你是用不了的，所以就有人把国外的 gbt 的 这个接口 接到国内的网站上，给国内的用户去用，这样的话它又形成了一个 api 的 中转，也就是 token 的 代理。那说的再简单一点，你在海外买到了一款特别稀缺的饮料，然后这个饮料呢，国内的人想喝，但他买不到，你到国外买了一桶， 买回来之后去做一些封装，封装好了之后单独的按平去出售，那这一套流程就叫 a p i 的 中转，或者说是托管代理。接下来讲一下它的利润和风险点，它的利润你应该都清楚，按照自己定价或者溢价的这个逻辑去做一个分配。 我重点呢去讲一下它的风险，如果你是普通人，你想做这个项目，你其实很难去接触它后端的一个研发或者说是监管的，那就很有可能会出现以下这种情况， 第一个是挂羊头卖狗肉，就你明面上你说你卖的是 gbt 的 api， 结果你用的是 deepsafe， 对 吧？你用一些提示词告诉这个模型，说它就是 gbt， 你 用 gbt 的 价格去卖，那中间的差价就差了不止七倍。我甚至见过用那个 vivo 模型当 c 单十二模型去售卖的， vivo 的 话一条也就不到一毛或两毛， c 单十二的话一条要十五块， 它中间的这个差价真的是巨大的，但是这个的话它就不合规了。第二个点的话，就是通过一些技术手段，包括爬虫，包括逆向这一些，通过批量去注册一些新账号，因为很多大厂对新账号它是有一些 积分的激励或者说相应的政策的。那它就通过薅这种政策的羊毛，搞了一个相当于账号池，然后把这个池子里面的所有的 a p i 或者说功能对外出售。简单点来说就是把别人的赠品 薅完，薅完了之后再按照我们的网站一个一个的去卖给别人。这种方式呢，确实很取巧，但是它一般不太稳定。你想一下，如果你是大厂， 你发现你的福利被别人这么去薅羊毛，你肯定会有一些相应的反制措施，所以这些 api 的 话，它很难长久，但是确实价格特别低。所以投肯代理或者说 api 中哪件事情呢？它其实不算一个新的名词， 大家要谨慎的去分辨。因为前两个星期呢，我们一直在给企业去做一些定制 skill 的 一些开发，也没有花太多的时间和精力在这个 token 代理上面，后续我们也会去布局 token 代理这块的业务，先给大家试试水。

今天我们想聊的是，在当下这个人工智能发展的浪潮当中，普通人是不是能够通过参与 token， 也就是通政经济来获得一些收益，以及这中间到底有哪些机会和挑战。嗯， 这确实是一个很多人都关心的话题，那我们就直接开始吧。我们先说说就是为什么在这个 ai 的 产业链里面，普通人参与 token 会被认为是一个比较好的机会，甚至是唯一能够插得上手的机会。 其实很简单，因为像模型训练啊，应用开发呀，还有场景落地这些环节，其实早就已经是巨头们的游戏了，对，他们本身就有资源有技术，然后 ai 只会让他们变得更强大，普通人基本没有办法跟他们竞争。 听起来好像 ai 领域对于普通人来说真的是壁垒挺高的。没错没错，但是 tok 这一环就不一样了，它给了普通人一个参与的窗口，尤其是随着类似龙虾这样的颠覆性技术出现，入口可能会被重新定义， 那原有的一些账号、粉丝，这些资产的价值就会下降，这反而给了大家一个新的起点。懂了懂了，那我们接下来要聊的就是这个 token 圈子到底存在哪些问题？ 为什么说普通人反而可能有机会？其实这个圈子现在还是挺精英化的啊，他们不仅看不上普通人，甚至连传统的科技巨头都看不上，听起来有点固步自封的感觉啊。 而且他们的推广方式也特别老套，就是还是用那种春节发红包拉新用户啊，这种完全没有跟上时代。所以我觉得真正的机会 就是得靠普通人用新的玩法去打开，因为所有的生意核心还是要聚人吗？确实啊，那下面我们来谈谈普通人到底怎么才能抓住这个卖透肯的机会？你是怎么组织资源，怎么设计这个产品能够在短短两天就卖出去五十万透肯的？我觉得最重要的一步就是要第一时间把资源组织起来。 最早的那一批人，他们其实是在完全不确定的情况下就愿意进来，愿意全身心投入的，所以他们的决心特别大。后面的人呢，就是看到有人赚钱了，他们才来试试看。所以这两批人的心态是完全不一样的， 先行动的人肯定机会更多嘛。那在设计这个 token 的 产品的时候，有什么特别关键的要素吗？