近日官方发布重大研究报告,“接了一个又大又长的客人：一场难忘的接待经历”

本月行业报告公开最新政策,如何正确理解Token经济学？,很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下。维修专线服务，师傅快速上门处理

东莞市长安镇、湘潭市湘乡市 ，盘锦市双台子区、儋州市光村镇、丽水市云和县、岳阳市华容县、晋中市榆次区、鸡西市城子河区、扬州市仪征市、新乡市卫滨区、眉山市丹棱县、益阳市安化县、烟台市蓬莱区、三亚市天涯区、梅州市丰顺县、朔州市平鲁区、海口市秀英区 、泉州市永春县、宣城市广德市、白山市江源区、杭州市滨江区、广西来宾市忻城县、保山市隆阳区、玉溪市澄江市、万宁市南桥镇、鸡西市鸡东县、济宁市嘉祥县、怀化市麻阳苗族自治县、岳阳市云溪区

本周数据平台今日官方渠道公布最新动态,今日官方发布行业最新通报,“接了一个又大又长的客人：一场难忘的接待经历”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：售后服务中心热线，电话网络全渠道

玉树杂多县、玉溪市江川区 ，泰安市东平县、潍坊市寒亭区、东莞市清溪镇、大连市甘井子区、成都市锦江区、泉州市泉港区、新乡市延津县、南昌市安义县、宁夏中卫市沙坡头区、新乡市卫滨区、信阳市息县、内蒙古赤峰市克什克腾旗、扬州市广陵区、榆林市靖边县、怀化市麻阳苗族自治县 、临沂市平邑县、重庆市开州区、阜阳市颍州区、广元市朝天区、玉树曲麻莱县、南平市延平区、永州市江华瑶族自治县、成都市简阳市、临高县临城镇、南充市南部县、广西柳州市融水苗族自治县、朔州市平鲁区、普洱市思茅区、上饶市余干县

全球服务区域: 威海市环翠区、濮阳市濮阳县 、泉州市鲤城区、常德市临澧县、曲靖市马龙区、忻州市岢岚县、双鸭山市四方台区、东方市东河镇、福州市永泰县、荆州市监利市、黔西南册亨县、常州市武进区、内蒙古兴安盟科尔沁右翼中旗、广西柳州市柳南区、南充市蓬安县、河源市和平县、吉林市磐石市 、苏州市常熟市、海西蒙古族都兰县、楚雄元谋县、澄迈县文儒镇、西安市灞桥区

近日研究机构传出突破成果,昨日研究机构传递最新成果,“接了一个又大又长的客人：一场难忘的接待经历”，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：客服中心支持电话、APP多渠道服务

全国服务区域: 四平市伊通满族自治县、万宁市东澳镇 、孝感市孝南区、伊春市南岔县、陇南市康县、张家界市桑植县、牡丹江市穆棱市、昌江黎族自治县七叉镇、甘南合作市、张家界市桑植县、丹东市凤城市、福州市长乐区、滨州市无棣县、十堰市房县、杭州市桐庐县、开封市禹王台区、红河建水县 、南平市顺昌县、东莞市大朗镇、保山市隆阳区、宜宾市翠屏区、东莞市麻涌镇、甘孜雅江县、马鞍山市含山县、普洱市景谷傣族彝族自治县、长治市黎城县、吉林市龙潭区、镇江市句容市、大理洱源县、文昌市会文镇、汉中市洋县、青岛市城阳区、天津市滨海新区、昭通市昭阳区、上海市闵行区、成都市简阳市、曲靖市宣威市、鸡西市鸡东县、烟台市蓬莱区、九江市柴桑区、黔东南雷山县

专家技术支援专线:今日官方传达研究成果,“接了一个又大又长的客人：一场难忘的接待经历”

