來源 | 伯虎財經(jīng)（bohuFN）

作者 | 楷楷

“低價賣Token并對第三方開放，看起來很友好，但那是一個陷阱?！?/p>

近日，小米集團MiMo負責人羅福莉在X平臺發(fā)文，將Token價格戰(zhàn)比喻為“陷阱”，提醒大模型公司不應(yīng)該盲目參與價格戰(zhàn)。

幾天之前，Anthropic突然宣布切斷第三方工具對Claude訂閱的訪問權(quán)限，這也是羅福莉發(fā)文討論Token定價邏輯的契機。

在這場全民“養(yǎng)龍蝦”的Token狂歡中，羅福莉的公開信和Anthropic的“封殺令”，成為行業(yè)中罕見的“不同聲音”，給這股熱潮潑下了冷水。

但問題是，大模型廠商當真算不清這筆成本賬？還是說，這只是行業(yè)一場心照不宣的博弈，用狂燒的Token換取一張通往未來的入場券，賭的是AGI的未來。

如果是這樣的話，誰還能叫醒一個正在裝睡的人。

01 Anthropic撐不住了

幾天前，Anthropic向所有用戶發(fā)送郵件，宣布自當?shù)貢r間4月4日下午3點起，Claude Pro和Max訂閱將不再覆蓋OpenClaw等第三方工具的使用。

事出突然，Anthropic給用戶送了一筆一次性補貼，金額剛好等于一個月訂閱費。但相較于從前花200美元月費就能無限量調(diào)用Claude的好日子，這筆補貼顯然只是杯水車薪。

消息一出，社交媒體瞬間炸鍋，用戶們破口大罵，鋪天蓋地都是“過河拆橋”的論調(diào)，因為OpenClaw創(chuàng)始人彼得·斯坦伯格跟Anthropic的恩怨早已有之。

OpenClaw最初上線時命名為Clawdbot，由于名字跟Anthropic旗下的Claude高度相似，被Anthropic一份律師函要求改名，梁子算是結(jié)下了。

更重要的是，在OpenClaw驗證了市場對開源智能體的需求后，Anthropic隨即推出了Claude Cowork，除了安全考量之外，這也被認為是想用自家產(chǎn)品取代OpenClaw。

但這些都不足以解釋“封殺令”的全部，真正讓Anthropic下決心動刀的，是成本問題。

Anthropic在用戶信中提到，“第三方工具對系統(tǒng)造成了過大的壓力，我們必須優(yōu)先保障使用我們核心產(chǎn)品的用戶體驗?！?/p>

外媒稱明星獨角獸Cursor曾在去年進行估算，發(fā)現(xiàn)每月200美元的Claude Code訂閱可能消耗高達2000美元的計算資源，說明Anthropic一直在進行巨額補貼；也有其他分析師指出，Anthropic訂閱制實際消耗的算力成本或高達5000美元。

這意味著，大模型曾經(jīng)的訂閱收費模式，在Agent時代恐怕難以跑通。

一方面，在Agent模式下，Token使用量正以幾何級增長速度膨脹。

當大模型還停留在對話層面時，單輪對話大約消耗1000-3000個Token，平臺只要統(tǒng)計出一個代表大部分用戶的用量均值，就可以跑通訂閱制。

但在Agent場景中，一個用戶背后可能同時跑著10個甚至100個Agent，每個Agent都在

7×24小時地執(zhí)行任務(wù)，每次任務(wù)都會觸發(fā)多次模型推理，隨著交互次數(shù)不斷增多，就形成了“滾雪球式”的Token消耗，靠“少用”補貼“多用”的訂閱制也就失去了平衡。

作為參考，一個普通ChatGPT用戶即使天天聊天，月消耗也不過百萬級；而一個重度“養(yǎng)蝦”用戶，日均消耗Token則在3000萬-1億之間。

但另一方面，大模型企業(yè)的成本并沒有隨著用量暴增而自然下降，反而越走越高。

斯坦福大學(xué)的《2025年人工智能指數(shù)報告》指出，在高效小模型的驅(qū)動下，GPT-3.5 級別的模型推理成本已在過去兩年間下降到了原來的1/280，硬件成本每年下降30%。