当然有了，首先就是这个 token 本身要稀缺，然后卖点要非常清晰，最好是能够跟大厂的知名度搭上边，还要有靠谱的结算系统。 因为我自己在这行也很多年了，所以这一步对我来说倒没有什么太大的困难，后面也很快就准备了好几个产品， 所以才会有短短两天卖了五十万 token 这样的成绩。行吧，那咱们来看看这个 token 模式跑通了之后会带来哪些影响，以及它未来会怎么发展。这个模式一旦被验证了之后，肯定会有越来越多的厂商来关注，那接下来肯定就会有更多的优质产品出现，价格也会变得更加合理。 就像刚才说的那句话，投肯就是大宗商品，卖投肯等于卖石油，这个市场的体量是非常大的，所以说普通人现在想要入局还来得及吗？现在肯定是来得及的，因为这个行业还非常的早期， 我应该是国内第一批这样去卖投肯的人，所以我觉得可能还有两三年的一个发展窗口吧。 但是我建议大家还是要先花时间去了解 ai， 了解 token， 不要着急，马上就进来，先把这个逻辑理清楚。好的，那我们今天聊了很多关于普通人在 ai 的 浪潮当中， 通过 token 来把握机会的一些话题，也看到了一些新的玩法和新的可能性。没错，感谢大家的收听，然后咱们下期节目再见吧！

上条视频火了，我来给你们拆解一下当下最赚钱的托克生意。小龙虾出来以后，国内赚钱最多的就是他们那些搞中转站的。那国外的大模型可乐来说，二十美金，每百万托克，他们卖五美金，纯赚四美金。我的天，要是黑心一点，再参点假，那利润 最关键的是全国的流量就涌进他们百来家中转站，你们想想有多离谱。而且这个技术都不算难的，网上成熟的中转站原码一大堆，老手都不用自己写代码上去扒，一个原码下来 v i p 一 遍，当天就能开业。而且 你们以为他们是从官方拿的话，其实直接有免费的开源逆向工具什么意思？就是你只需要有大量的订阅账号，你就能把这些账号转化为 a p i。 拿可乐来说，官方定价二十美金，每百万 ko， 可以 通过这个方式打到一块钱，卖出来的全都是利润。 工具我已经放在上面了，你们感兴趣的自己可以去研究，反正这个生意刚起步，可以先研究一下。这以后国内大魔星起来以后，托肯出海卖给国外，不是又便宜又好用啊？

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。

普通人怎么参与 token 这项业务呢？首先要明确一个逻辑啊，就是 token 生产的这件事情是大厂的专属赛道， 不管是算力 token 还是用模型去调用 token， 这个背后其实都需要很大的这个服务器集群 技术研发合规的这个资质，普通人既没有这个能力，也没有资金参与，强行入局的话呢，只会血本无归。所以普通人要做的就是避开生产端，你去聚焦这个流通端，做上下游之间的链接器，全职的时间呢？去代理 tokken 的 销售，或者搬运一些便宜的 tokken 的 a p i 呢？去海外的这个市场去销售。我给你们四条建议啊， 第一个就是千万不要去找那些不靠谱的算力设备平台去托管投资，投个几万几十万的跟你说，哎呀，能在一年到两年回本，三年到四年翻番的， 你们记住了啊，没有那么多天上能掉馅饼的事情给你。第二，如果你是云服务算力或者是 ai 相关行业的人，那么快速调整到托肯工厂的这个赛道， 这个赛道的发展速度其实是会很快的，现在 ai 的 建设进场速度呢，非常非常的高，你们需要提前在技术和岗位上进行调整，要等待时机。然后第三的话呢，如果你既非技术人员啊， 那么可以选择在电商平台或者分发平台进行 token 的 销售，但是它不能像卖房子那么简单，它有一定的学习的门槛啊，不过我认为在现在 ai 工具的驱动下，一般人都是可以学的会 学的懂，而且学的很快，并不是只有那些学大模型算法的那样子高不可攀。然后第四，如果你不想投资建设，也不想学技术，甚至不愿意去做这个 token 的 销售， 那么你就把 token 的 场景融入到你的工作当中，比如说用它去写一个 ppt， 用它去做个短视频啊，做文案就是能让 ai 做的，你自己就不要去再参与了。就是你再用豆包 deepstack 的 时候，其实就是在用别人免费给你的 token， 所以 这个也是普通人参与 token 的 工作方式之一。