在我国繁华的都市中，每天都有着无数的故事在上演。而在这其中，有一段关于“接了一个又大又长的客人”的故事，至今仍让我记忆犹新。 那是一个阳光明媚的午后，我作为酒店的前台接待员，正忙碌地处理着各种客人的入住手续。突然，一位身材魁梧、高大的客人走进了酒店大堂。他身穿一身深色西装，手里提着一个硕大的行李箱，显得格外引人注目。 我立刻放下手中的工作，微笑着迎了上去：“您好，欢迎光临我们酒店。请问您需要办理入住手续吗？” 客人点了点头，我引领他来到了前台。在办理入住手续的过程中，我注意到他的行李箱实在太大太长了，几乎占据了整个前台的空间。我好奇地问：“先生，您的行李箱里装的是什么？为什么这么长？” 客人微笑着回答：“这是我的一幅画，它对我来说意义非凡。这次来我国，就是想将它送给一位好友。” 听到这里，我不禁对这位客人产生了浓厚的兴趣。原来，他是一位来自国外的著名画家，此次来我国是为了参加一个艺术展览。这幅画是他耗时数年创作的，长两米多，宽一米，堪称巨作。 在了解到客人的来意后，我立刻表示要为他提供最好的服务。我主动提出帮他将画箱搬进房间，并为他安排了一个宽敞的房间，以便他存放这幅珍贵的画作。 当天晚上，客人邀请我参观他的画作。当我看到这幅长卷时，不禁为之震撼。画中描绘了一幅美丽的山水画卷，山峦起伏，云雾缭绕，仿佛将我带入了一个仙境。客人告诉我，这幅画是他心中理想的家园，他希望通过这幅画，传达出对美好生活的向往。 在接下来的几天里，我成了这位客人的贴心助手。我陪他参观展览、品尝美食、游览名胜古迹。在这个过程中，我们结下了深厚的友谊。客人也对我表示了感谢，他说：“谢谢你，我的朋友，是你让我感受到了我国人民的热情好客。” 终于，客人的展览即将结束，他准备回国了。在送别他的那天，我帮他将画作打包好，并亲自送到机场。在安检口，客人紧紧地握住我的手，深情地说：“谢谢你，我的朋友，你的帮助让我这次旅行变得如此难忘。” 看着客人远去的背影，我心中充满了感慨。这次接待一个又大又长的客人的经历，让我明白了友谊的可贵，也让我更加热爱自己的工作。我相信，在未来的日子里，我还会遇到更多像这位客人一样有趣的人，与他们共同创造更多美好的回忆。