只是，推理成本雖然下降了，但訓(xùn)練成本卻依然驚人。更重要的是，全球算力依然處于緊缺階段，越多用戶扎堆使用Agent，越推高了企業(yè)的運營成本。

以O(shè)penAI為例，其對投資者表示，預(yù)計到2028年算力支出將達到1210億美元，屆時虧損可能會達到850億美元，或?qū)⒊揭延猩鲜泄镜奶潛p記錄。

雖然Anthropic的訓(xùn)練成本沒那么高，約為OpenAI的40%左右，但當下也依然處于燒錢狀態(tài)，其自然不想再被第三方工具白薅羊毛。

（圖：OpenAI與Anthropic訓(xùn)練成本對比）

02 卷Token價格是陷阱

Anthropic撐不住了，國產(chǎn)大模型企業(yè)又如何呢？

羅福莉可能是最能共鳴Anthropic的同行，她在社交平臺發(fā)文，稱Claude Code大概率不賺錢，甚至可能在虧損，因為Claude Code的定價邏輯要成立，前提是用戶必須用 Anthropic 自己的框架，否則就會出問題。

她以O(shè)penClaw作為案例，指出接入第三方框架可能帶來的問題：

“我觀察過OpenClaw的上下文管理，很糟糕。在單次用戶查詢里，它會觸發(fā)多輪低價值工具調(diào)用，每次都是攜帶長上下文的獨立API請求，往往超過10萬Token?！?/p>

簡單來說，同一件事，OpenClaw會比Claude Code原生框架多跑幾遍，實際成本會達到訂閱價格的數(shù)十倍。在成本結(jié)構(gòu)上，即便是使用OpenClaw的輕度用戶，也等同于重度用戶。

因此，低價售賣Token并對第三方開放看似對用戶友好，實則是陷阱。企業(yè)為了控制成本，只能降低算力或用更便宜的低智模型；用戶在低智模型上反復(fù)碰壁，使用體驗也并不好。

可是，羅福莉這番發(fā)言卻是國內(nèi)大模型行業(yè)中“少數(shù)的聲音”。至少在當下，大部分大廠及大模型企業(yè)還是將Token吞吐量視為衡量實力的重要指標。

全球大模型聚合路由平臺OpenRouter數(shù)據(jù)顯示，中國大模型的單周調(diào)用量已連續(xù)一個月超過海外模型，調(diào)用量位于前列的都是國產(chǎn)模型，比如小米、階躍星辰、Minimax等。

全球科技大廠也在推波助瀾，比如鼓勵員工多使用AI工具，Meta甚至列出了Token 消耗量排行榜，這已成為科技大廠的隱性KPI。

因此，Token之所以貴，不僅僅在于居高不下的成本，更因為這是一場暫時還看不到盡頭的消耗戰(zhàn)，當所有人都在拼命消耗更多Token，算力便永遠追不上被制造出來的需求。

況且，比起Token消耗到底是不是虛假繁榮這個問題，大模型企業(yè)，更難抵御的是真金白銀的誘惑——在短短3個月里，Anthropic的年化收入便從90億美元飆升至300 億美元。

卷Token價格或許是“陷阱”，但在全球大模型廠商“你追我趕”之際，誰都不愿意先踩下“剎車”。

對于阿里、字節(jié)、騰訊等一線科技公司而言，大家圍繞AI超級入口爭奪已久，但還是無法擺脫“燒錢換流量”的互聯(lián)網(wǎng)打法，發(fā)紅包、增投流能激活DAU，可一旦沒有了“鈔能力”，用戶也會快速流失。

“龍蝦”則成為了新的契機。用戶完成部署后，就相當于將自己的“智能體助手”嵌入了某個云平臺，不僅會產(chǎn)生源源不斷的Token消耗，個人數(shù)據(jù)也會沉淀在生態(tài)體系內(nèi)，遷移成本將變得越來越高，大廠自然不會放過這個新的“生態(tài)入口”。