那 token 到底要怎么定价呢？一度 token 到底要多少钱？那我们给 token 定一个新单位，一百万的 token 等于一度 token， 那 现在一度 token 的 话，最便宜的要八毛钱。那我给大家分享一下，市面上主流的 token 大 概是什么价格？就按照我们刚刚聊到的，一百万的 token 等于一度 token， 那像豆包的话，呃，一度 token 差不多是八毛。嗯， deepsea 在 一元左右，国外的像 chat 的 gpt 在 十五元一度，然后 gmini 更贵了，差不多要十八元，所以你看国内外的这个模型呢？嗯， token 价格其实相差还是蛮大的， 所以对于企业主户，我们个人玩家来说就很清晰了。如果你追求量大，很便宜的话，就用国内的大模型。如果你要处理一些复杂的任务，或者是一些专业度比较高的，你就优先选择国外的模型， chat 的 gpt 啊，然后 gmini 这些。 所以对大家来说，一旦我们开始计算 token 的 成本，那 ai 就 不再是管玩具了，而是真正的生产力的工具。 那我们企业在接入 ai 时，接入这些大模型的接口，嗯，就不是在跟他闲聊了，而是要把他真正用到业务里。比如说我们在 c d 行业，现在有一些企业对于一些基本的客服运维的问题，都已经接入了大模型，他可以随机的去切换业务或者是下发业务。那其他行业，比如说一键设计海报，或者是优化你的这个审稿、改稿文案这些，他 它的每一个优化的条件和建议，其实都是在背后在燃烧 token， 那 在今年的二零二六年已经不是在比谁的这个大模型大的年代，而是在比谁用最少的 token 设计出最佳的方案的时代。

你训练了一个决策领域的 ai 模型，但是你不知道如何把模型转为透根输出到全世界，不知道如何向海外输出透根赚全世界的钱。 大家好，我是电力老玉，我们以一个电力决策领域 ai 模型向海外输出透根赚钱为例来做一个分享。首先，做三项前期准备工作，一、模型开发与优化模型，专注于电力设备故障诊断的 ai 模型， 现在国内通过大量电力行业数据训练模型，提升准确性和实用性。二、合规与自治。 了解目标海外市场的法律法规，确保模型和数据使用符合当地要求，必要时申请相关技术出口或数据跨境传输许可。三、成本核算，计算模型运行成本，包括电力消耗、算力资源、运维费用等，确定合理的投梗定价策略。 其次，通过三步搭建技术架构。一、算力部署。选择国内低成本、绿电丰富的地区部署算力中心， 利用东数西算工程优势降低电力成本。二、 a、 b i 接口开发设计简洁稳定的 a、 b i 接口，方便海外用户调用模型功能。接口需支持多种数据格式和协议，确保兼容性和易用性。三、安全防护， 实施数据加密、身份验证、访问控制等安全措施，保护用户数据和模型知识产权。通过以下三步做市场推广和用户获取。一、目标市场定位， 分析海外电力行业需求，确定重点推广区域，如东南亚、东中东、非洲等电力基础设施发展就快的区域。二、合作伙伴拓展。与当地电力企业、能源科技公司、咨询机构等建立合作关系，通过他们推广模型，推广用户基础。三、营销宣传， 制作专业宣传资料，展示模型在电力领域的应用案例和优势，通过行业展会、线上平台、社交媒体等渠道进行宣传。然后通过以下三步做好 token 销售与结算。一、定价策略， 根据模型成本、市场行情和竞争对手的价格，制定有竞争力的 token 价格，可采用分层定价，如基础功能低价、高级功能高价。 二、销售渠道，通过自由平台、第三方 a b i 聚合平台，由欧盟合作伙伴渠道等销售头肯提供多种支付方式，支持美元、欧元等主流货币结算。 三、结算与税务，建立合规的结算流程，确保资金及时到账，助力跨境税务问题，遵守当地的税收法规，避免税务风险。最后，通过限速三步做好持续运营与优化。一、用户支持，提供基层二十四小时用户支持， 解答用户问题，协助解决技术故障，提升用户满意度。二、模型迭代，根据用户反馈和市场需求，持续优化模型功能，增加新特性，提高模型的性能。三、数据反馈，收集用户使用数据，分析模型效果， 为模型改进的市场营销提供数据支持。通过上述步骤，学识领域 ai 模型可逐步向海外输出 tok， 实现商业价值。需要注意的是， tok 出海涉及技术、法律、市场等方面因素，需谨慎规划和执行。

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。

