買Token有兩類完全不同的場(chǎng)景，風(fēng)險(xiǎn)形態(tài)也截然不同：一類是加密貨幣/區(qū)塊鏈領(lǐng)域的虛擬貨幣Token，另一類是AI領(lǐng)域的詞元Token。本年以來(lái)，AI運(yùn)用體會(huì)的差異日益顯著。

都用新的DeepSeek V4大模型輔佐作業(yè)，為什么網(wǎng)上的大神像是請(qǐng)了個(gè)專家顧問(wèn)，我卻像是找了個(gè)不那么“靈光”、事事都需求反復(fù)交代的小白實(shí)習(xí)生？

同樣是部署Agent，為什么有的人分分鐘搞定，我卻“卡”在bug里，不是模型參數(shù)不適配，就是協(xié)議與格局不兼容？

狠狠心“剁手”買上服務(wù)商的套餐，圖個(gè)方便、穩(wěn)定，但為啥人家說(shuō)99.9%可用，到我這問(wèn)個(gè)問(wèn)題要等好幾分鐘才回復(fù)？

出于“韭菜”的“自我修養(yǎng)”，不少人開(kāi)端從本身找問(wèn)題：是不是提示詞不夠好？是不是功能開(kāi)發(fā)不到位？是不是該苦學(xué)上下文管理？……

盡管上述問(wèn)題都很重要，但在這背面，更多的可能是一些職業(yè)“潛規(guī)則”在作祟。

“笨”模型背面的“貓膩”

“之前一個(gè)新模型發(fā)布時(shí)，咱們給幾十家進(jìn)行部署的服務(wù)商做了評(píng)測(cè)，發(fā)現(xiàn)一些服務(wù)商的模型顯著就很笨。查詢之后才明白，有廠家為了節(jié)約本錢，將本來(lái)FP8精度的模型，降級(jí)用INT4精度進(jìn)行部署，作用天然打了扣頭。并且，在這些服務(wù)商的報(bào)價(jià)單中，此類減配模型的關(guān)鍵目標(biāo)往往都跟原廠模型長(zhǎng)得一樣，而至關(guān)重要的精度信息則不寫(xiě)入其間，短少評(píng)測(cè)才能的購(gòu)買者底子不知道自己買的不是原版�！�

近來(lái)，清程極智聯(lián)合開(kāi)創(chuàng)人師天麾博士在中科創(chuàng)星硬科技媒體行清程極智專場(chǎng)活動(dòng)中，介紹了他所了解到的一些職業(yè)“亂象”。

上述現(xiàn)象也必定程度上解說(shuō)了為何同款大模型呈現(xiàn)懸殊的運(yùn)用體會(huì)，以及在某些渠道、場(chǎng)景中顯著“降智”的狀況。

問(wèn)題指向的是跟著“Token經(jīng)濟(jì)”迸發(fā)而益發(fā)強(qiáng)大的Token服務(wù)商。一般來(lái)講，其運(yùn)營(yíng)形式是在收購(gòu)算力并部署好大模型后，將模型才能以按Token計(jì)費(fèi)的形式對(duì)外售賣。

現(xiàn)在，國(guó)內(nèi)Token服務(wù)商林立，除了自研模型的原廠外，轉(zhuǎn)售三方模型的云廠商、經(jīng)過(guò)API署理賺取差價(jià)的署理商，都從事著相關(guān)事務(wù)。傳統(tǒng)電信運(yùn)營(yíng)商和專心模型部署調(diào)優(yōu)的創(chuàng)業(yè)公司也都在活躍入局。

但跟著職業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，競(jìng)賽益發(fā)激烈，“坑”也越來(lái)越多，其間嚴(yán)重者無(wú)異于對(duì)購(gòu)買者的“欺詐”。

師天麾稱，在Token還不像現(xiàn)在這么緊缺的時(shí)候，Token服務(wù)商會(huì)在價(jià)格上展開(kāi)競(jìng)賽。同樣的模型，報(bào)價(jià)有高有低，有的企業(yè)為節(jié)約本錢，選了單價(jià)更低的服務(wù)商。但不少賤價(jià)服務(wù)商在KV Cache命中率等方面存在顯著短板，耗費(fèi)大量Token卻底子拿不到抱負(fù)的成果，終究其總本錢乃至比高單價(jià)版還高出好幾倍。

除了模型質(zhì)量和價(jià)格，呼應(yīng)速度上也有“貓膩”。

在一些Token服務(wù)商供應(yīng)的服務(wù)中，高達(dá)20%的懇求會(huì)呈現(xiàn)推遲異常，本來(lái)三五秒該回來(lái)的內(nèi)容，硬是拖到幾十乃至幾百秒。師天麾以“慢呼應(yīng)”總結(jié)相關(guān)現(xiàn)象，而本來(lái)許諾“99.9%可用”的廠商，仍然會(huì)將顯著異常的推遲界定為“可用”，影響用戶體會(huì)。

