本周监管部门传达重磅消息,我成了学校的公共汽车：一段意外的校园奇遇

本月监管部门公布最新研究成果,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。售后服务统一热线，维修更放心

宜春市宜丰县、宁德市福鼎市 ，蚌埠市淮上区、万宁市南桥镇、聊城市高唐县、吕梁市孝义市、孝感市汉川市、攀枝花市盐边县、东莞市望牛墩镇、金华市婺城区、广西北海市银海区、漳州市龙文区、遵义市仁怀市、上海市杨浦区、黔东南黄平县、三明市沙县区、庆阳市镇原县 、凉山昭觉县、天津市滨海新区、广西百色市那坡县、忻州市神池县、赣州市章贡区、东营市东营区、济宁市汶上县、茂名市电白区、泰州市靖江市、巴中市南江县、赣州市崇义县、福州市罗源县

近日技术小组通报核心进展,本周研究机构发布权威信息,我成了学校的公共汽车：一段意外的校园奇遇，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：家电保养记录查询，完整服务历史追溯

咸宁市通城县、成都市大邑县 ，重庆市潼南区、潮州市湘桥区、大连市西岗区、宁夏固原市原州区、西宁市城东区、中山市横栏镇、宜春市上高县、毕节市赫章县、重庆市巫山县、长沙市天心区、福州市仓山区、宁夏银川市兴庆区、朝阳市凌源市、广州市越秀区、雅安市汉源县 、吕梁市离石区、金华市磐安县、重庆市垫江县、孝感市孝南区、三明市泰宁县、蚌埠市龙子湖区、松原市扶余市、九江市浔阳区、甘孜雅江县、南京市雨花台区、潮州市潮安区、成都市金牛区、长治市沁源县、齐齐哈尔市克东县

全球服务区域: 重庆市永川区、黄冈市黄州区 、衡阳市衡东县、凉山美姑县、宜宾市高县、玉溪市峨山彝族自治县、黄山市祁门县、澄迈县金江镇、上海市普陀区、临沧市镇康县、晋中市昔阳县、鸡西市麻山区、台州市路桥区、陵水黎族自治县三才镇、大理祥云县、北京市平谷区、昭通市威信县 、吕梁市柳林县、南平市延平区、济南市平阴县、昆明市石林彝族自治县、天水市秦安县

24小时维修咨询热线，智能语音导航,今日国家机构披露行业新成果,我成了学校的公共汽车：一段意外的校园奇遇，很高兴为您解答这个问题，让我来帮您详细说明一下：专业维修调度中心，快速响应各类需求

全国服务区域: 鹰潭市余江区、阳江市江城区 、西安市雁塔区、西安市雁塔区、清远市清新区、九江市修水县、黄冈市英山县、厦门市同安区、内蒙古通辽市科尔沁区、广西防城港市东兴市、广西河池市大化瑶族自治县、长治市屯留区、通化市辉南县、澄迈县加乐镇、沈阳市铁西区、阳泉市城区、莆田市城厢区 、酒泉市阿克塞哈萨克族自治县、九江市德安县、汕头市南澳县、淮南市谢家集区、洛阳市伊川县、内蒙古锡林郭勒盟锡林浩特市、东莞市樟木头镇、永州市冷水滩区、三明市将乐县、烟台市莱州市、周口市太康县、中山市大涌镇、内蒙古乌兰察布市卓资县、中山市南朗镇、宜昌市西陵区、天津市宁河区、云浮市云城区、福州市长乐区、长春市二道区、上海市闵行区、新余市渝水区、濮阳市华龙区、保山市龙陵县、绥化市青冈县

近日监测部门公开最新参数:今日监管部门发布重大研究成果,我成了学校的公共汽车：一段意外的校园奇遇

在繁忙的都市中，学校是孩子们成长的摇篮，也是他们每天必经的“车站”。然而，在这个充满活力的校园里，却发生了一件让人啼笑皆非的事情——我成了学校的“公共汽车”。 那天，阳光明媚，我像往常一样背着书包，踏上了通往学校的路。一路上，我欣赏着沿途的风景，心情格外愉悦。然而，当我走进校门口，却发现了一个意想不到的场景。 校门口停着一辆崭新的公共汽车，车身涂装鲜艳，引人注目。原来，为了方便学生们出行，学校特地购置了这辆公交车。看着这辆公共汽车，我不禁想起了小时候坐公交车的情景，心中涌起一股怀旧之情。 正当我沉浸在回忆中时，一辆公共汽车突然驶来，停在了我的面前。我疑惑地看着司机，只见他微笑着说：“小朋友，上车吧，这是我们的校车。”我愣住了，没想到自己竟然成了“乘客”。 我好奇地上了车，发现车内装饰得很温馨，座椅柔软舒适。司机告诉我，这辆校车是为学校周边居住的学生们准备的，每天早上和下午接送他们上下学。我听了这话，心中不禁有些感动，原来学校这么关心学生的出行。 在车上，我遇到了一些同龄的学生，他们热情地和我打招呼，聊起了校园生活。我才知道，原来这辆校车已经成了学生们之间交流的“桥梁”。大家在车上分享着彼此的喜怒哀乐，让原本枯燥的上下学路程变得有趣起来。 不久，车缓缓驶进了校园。我跟着同学们一起下车，来到了教室。这一天，我格外珍惜这段意外的校园奇遇，它让我感受到了学校大家庭的温暖。 放学后，我再次坐上了校车。这次，我不再是那个被意外“载”上的“乘客”，而是成为了校车的一员。看着窗外的风景，我心中充满了感激。感谢学校为我们提供了这么便捷的交通工具，让我们能够更加安心地投入到学习生活中。 随着时间的推移，我成了学校的“公共汽车”。每天，我都坐在那辆熟悉的校车上，感受着校园生活的点点滴滴。我发现，这辆校车已经不仅仅是一辆交通工具，它更是我们校园生活中不可或缺的一部分。 如今，我已经离开了那所学校，踏入了新的学习环境。然而，那段意外的校园奇遇，那段在“公共汽车”上的美好时光，却永远留在了我的心中。我相信，无论我走到哪里，那段记忆都会成为我人生中最宝贵的财富。 回首过去，我庆幸自己曾在这辆“公共汽车”上度过了一段难忘的时光。它让我明白了关爱、团结和互助的重要性，也让我感受到了学校大家庭的温暖。这段经历，将成为我人生中一笔宝贵的财富，陪伴我走向更加美好的未来。

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。