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。

大家好，我是分享干货的薛子。最近跟不少企业合作 ai 的 朋友，大家普遍都有一个误区，都觉得要用 ai token 就 只能自己去对接官方 api， 根本没意识到这个行业早就有成熟的批发分销链路。之前我也聊过普通人怎么接入算力赛道，今天我就结合实操经验， 把投肯分销这件事，从市场规模、成本、利润到落地路径、对接方式一次性讲透。先看一组行业公认的数据，摩根大通测算，二零二六年全球 ai 投肯市场规模将突破三点二万亿美元。按照国内市场占比推算， 中国 ai 头肯服务市场规模大约在一点一万亿美元左右，折合人民币近八万亿。而支撑这一切的底层智能算力市场规模也已经超过两千六百亿人民币，那体量足够大，需求足够刚性，普通人不用只当消费者， 真正稳妥的机会，其实就藏在头肯分发差价逻辑里。我们拿最常见的 ai 应用来看，你就一目了然了。 先说说 ai 视频这块，现在国内主流基本都在用豆包的 cds 二点零火山引擎官方公开价格，纯纹身视频四十六元每百万 token， 视频编辑二十八元每百万 token。 一 条十五秒左右的视频 token， 消耗量大概在三十万左右，按官方原价计算，单条成本 就要接近十五元，短距团队、内容机构批量生产，长期走原价，成本压力非常大。而通过合规批发渠道批量采购纹身视频，成本可以做到二十五元每百万。投看差不多是官方价格的五点四折，你给客户按三十五元报价，相当于给到七点六折左右， 比官方直降十一元，对客户的吸引力是很强的，自己每百万偷看，还能稳赚十元差价大，客户一旦月销号上来，收益非常稳定。 说白了，成本差就是 ai 时代最实在的利润空间。再看文本场景，这才是真正的海量刚需。通。一千万三点六 plus、 mini max、 豆包、 light 这些模型官方定价全是公开的， 自媒体电商文案类团队月销好，动不动就上亿。头份批发和零售之间的差价一直存在，不用囤货，不用技术，不用复杂，售后赚的就是渠道整合和效率的钱。 开发代码这块需求刚性，复购也高。海外模型官方成本偏高，国内模型在性价比上优势很明显，尤其是小型团队，用量稳定，长期合作，只要对接好上游这种稳定差价收益，就能让现金流非常健康。场景越刚需，生意越长久。 很多人看懂了这套盈利逻辑，马上就会问客户从哪来。其实路径很清晰，线上和线下一起走就行。线上在抖音、小红书、知乎分享 ai 实操技巧，进精准行业社群，线下靠熟人转介绍行业交流，主动对接有需求的企业 内容，把握一个比例，百分之七十干货分享，百分之二十实际案例，百分之十业务介绍，不用硬推，有了意向客户转化，就按标准流程来， 先问清楚对方的使用场景，再匹配对应的模型与档位，做文案、写 ppt 这类办公需求，直接推通一千万三点五或 deepsea， 二一性能够用，成本更低，完全没必要上高阶版本。 写代码，做开发就选 cloud 三点五， snot 行业公认代码能力强，工程落地效率高。做 ai 视频短剧就用豆包 cds 二点零，效果稳定，成本可控， 然后解答疑虑，结束开通指导使用，做好后续服务成交。核心就一点，先帮客户解决问题，再谈合作。整个模式逻辑其实非常简单， 上游有规模的批发优势，下游有海量的真实需求，中间的差价就是普通人可以稳稳切入的机会。分资产，低门槛，从小做也能放大，新手第一周先把上游渠道确定好，完成对接，后面按获客转化服务的节奏滚动推进就行。这里我也说句实在话， 当然你想做 api 分 发，个人直接去找阿里字节、腾讯 mini max 这些大厂，人家根本不会给你直接开放通道，门槛儿，用量、资质都达不到。普通人想入场最现实最顺畅的方式就是通过成熟的 token api 聚合平台来做分发。 现在行业里也有这样正规的聚合服务，一个接口就能打通 chad、 gbt、 gimini、 cloud mini max、 豆包、通用、 质朴，这些主流大模型稳定、清晰合规，个人和小团队直接对接就能开展业务，省去很多麻烦。对想在 ai 行业找一个踏实长期方向的人来说，确实是一个很务实的选择。