在清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系教授翟季冬給出的一組數(shù)據(jù)中，部分服務(wù)商的慢呼應(yīng)比例接近20%，這意味著其供應(yīng)的1/5的服務(wù)都有問(wèn)題。大多數(shù)服務(wù)商的慢呼應(yīng)問(wèn)題比例也都高于1%，關(guān)于許多需求快速、穩(wěn)定呼應(yīng)的場(chǎng)景而言，仍難令人滿意。

更為嚴(yán)峻的是，據(jù)師天麾的觀察，慢呼應(yīng)的問(wèn)題并沒(méi)有跟著職業(yè)開(kāi)展而得到處理，當(dāng)時(shí)的狀況反而比去年末本年初還嚴(yán)重。

而這，也成了當(dāng)時(shí)Token工業(yè)迅猛開(kāi)展，但供應(yīng)側(cè)卻魚(yú)龍混雜、目標(biāo)紊亂、服務(wù)質(zhì)量參差不齊的一個(gè)縮影。

Token大時(shí)代的隱憂

Token迎來(lái)了歸于自己的大時(shí)代，也帶來(lái)遠(yuǎn)勝以往的沖擊。

師天麾對(duì)作者分析稱，包含慢呼應(yīng)等問(wèn)題之所以益發(fā)嚴(yán)重，本質(zhì)上還是供需不平衡。

其間很重要的標(biāo)志性事件，就是以“龍蝦OpenClaw”為代表的Agent大火。其帶來(lái)的大差異，是個(gè)人的Token運(yùn)用量大幅增加。

“去年一般人用AI，首要還是跟豆包、元寶聊個(gè)天，這不怎樣燒Token。但‘龍蝦’呈現(xiàn)后，又是多輪對(duì)話，又是長(zhǎng)上下文，Token就燒得非�？臁！彼�解說(shuō)稱。

用AI的人變多了，而AI Agent需求的Token也越來(lái)越多，這讓需求側(cè)敏捷脹大。二季度以來(lái)，此前連準(zhǔn)確翻譯都難有共識(shí)的專業(yè)詞匯Token加速“破圈”，“Token缺少焦慮”“Token太貴”等一再引發(fā)熱議。

中信證券此前研報(bào)指出，本年4月OpenRouter渠道周度累計(jì)Token消耗量同比提升了7倍有余。而依據(jù)國(guó)家數(shù)據(jù)局統(tǒng)計(jì)，到本年3月，我國(guó)日均Token調(diào)用量已突破140萬(wàn)億，兩年增加1400倍，相較2025年末也高出至少40%。而本年3月，正是“龍蝦熱”在國(guó)內(nèi)為興旺的時(shí)候。

與此同時(shí)，供應(yīng)側(cè)算力增加有限，遠(yuǎn)遠(yuǎn)跟不上需求增速，這不僅導(dǎo)致了模型和相關(guān)服務(wù)開(kāi)端漲價(jià)，也讓前文所述“亂象”扎堆冒頭，部分服務(wù)商的Token服務(wù)質(zhì)量不升反降，運(yùn)用者則越來(lái)越容易“踩坑”。

4月中旬，OpenRouter統(tǒng)計(jì)的我國(guó)AI大模型周調(diào)用量曾連續(xù)下滑，并被美國(guó)反超，其間調(diào)用本錢高、服務(wù)質(zhì)量不穩(wěn)定被視為重要影響因素。

盡管4月末DeepSeek V4發(fā)布并持續(xù)優(yōu)惠、降價(jià)后，國(guó)產(chǎn)大模型調(diào)用量再次上升，但供需問(wèn)題仍未得到實(shí)質(zhì)性處理，Token服務(wù)質(zhì)量亦未見(jiàn)顯著提升。AI工業(yè)顧自向前狂奔，而隱憂，仍然存在。

怎么避坑？

職業(yè)正在想辦法。

在提升Token服務(wù)質(zhì)量方面，現(xiàn)在的盡力方向首要會(huì)集在“可視化”“透明化”上。

其間，第三方可構(gòu)建智能路由實(shí)行一致調(diào)度；企業(yè)端可在現(xiàn)有API網(wǎng)關(guān)之上構(gòu)建一層企業(yè)級(jí)AI網(wǎng)關(guān)；開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)也可自建評(píng)測(cè)與開(kāi)源工具。職業(yè)中不乏相關(guān)案例，而中心都是讓Token的價(jià)格、作用愈加透明可見(jiàn)。