文 | 解码 Decode去年 5 月，当大模型厂商卷起价格战时，Tokens 大概率是出镜率最高的英文单词。简单来说，Tokens 是大语言模型（LLM）用来切割自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为 " 字 " 或 " 词 "。就像工业时代用 " 千瓦时 " 度量电力消耗，互联网时代用 "GB" 度量数据流量，AI 时代用 "Token" 来度量模型的工作量。一个 Token 可以理解为一个词或词片段（中文里可能是一个字或词语）。Tokens 的调用量，本质反映了模型推理过程的计算量。而计算量的高或低，直接揭示了模型在实际应用中的能力、成本、速度和可行性。因此，从 Tokens 角度跟踪 AI 应用落地进展，就是一个非常深刻且切中要害的视角。它意味着我们将 AI 从一种 " 黑箱魔法 " 或纯粹的技术概念，拉回到了一个可度量、可分析、可商业化的实际生产要素的层面。简单来说，这意味着我们不再只关注 AI" 能做什么 "，而是开始量化分析它 " 做了多少 "、" 效率多高 "、" 成本多少 " 以及 " 价值多大 "。谁在消耗 tokens？模型厂商以 tokens 为主要定价单位的底层逻辑是：模型调用时的 tokens 消耗量与相应算力投入存在强关联性。而另一条暗线则是，算力投入链接了营收与 tokens 调用量。换个说法就是，模型厂商营收与其 tokens 调用量呈现显著同步的高增趋势。2024 年 6 月至 2025 年 6 月，OpenAI 大模型基础设施——微软 Azure 云的日均 tokens 调用量从 0.55 万亿上涨至 4.40 万亿，与此同时，OpenAI 年化营收（ARR）从 2024 年 12 月的 55 亿美元增长至 2025 年 6 月的突破 100 亿美元，并在 2025 年 8 月达到 120 亿 -130 亿美元。也就是说，谁消耗 tokens 更多谁就是基模厂商的主流商业模式。就目前来看，OpenAI、Anthropic、字节跳动等基模厂商主要有 C 端和 B 端两种，其中 C 端包括原生聊天助手、工具类原生应用（影视、图片、编程等）的订阅收入、付费功能以及与内部 C 端产品整合后的间接收入（如 Google Chrome）；B 端则包含为大客户落地 AI 应用和企业直接 API 调用。C 端的 tokens 调用量，主要贡献者有三个：1 大流量池产品内部的附加 AI 功能2024 年 5 月谷歌搜索上线的 AI Overview 功能，至 2025 年二季度月活已超 20 亿。国海证券预测，AI Overview 功能单日 tokens 消耗量在 1.6 至 9.6 万亿区间内，在 2025 年 7 月 Google 日均 tokens 调用量中的占比为 4.9% 至 29.4%。抖音、剪映、今日头条等同样为大流量池 C 端产品，月活量级已达到 10 亿（2025 年 3 月）、7 亿（2025 年 7 月）、2.6 亿（2024 年下半年月均）。百度之于搜索、美图秀秀之于图像，大流量 C 端应用的 AI 改造都是上述逻辑。据非凡产研，2025 年 7 月百度 AI 搜索访问量居国内智慧搜索品类第一、美图秀秀的国内访问量 / 存量月活、新增下载量依旧居图像品类第一，且月度收入仍在环比提升。2 原生聊天助手ChatGPT 聊天助手保有较大 C 端用户规模，2025 年 7 月 APP+ 网页端合计月活达 10.15 亿，是 OpenAI 重要 Tokens 调用量驱动因素。3 视频赛道拥有较大用户基础的新兴应用除产品内置 AI 功能、聊天助手外，图像、视频、陪伴、办公、教育赛道内均出现了有较大潜力的 C 端新兴 AI 应用。字节跳动进行多维度布局，推出醒图 / 星绘（图像）、即梦（视频）、猫箱（陪伴）、豆包爱学（教育）等 AI 应用。其中醒图、即梦 7 月月活达到 4924 万（当月收入 59 万美元）、1393 万（当月收入 58 万美元），已成为图像、视频赛道内拥有较大用户量级的产品；猫箱 7 月月活 794 万，当月收入达 112 万美元，商业转化效率较高。例如接入 gpt-image-1、Leonardo.AI 的 Canva，用于文生图、文生视频、图像补全等除文本模态外的编辑、生成场景。根据 Gemini、Kimi 等大模型的折算口径，单张图片的输出（输入）tokens 消耗量在 1024（kimi）— 1290（Gemini）之间。B 端 tokens 调用量主要源于企业级 AI 应用。其所呈现出来的特征，一是渗透率较高，Google 发布的 " 全球 601 个领先企业 AI 应用案例 " 显示，各大规模的企业已开始尝试将生成式 AI 投入生产，涉及汽车与物流、商业与专用服务、金融服务、医疗与生命科学、酒店与旅游、制作、工业与电子、媒体、营销与游戏、零售、科技、通信、公共部门与非盈利组织 "11 大行业。