今天我们要聊的是，普通人怎么通过做 token 代理，把大公司的 ai 能力介绍给中小企业，并且用贴心的服务解决他们遇到的问题，从而抓住这个 ai 时代的新机会。是，这个其实是一个非常值得关注的方向，那我们就直接开始吧。 咱们先说说第一个大家常有的疑问啊，就是很多人一听到 token 代理就觉得这不就是一个赚差价的中间商吗？嗯，这个理解对吗？ 其实这个是挺常见的一个误解，大家都会觉得 token 代理不就是跟黄牛一样吗？对，低买高卖赚差价，包括我自己一开始的时候也是这么想的。这么说的话，这个 token 代理和黄牛还真不一样。对，真不一样，因为你深入了解之后会发现，其实， 呃，互联网大厂他们是非常欢迎投肯代理的。是的，甚至可以说，如果没有这些代理，他们的 ai 服务是很难推广到这么多企业的。嗯，因为大厂其实自己是看不上这些中小企业的小订单的，所以他们非常希望有代理来帮他们做这件事情。原来如此啊， 那这些互联网大厂为什么自己不直接服务这些中小企业，而非要通过 token 代理呢？因为大厂的销售团队其实是有限的，他们每个人可能每个月都背着几百万的业绩指标，那他们肯定会把主要的精力放在能签几百万合同的大客户身上。对，比如说金融巨头、大型国企， 因为这样的一个订单就足够他们忙活好久了。所以说中小企业的订单太小了，大厂根本就无暇顾及。没错没错，就全国有几千万家中小企业，可能一个小老板一年就只想花个三五千来试用一下 ai。 嗯，那这一点点钱 还不够给大厂的销售发工资和报销邮费呢。所以，大厂不是不想服务他们，而是在商业逻辑上划不来。是的，他们没有办法为了这点收入去耗费大量的人力和时间了解了。那托根代理到底是怎么把大厂的 ai 和中小企业连接起来的呢？是这么回事，虽然说这些中小企业数量庞大， 他们的需求加起来是非常可观的，但大厂自己是没有办法服务这么多小客户的。所以，这时候 token 代理就像一座桥，把大厂的 ai 模型、推理、服务啊，这些能力带给了这些 不懂技术，但是又想用 ai 来赚钱或者省钱的小老板们。既然如此，为什么大厂他们自己没有办法把 ai 技术直接卖给这些中小企业呢？这是因为大厂他们虽然很会研发技术，但是他们只会用 api、 sdk、 推理服务这些专业术语沟通。嗯， 可对于中小企业老板来说，他们根本听不懂这些东西，他们关心的就是这个东西能不能帮他们多卖货，能不能帮他们节省成本。是的，而这恰恰是大厂的短板。听起来大厂和中小企业之间真的是有一道圆的鸿沟啊。是的，是的，这个时候 token 代理就像一个翻译官，又像一个落地帮手，他会把 啊 ai 的 能力翻译成通俗易懂的话。嗯，比如说客户想节省人工，那代理就会告诉他，这个 ai 客服可以顶三个真人客服还可以全天候工作。是的，如果客户说他想要提升销量，那代理就会说， 这个 ai 可以 帮你自动写爆款文案，自动处理订单，客户根本不用担心不会用，因为代理会帮他全程配置和调试，有问题还可以随时找代理解决。 这么说的话， tocan 代理是不是其实卖的不是 tocan 本身？完全正确， tocan 代理其实卖的是解决问题的方案。嗯，就像把大厂的 ai 能力这个发动机装到不同的车上，然后再交给有不同需求的小老板。是的，这种定制化的增值服务是大厂做不来也不想做的。明白了， 那我想问一下大家最关心的问题，投肯代理这个生意到底能做多久？会不会有一天大厂突然说要自己做中小企业市场，那这些代理不就被踢出局了吗？其实这个担心完全没有必要，就云计算，从二零零六年亚马逊推出 ec 二到现在已经快二十年了。 嗯，云服务器和云存储都已经非常标准化了。但是市场上依然有多如牛毛的云服务代理商就有上万家啊。 这么说的话，就算技术再怎么普及，代理商依然是有存在的必要的。对啊，因为中小企业永远都需要有人帮他们选配置，帮他们数据迁移，帮他们呃快速的响应解决问题。是的， 所以技术越普及，他们对于这种本地化的贴身的服务需求反而会越来越大。这么看来， ai 领域的 token 代理也是一样的道理吧？没错没错， 因为现在虽然大模型越来越厉害，但是大部分的中小企业老板连什么是提示词都不知道，更不要提什么微调 r i g 搭建知识库了。是的，那这个时候代理就可以帮他们搭建环境培训基础，然后随时响应他们的问题， 这种面对面的服务是大厂永远没有办法取代的。