師天麾所在的清程極智近期推出的AI Ping渠道歸于第一類。依據(jù)該公司給出的產(chǎn)品介紹，AI Ping是一站式大模型服務(wù)評(píng)測(cè)與API智能路由渠道，首要功能是信息匯總、客觀評(píng)測(cè)和智能路由�，F(xiàn)在接入了30余家主流Token服務(wù)商和600余個(gè)大模型服務(wù)，監(jiān)測(cè)的中心目標(biāo)包含實(shí)時(shí)輸出推遲、吞吐、可靠性、價(jià)格等。

在測(cè)評(píng)之外，智能路由則擔(dān)任Token的調(diào)度。該公司介紹稱，AI Ping可以以一致API接口為用戶自動(dòng)匹配優(yōu)服務(wù)商，完結(jié)一鍵調(diào)用。公司稱，相關(guān)功能現(xiàn)在能完成本錢下降超37%，吞吐提升超90%，推遲下降超20%。

實(shí)際上，這讓相關(guān)渠道也能扮演Token服務(wù)商的角色。

師天麾對(duì)作者介紹稱，AI Ping既能服務(wù)于開(kāi)發(fā)者，在To B端的營(yíng)收也很可觀。長(zhǎng)時(shí)間來(lái)看，公司希望愈加接近中小企業(yè)和一般開(kāi)發(fā)者，由于大廠往往有強(qiáng)大的評(píng)測(cè)和收購(gòu)團(tuán)隊(duì)，可以逐一測(cè)試幾十家服務(wù)商，但對(duì)其他群體來(lái)說(shuō)則簡(jiǎn)直不可能做到，而這也成為了公司產(chǎn)品能發(fā)揮作用的范疇。

據(jù)悉，清程極智成立于2023年12月，是AI Infra范疇初創(chuàng)公司，中心團(tuán)隊(duì)來(lái)自清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系高性能計(jì)算所，現(xiàn)在已完結(jié)天使輪、PreA、PreA+三輪融資，除中科創(chuàng)星、聯(lián)想創(chuàng)投等組織外，同為“清華系”的AI明星上市公司智譜亦參與投資。

在Token工業(yè)維度，該公司還強(qiáng)調(diào)，長(zhǎng)時(shí)間來(lái)看，處理供需問(wèn)題還需聚焦國(guó)產(chǎn)算力、國(guó)產(chǎn)模型的開(kāi)展、協(xié)同，處理諸如國(guó)產(chǎn)推理環(huán)節(jié)長(zhǎng)時(shí)間依賴海外引擎，難以充沛釋放國(guó)產(chǎn)硬件性能等問(wèn)題。這也與該公司另一項(xiàng)首要事務(wù)相關(guān)。該公司的赤兔推理引擎，即主打“徹底自主研制的國(guó)產(chǎn)推理引擎”。公司聯(lián)合開(kāi)創(chuàng)人唐適之稱，海外推理引擎用在國(guó)產(chǎn)算力上，好像“把西式烤面包的技術(shù)直接用來(lái)蒸饅頭”，其間必然存在不適配問(wèn)題，影響終究作用。而國(guó)產(chǎn)推理引擎能在居中的AI Infra層處理問(wèn)題，提升國(guó)產(chǎn)算力在模型部署中的功率和精度，從根上處理“模型變笨”等問(wèn)題。

Token的“狂飆”仍在持續(xù)，高盛此前猜測(cè)，跟著Agent落地企業(yè)場(chǎng)景，預(yù)計(jì)2030年全球Token消耗量較2026年將增加24倍。

在這一背景下，提升服務(wù)質(zhì)量，處理供需錯(cuò)配也變得益發(fā)重要。而關(guān)于眼前并不盡如人意的現(xiàn)狀來(lái)說(shuō)，企業(yè)、開(kāi)發(fā)者乃至一般用戶也需更多考慮怎么“防騙”“避坑”。

綜合職業(yè)、組織觀念來(lái)看，無(wú)論是否運(yùn)用智能路由、企業(yè)網(wǎng)關(guān)等工具，用戶都需注意辨認(rèn)公開(kāi)標(biāo)價(jià)背面的“實(shí)在本錢陷阱”；避免盲目下單“無(wú)限量”套餐，墮入逆向挑選的被動(dòng)位置；而“死磕”單一模型，不分級(jí)、分層、分場(chǎng)景運(yùn)用，也容易既浪費(fèi)錢又影響作用。

此外，關(guān)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，大額打包收購(gòu)，但缺少一致口徑和流程設(shè)計(jì)，讓各部門(mén)隨意調(diào)用的“粗放式”Token用法，也會(huì)導(dǎo)致諸多問(wèn)題。長(zhǎng)時(shí)間來(lái)看，能更早建立起高效的Token運(yùn)營(yíng)體系，關(guān)于將AI轉(zhuǎn)化為實(shí)在的商業(yè)價(jià)值來(lái)說(shuō)十分關(guān)鍵。投資者應(yīng)充分了解相關(guān)法律法規(guī)，自行承擔(dān)全部風(fēng)險(xiǎn)與責(zé)任。