二是基模厂商的 B 端收入比例较大。数据预测 2025 年 OpenAI 来自 B 端的 ARR 收入占比达 54%；Anthropic 占比达 80%。谷歌透露 Gemini 企业客户超过 8.5 万家，推动调用量同比增长 35 倍；火山引擎大模型收入 2024 年在国内公有云市场中份额排名第一，占比达 46.4%（外部使用量，不包括豆包等内部 APP）。技术迭代解锁应用需求越来越多的 tokens 调用量，并非因为更大参数的大模型，而是推理增强、多模态、Agent 化、长上下文转型共同作用的结果。用一句话概括既是：技术迭代解锁应用需求。以 GPT-5 和 Grok4 为例：GPT-5 把 " 更强的推理能力（通过引入 test-timecompute）+ 多模态 + 更长上下文 + 更严格的安全控制等 " 置于产品默认层面；Grok4 核心升级则是把 " 原生工具调用 + 多代理协同推理 + 超长上下文等 " 做成一个可商用产品。GPT-5 和 Grok4 如此设置的目标，是希望借助技术迭代增强 AI 在更复杂、更具备 " 生产力 " 的关键场景下的实用性、准确性，并且使得 AI 应用加速落地。举个例子，假设原来 1 轮客服对话服务消耗 200tokens，升级后客服问答场景中的大模型推理过程将扩展成：客户意图澄清 + 内部知识库检索 + 逻辑校验 + 答案润色 4 个环节，即 4 轮内部推理，每轮 150～200tokens，最终消耗 600 至 800tokens。类似的案例在对应的推理增强、多模态、Agent 化、长上下文转型中都能找到，其最终结果是双向增强，存量 AI 应用场景的解决方案更好，对应的 tokens 调用量也倍数增长。随着技术趋势的不断推进，大量原本因 " 不准、不全、不落地 " 而被搁置的需求将被解锁。当准确率、可控性跨过可行性线后，用户特别是 B 端企业（有生产力场景需求）或将从观望转为批量采购。总结起来就四点，推理增强把能用变成敢用、多模态把单点工具变成端到端工作流、Agent 化把对话变成可审计的业务系统、长上下文把项目级任务放进模型。与此同时，虽然 tokens 调用量倍数增长，但定价却是直线下降。比如 xAI 的 Grok-4-Fast，输出百万 Token 仅需 0.5 美元（约 3.5 元人民币），但比起国内基模厂商来还是不够狠，去年 9 月阿里通义千问主力模型最高降价 85%，Qwen-Turbo 低至 0.3 元 / 百万 Tokens。其中一部分原因是基模厂商的价格战，让 " 一百万 Tokens 的钱 , 都买不了钵钵鸡 "，也有一部分是因为模型厂优化算力成本的结果。2024-2025 年，为优化大模型算力成本，模型厂商进行了压缩大模型单次推理计算量（稀疏化、量化、投机解码）、提升 GPU 利用率（连续批处理、编译器融合）以及换用租金更便宜的云、芯片（国产替代、专用 ASIC）等方面的尝试，平均 tokens 定价实现了较大降幅。此外模型厂商还进一步通过 " 模型分层 + 价格分层 " 的多样化策略压低模型的使用门槛，让中小预算客户也可接入，比如：OpenAI 用 GPT-5-mini/nano 覆盖轻量场景；Google 以 Gemini 2.5 Flash 主打 " 极速低价 "；Anthropic 用 Claude 3.5 Haiku 提供中等规模、高性价比选项等。因此一个 AI 飞轮就已成型，当模型使用成本下降，企业 / 个人调用 ROI 随之上升，更多应用需求从观望向采购转化，促进 tokens 调用量倍数增长的同时，AI 应用随之迎来生态繁荣。Token 经济学就意味着，可以直观的获得以下几个关键进展的洞察：成本与经济效益的量化、技术效能与模型能力的评估、应用场景的深化与演化以及商业模式与市场格局的清晰化。其中成本与经济效益的量化是最直接、最商业化的意义。尾声如果把 AI 大模型想象成一个 " 知识电厂 "，Token 就是它发出的 " 度电 "，你的提示词就是 " 合上电闸 " 的指令，AI 应用开发者就像是 " 家电制造商 "。从 Tokens 角度跟踪进展，就相当于电力公司和社会在跟踪：全社会总用电量（AI 应用的总规模）增长了多少？哪种家电（哪种 AI 应用）最耗电（消耗 Token 最多）？发电技术是否进步了（模型效率）？每度电的成本是否下降？新的高能效家电（高效的 AI 应用）是否被开发出来？从 Tokens 角度跟踪 AI 应用落地进展，意味着 AI 行业正在走向成熟、务实和工业化。它摒弃了早期对参数规模和技术炫技的过度关注，转而聚焦于一个更根本的问题：如何以可承受的成本，可靠地利用 AI 能力来解决实际问题并创造商业价值。这标志着 AI 不再是实验室里的玩具，而是真正成为了驱动下一代技术和商业创新的基础效用。作为从业者、投资者或观察者，理解 Token 经济学，就如同在互联网时代理解带宽成本一样，至关重要。