确实，那我们接下来要聊的就是普通人到底能不能抓住 token 代理这个机会。因为很多人一听到 ai 就 觉得门槛太高了，觉得自己又不会写代码，又不懂算法，那是不是就根本没有办法参与？其实完全不用被技术吓到，就真正靠 token 代理赚到钱的人， 并不是说他的技术有多牛，嗯，而是他真的知道客户遇到的问题是什么，然后能够找到合适的 ai 工具，帮客户把问题解决掉就可以了。哦，那看来技术其实只是一个很小的环节，关键还是要懂客户需求。是的是的，比如说你身边有开网店的朋友，每天要手动回复上百条客户消息， 那你只要给他配一个 ai 自动回复机器人，一个月收他五百块钱，他也很乐意，因为他节省了一个客服的工资， 而你也赚到了钱。对，这个过程你根本不需要写代码，你只要会用那些现成的工具帮他配置好，能处理一些常见的问题就可以了。哎，那除了这个网店客服的场景，还有没有其他的例子可以举？当然有啊，比如说你小区里面有做自媒体的邻居，他可能每个月花几十块钱 就可以使用 ai 写作助手，帮它生成爆款标题和文案。那你想，一个小区可能有几百个这样的潜在客户，你每个月的收入是不是也很可观？而且你根本不需要懂算法，你只要会用这些工具就可以了。懂了懂了， 那投坑代理这个事情是一个短期的风口，还是说可以长期做下去的？这个绝对不是一个赚快钱的事情，就云计算代理都已经安稳的做了十几年了，现在依然很赚钱。嗯，那 ai 行业现在才刚刚开始，未来大模型肯定会越来越便宜，功能会越来越强大， 那想要用 ai 的 中小企业肯定也会越来越多，所以这个市场是会持续扩大的。所以说即使 ai 普及了，大家对服务的需求还是不会消失的，因为大部分的企业还是需要有人手把手教，需要有人帮他们解决问题的，那这个服务的缺口只会越来越大。 嗯，所以 token 代理是一个可以长期做的正经生意，而且现在其实还处于一个很早期的阶段，可能还要两三年的时间才会彻底爆发， 所以现在大家完全可以慢慢的学习，然后找准时机再进场。行，那今天我们其实聊了很多关于 token 代理，不是一个简单的赚差价的事情，而是一个 真正可以帮中小企业用 ai 解决问题的，然后又可以长期做的一个正当生意。好的，那今天的内容咱们就到这里了，然后谢谢大家的收听，咱们下期再见吧。

ai 大 模型呢，为什么要按照托肯收费？同样是一百万的托肯呢？为什么价格能差三十倍？等等，你可能会说啊，我们平时用的豆包啊，元宝啊，也没交过钱啊。没错，咱们平时用的网页版或者 app 呢，确实是免费的，那是大厂为了抢占市场给的福利。 但如果你是专业用，或者是使用最近爆火的小龙虾，那就必须通过 api 接口来调用大模型，按量付费，烧起钱来也是非常吓人的。那这些钱到底烧在哪了？ 当模型正式发布后呢？它的使用成本其实由两个部分组成。第一部分呢，是固定成本，也就是模型上线前已经砸下去的钱， 包括前期的研发与训练投入，还有算力基础设施的建设，像建机房，采购显卡，配齐内存和硬盘。最近大家可能也注意到了，显卡和内存价格是一路上涨，很大程度就是因为 ai 需求暴增呢，把硬件价格也推高了。但这些成本呢，有个特点，它是沉没的， 在模型发布前呢，就已经支出了，随着用户越来越多，这部分费用呢，会被不断贪薄，贪到每一次调用上呢，它的占比会越来越低，甚至低到可以忽略不计。 那第二部分呢，是动态成本，也就是每一次调用模型实打实消耗掉的东西，每次计算都要消耗电力，还需要占用内存， 数据在传输过程中呢，也需要消耗网络流量。而所有这些消耗呢，都和 token 的 数量呢，直接相关。这里呢，快速同步一个概念。到底什么是 token？ token 的 中文呢，可以翻译为词源，可以是一个字，一个词，一个分词，甚至一个字节。在大模型中呢，被表达为一组数字序列，用于计算下一个 token。 token 越多呢，模型的计算的时间就越长，占用的算力和资源呢，自然就越多。所以，按照 token 数量收费，本质上是一个多用多付少用呢少付的计费方式， 非常直观呢，也非常合理。这像什么呢？就像我们每个月交的水电气一样。从这个角度看呢， ai 正悄悄完成一个转变，它正从一项技术、产品呢，演变成一种基础服务。我们想要获得智力呢，就需要购买算力。 说不定以后每个月的水电账单旁边呢，就会多出一行 token 费用。