對于Kimi、智譜等二線廠商而言，“龍蝦”的出現(xiàn)帶動了算力需求，讓它們的模型能夠被調(diào)用起來，API增長也有故事可講，這足以驅(qū)動它們更賣力地銷售API。

從邏輯上來講，羅福莉?qū)τ赥oken的評價是對的，“價格內(nèi)卷”不可能一直持續(xù)。但對于因為“龍蝦”而跑通增長敘事的大模型廠商而言，大家或許還想再“裝睡”一會兒。

03 效率比價格更重要

誰也無法叫醒一個裝睡的人，但現(xiàn)實或許可以——越來越高的Token消耗量并沒有帶來相應(yīng)的利潤增長，這也是大模型企業(yè)無法回避的問題。

以全面對標Anthropic的智譜為例，其在2025年交出了一份“高增長、高虧損”的成績單：全年總收入7.24億元，同比大增131.9%；全年虧損47.18億元，同比擴大59.5%。

智譜創(chuàng)始人張鵬曾表示，智譜要成為Anthropic的平替，甚至開玩笑稱Anthropic賣200美元，我們就賣200元人民幣。今年3月，智譜發(fā)布了一鍵安裝的AutoClaw，個人版39元/月/3500萬Tokens，99元/月/1億Tokens，門檻確實不高。

但背后的賬單也非常沉重。2025年，智譜的研發(fā)開支為31.8億元，同比增長44.9%；沒有基礎(chǔ)設(shè)施的智譜，還需要給第三方算力供應(yīng)商支付高額的采購費，從2022 年的1463萬元飆升至2025 年上半年的 11.45億元。

面對無法繞開兩大剛性支出——研發(fā)投入與算力成本，進入2026年以來，國內(nèi)外云廠商陸續(xù)對AI算力、存儲等相關(guān)產(chǎn)品進行調(diào)價，但國內(nèi)模型相較于海外模型而言，依然便宜。

根據(jù)民銀證券2025年12月發(fā)布的研報，國內(nèi)大模型API平均價格約為 3.88 元/百萬 Tokens，而海外模型約為20.46 元/百萬 Tokens，是國內(nèi)模型API 價格的5倍以上。

價格優(yōu)勢帶來了規(guī)模需求，在這一背景下，國內(nèi)大模型廠商恐怕暫時還不會擺脫價格戰(zhàn)。但在Token消耗大于供給的當下，逐漸收緊免費額度和補貼也是大勢所趨。

羅福莉提到，大模型行業(yè)的出路不是更便宜的Token，而是“更高token效率的Agent框架”疊加“更強大高效的模型”，Agent時代不屬于燒算力最多的人，而是用算力最聰明的人。

這將推動大模型廠商往兩個方向發(fā)展：

一方面，從“算力規(guī)?！鞭D(zhuǎn)向“工程效率”的競爭，單純賣API的企業(yè)將面臨越來越近的天花板，要將模型層跟智能硬件、應(yīng)用產(chǎn)品等深度結(jié)合起來，才能為商業(yè)模式注入更多可能性。

另一方面，推動Token收費的分層定價。當下，主流大模型的計費方式基本上涵蓋了訂閱制、按量計費以及Token Plan套餐，即超額后再按量付費。

長遠來看，Token定價除了簡單地“按量分層”，還可以按推理能力、任務(wù)數(shù)量等維度推出更精細化的付費體系，既能讓平臺緩解算力峰值的壓力，也能進一步增加收入。

比如DeepSeek悄悄上線了“快速模式”和“專家模式”兩個入口，被認為是分成模式的一種全新探索；火山引擎譚待表示，未來可能會孵化出垂直領(lǐng)域的智能體，按回答問題的數(shù)量收費。

當下，Token狂歡或許還會持續(xù)一段時間，但對整個大模型來說，Token成本已經(jīng)成為每一個企業(yè)和用戶都無法忽視的成本因素。

說到底，大模型從來不是一門純粹的技術(shù)生意，而是一場關(guān)于效率與價值的博弈。大模型企業(yè)想做長久的生意，自然也要學(xué)會算賬，只有腳踏實地，才能更好仰望星空。

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