今日行业协会传达最新政策,一边做饭一边燥热的应对策略

今日行业协会发布最新研究成果,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。专业售后团队，客服热线随时待命

怀化市麻阳苗族自治县、宁波市宁海县 ，广西贺州市平桂区、内蒙古鄂尔多斯市康巴什区、果洛久治县、温州市泰顺县、湘西州永顺县、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特后旗、牡丹江市爱民区、陇南市宕昌县、长春市南关区、兰州市永登县、定安县定城镇、梅州市梅江区、新乡市卫辉市、昭通市镇雄县、东莞市沙田镇 、德阳市中江县、上海市青浦区、长治市襄垣县、红河石屏县、攀枝花市东区、聊城市高唐县、宣城市旌德县、齐齐哈尔市碾子山区、本溪市明山区、吉安市吉水县、长春市南关区、白城市镇赉县

刚刚信息部门通报重大更新,本周行业报告披露政策新动向,一边做饭一边燥热的应对策略，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24小时在线，随时响应需求

文昌市东郊镇、邵阳市隆回县 ，广西桂林市秀峰区、内蒙古阿拉善盟阿拉善左旗、荆门市掇刀区、滨州市惠民县、朝阳市龙城区、漳州市龙海区、芜湖市鸠江区、鹤岗市东山区、合肥市巢湖市、屯昌县坡心镇、内蒙古乌兰察布市商都县、太原市万柏林区、自贡市沿滩区、松原市乾安县、开封市尉氏县 、长治市沁县、黔南贵定县、延边和龙市、大理宾川县、大同市天镇县、龙岩市漳平市、果洛达日县、白沙黎族自治县金波乡、上海市闵行区、广西桂林市资源县、梅州市五华县、扬州市宝应县、陇南市礼县、台州市三门县

全球服务区域: 滨州市邹平市、内蒙古巴彦淖尔市乌拉特前旗 、广西百色市田林县、金华市义乌市、潮州市湘桥区、巴中市通江县、平顶山市汝州市、朔州市应县、绥化市安达市、青岛市崂山区、汉中市西乡县、乐东黎族自治县利国镇、孝感市云梦县、九江市修水县、内蒙古赤峰市松山区、攀枝花市东区、新乡市新乡县 、重庆市南岸区、葫芦岛市南票区、上海市虹口区、琼海市嘉积镇、广西南宁市上林县

昨日官方渠道公开新变化,昨日官方发布行业通报,一边做饭一边燥热的应对策略，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：智能派单系统，维修师傅快速上门

全国服务区域: 临沧市凤庆县、黑河市北安市 、鹰潭市余江区、抚州市金溪县、萍乡市安源区、晋中市灵石县、天水市麦积区、昆明市呈贡区、齐齐哈尔市铁锋区、杭州市余杭区、南充市营山县、广西崇左市龙州县、衡阳市衡南县、聊城市莘县、阜新市清河门区、长治市平顺县、重庆市铜梁区 、牡丹江市林口县、大兴安岭地区加格达奇区、四平市铁西区、福州市永泰县、孝感市汉川市、济南市商河县、合肥市庐阳区、烟台市蓬莱区、宁夏固原市西吉县、安阳市林州市、遂宁市安居区、大庆市大同区、长沙市长沙县、茂名市高州市、内蒙古通辽市开鲁县、合肥市包河区、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市、黔东南镇远县、海东市平安区、广州市黄埔区、焦作市马村区、西双版纳景洪市、内蒙古呼和浩特市武川县、凉山美姑县

可视化故障排除专线，实时监测数据:本月官方渠道发布行业新报告,一边做饭一边燥热的应对策略

在忙碌的日常生活中，做饭是我们每天必做的事情之一。然而，有时候厨房里的燥热环境会让人感到不适，影响烹饪的心情和效率。那么，一边做饭一边燥怎么办呢？以下是一些有效的应对策略，帮助您在炎炎夏日保持清凉，享受烹饪的乐趣。 ### 1. 通风换气，保持空气流通 首先，确保厨房的通风良好。打开窗户，让新鲜空气流通进来，带走厨房里的热气和油烟。如果条件允许，可以考虑安装一台排风扇，加速空气流通，降低厨房温度。 ### 2. 选择合适的烹饪时间 尽量选择在气温较低的时间段做饭，如早晨或傍晚。这时，厨房里的温度相对较低，烹饪过程中不会感到燥热。 ### 3. 穿着舒适 在厨房烹饪时，穿着透气、吸汗的衣物，如棉质T恤和短裤。这样可以减少身体的热量积累，提高舒适度。 ### 4. 使用厨房电器降温 利用厨房电器，如空调、电风扇等，降低厨房温度。空调可以迅速降低室内温度，而电风扇则可以加速空气流通，带走热气。 ### 5. 烹饪技巧 在烹饪过程中，可以采取以下技巧降低燥热感： - 尽量减少高温烹饪，如煎、炒、炸等，改为蒸、煮、炖等低温烹饪方式。 - 使用高压锅或电饭煲等快速烹饪工具，缩短烹饪时间。 - 合理安排烹饪顺序，先煮、炖、蒸等耗时较长的菜肴，再进行炒、煎等高温烹饪。 ### 6. 饮食调整 在炎热的夏天，饮食应以清淡为主，多吃蔬菜、水果和豆制品，少吃油腻、辛辣的食物。同时，多喝水，保持身体水分充足。 ### 7. 休息与调整 在烹饪过程中，适当休息，避免长时间站立或做重复动作。可以利用烹饪间隙，到凉爽的地方休息一下，缓解燥热感。 ### 8. 保持厨房整洁 保持厨房整洁，不仅可以提高烹饪效率，还能在一定程度上降低燥热感。定期清理油烟机、炉灶等设备，确保厨房通风良好。 总之，一边做饭一边燥热并不可怕，只要采取适当的应对策略，就能在炎炎夏日里保持清凉，享受烹饪的乐趣。希望以上建议能对您有所帮助。

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。