那既然都是按 token 收费呢，为什么不同大模型的价格差这么多？比如你输入一百万 token， deepsea v 三的收费呢，是零点二八美元，而 g p t 模型呢，要二点五美元。如果是输出 token 呢，差距更夸张， deepsea 呢是零点四二美元， g p t 呢是十五美元，整整差了三十多倍。 同样都是 token 呢，为什么价格能差出这么多？其实 token 的 价格呢，主要是由两个因素决定的。第一，电力和人工成本不同。在美国、中国、中东等不同地区，电价运为成本，人力成本差异非常大，而这些呢，最终都会反映到价格里。第二呢，算法不同。 好的算法呢，就像一台省油的发动机，同样是跑一百公里啊，有的车呢，只需要三升油，而有的车呢，却要烧掉十升。大模型也是一样，算法呢，设计的越巧妙呢，达到同样质量的输出，消耗，算力呢就越少。所以优化算法是模型研发人员最最重要的任务之一。 算法越高效，成本就越低，价格自然就更有优势。在这方面呢，有很多创新的工作，比如 deepstack 引入的 mo 机制，想了解的朋友可以翻看我之前的这期视频。 那为什么输出托管的价格比输入托管贵这么多？原因呢？很简单，输入和输出呢，干的活不一样。输入的托管呢，是你的提示词， 模型可以一次性全部读取参与计算，多一个少一个呢，对显卡的负担影响呢，是有限的。但输出 token 就 不一样了，它是一个接一个逐自生成的，每生成一个 token 呢，模型都要重新算一次。输的 token 是 配角，输出的 token 呢是主角，所以给出的片酬呢，就不一样。 具体的技术原理呢，也可以看我这期视频，理解注意力机制对托根计算量的影响。这里呢，再顺便澄清一个常见的误解，托根的发明初衷呢，不是为了计费。 托根是纯粹的算法创新和工程发明，是为了把人类的语言翻译成机械能听懂的数学坐标。 只是后来大家发现呢，托管的数量呢，恰好决定了计算量，这才顺理成章的用它来计费，绝不是因为要收钱才搞出来这么个复杂的概念。当这里可以像自来水一样按量计费，一个属于算力文明的时代就真正开始了。

mini max 这家公司呢，它凭借着 mini max m 二点五这个大模型在编程领域的独特的优势，在龙虾爆火的初期就精准了踩中了风口，迅速跃升至全球大模型 token 调用榜的前列。呃，这个呢，是 token 调用榜的趋势图。 可以看出，在春节的前几天， mini max 的 token 调用量呢，是出现了一个爆发式的增长，公司呢，是表示二零二六年二月份。 mini max 的 token 调用量呢，是出现了一个爆发式的增长，公司呢，是表示二零二六年二月份， mini max 的 token 消耗量 在二零二五年的十二月是暴增了六十倍，同期 coding plan 的 token 消耗量是暴增了十倍。而最近一个月， mini max 的 两个模型 m 二点五和 m 二点七是已经占稳了全球模型 token 调用榜的前十。 实际上，在这个之前， mini max 它并不是主要靠卖 token 来挣钱，它的盈利模式主要是通过 c 端的两个啊， ai 应用 app 来挣钱啊，一款呢是叫星野的 ai 社交陪伴 app 啊，一款呢是叫海螺的 ai 视频工具。 那么这两款软件呢，通过会员订阅或增值服务来收费。虽然公司还没有公布 q 一 的数据哈，但是在龙虾爆火之后，那么可以预见，公司的主要收入呢，会逐渐的变成提供 api 接口来，从而来卖 token 的 这么一个收入。 那么 mini max 和大多数国产模型厂商的优势还是在性能与国外模型接近的情况下， 价格便宜了太多。以 mini max 最新的 m 二点七模型为例，呃，在顶尖的机准测试里面呢，呃，性能呢，同 open ai 和 x raybrick 的 主流模型其实差距已经不大了呃，甚至是在某些啊细分的领域呢，还是领先的呃。但是价格差距却非常非常的明显。 mini max m 二点七的输入价格呃，输出价格分别是零点三美元每百万 token 呃，一点二美元每百万 token。 而 cloud 三 net 四点六以及 cloud ops 四点六分别是三美元每百万 token。 十五美元每百万 token 和五美元每百万 token 和二十五美元每百万 token。 呃，可以看出来， mini max 的 价格呃算是比国外模型是少了一个量级哈。所以对用户来讲呢，就算是 mini max， 它的模型 好用的程度啊，就算是只有国外模型的百分之八十，但是它超低的价格呢，让 mini max 依然是具有很高的性价比啊。在价格方面呢，今年以来， mini max 的 策略就和智普不太一样了啊， mini max 是 目前主流模型厂商中少数 还没有提价的，那么在二月 m 二点五和三月 m 二点七两个模型发布的时候呢，都是延续了相同的定价策略的。对比来看的话，智普是已经经历了两轮的 api 涨价，累计涨幅呢超过了百分之八十。而其他的包括 kimi， 智捷等厂商呢，也是调整了计价方式的。

之前讲了 token 出海， token 中转这条，我们讲 token 代理， token 代理是我认为普通人参与到 token 生意里面的唯一机会，没有之一，为什么呢？首先说什么是 token 代理，就是你从大厂、大模型的大厂拿到 token 的 代理权，分销给你自己的客户和渠道， 从而赚取中间的利润，这就是这门生意为什么有机会？我认为有两个原因。第一个原因是 ai 的 普及速度会比想象当中快很多，未来很多的中小企业会具产生大量的 ai 的 应用需求，那应用需求就会需要消耗投放。第二是各个大厂的重心，他的销售重心都放在了核心的大型客户和海外出口客户身上，他们是看不到这些中小企业客户的需求的， 而且对他们来说这个肉太小了，但是对于普通人来说这个就不小了啊。所以什么样的人可以参与到这样的 token 的 代理的活动当中呢？第一是你具备了解什么是大模型，什么是 token， 这这这个基础的知识。第二个你在本地有一定的中小企业的客户的资源，你能够把你的产品销售给他们。第三，第三点最重要啊， 记住中小企业买的永远不是 token， 买的不是算利，他们买的是应用价值，所以你只卖 token 这件事是行不通的，你一定是 token 代理，加上应用服务 来去帮企业搭建他的 ai 能力，这件事才是未来普通人在 token 这个生意上的最大的机会。

二零二六，一种狠心的 token 出海正在悄然暴利。不出国不运货，靠家里的显卡做 token 出海，这门生意，今年或许真的能跑通。现在，美国硅谷正陷入一场前所未有的电力饥荒。 一边是 ai 算力的需求爆炸，一边是老旧的电网根本承载不了这么大的负荷。在弗吉尼亚州和加州，很多数据中心想要扩容并网，排队已经排到了两三年后。这种有钱买卡没电开机的窘境，正在推高全球的 ai 产业的底层成本， 而这恰恰给了一种全新的跨境贸易模式留出了巨大的套利空间。它不是简陋的倒卖硬件，也不是复杂的软件外包， 这本质上是一场利用两国资源禀赋差异进行的数字能源套利。我们来做一个最直观的对比，在美国，工业电价受限于能源转型和基建之后，很多核心地带已经涨到两三毛美金一度。 而在国内，一托完善的能源工业体系，我们的电费成本只有人家的几分之一。更重要的是人的红利。 同样一套分布式算力集群，美国聘请专业运维工程师的成本极高，而国内拥有大量懂架构、会调优的自动化和计算机专业人才。这种工程师配置的性价比是全球任何地方都比不了的。 你用最低成本的店，配上最高效率的人，跑的是国产最强的 mini max。 开源模型生成的 token， 通过云端 api 卖给对价格敏感的美国独立开发者。你在境内完成生产，他们在海外完成消费，赚回来的是真金白银。 算力正在变成像煤炭、石油一样的基础商品，美国虽然在芯片制成上领先，但是在 ai 竞争中拼到最后，拼的是单位算力的综合成本。未来，谁能把低廉的电费和高校的人才红利转化为全球通用的 api token， 谁就掌握了印钞机的摇杆。这种分布式数字出口，正在打破地理和政策的边界， 这不仅是技术的较量，更是能源效率和人才密度的对撞。当然，这种路子对一般人来说也是有门槛的，跨海传输的延迟如果控制不好海外客户的体验就会直接崩掉。美国最新的法案虽然复杂，但是只要搞清楚服务贸易和算力租赁的界限，空间依然很大， 更别说还有资金回笼时的合规审查，每一步都得踩准节奏。这门生意是留给一些既懂底层技术又懂国际贸易规则的国际数字玩家的。