Token是什麼？你跟AI聊天，背後到底燒了多少錢？

用過AI的人應該都聽說過一個詞,Token 你可能在拆GPT Cloud的使用額度裏見過它 也可能聽別人說這個模型特別燒Token 甚至有人工作做到一半時突然發現 Token額度沒了 那Token到底是什麼呢? 爲什麼AI公司要用Token來計算成本? 它跟我們每個月的訂閱費有什麼關係呢? 今天我們就來聊聊Token 在AI術語中意爲詞源 翻詞的詞,一元前兩元前的元 這個名字其實翻譯的挺有意思的 因爲Token雖然不是真的錢 但在今天的AI世界裏 你完全可以把它理解成 一個和錢密切相關的單位 AI讀了多少東西要算Token 寫了多少東西要算Token 思考了多少也會消耗Token 到了企業和API這一段 很多AI服務最後收費的時候 看的就是用了多少Token 不過有人可能馬上會說 我天天用拆GPT,從來沒買過Token呢 我只是每個月交一次訂閱費 沒錯,因爲我們大多數人使用AI 都是付訂閱費 你不是沒有消耗Token 只是AI公司沒有把Token的賬單拿給你看 它把這些成本包含進了訂閱費裏面 這就像手機套餐 你一個月交固定的月費 裏面包含一定的流量 你每天刷視頻,看網頁,打視頻電話 運營商不會在你沒使用一次時 就跳出來告訴你 你剛纔用了500MB,請付多少錢 Token也是一樣的 對中度和重度的AI訂閱用戶來說 用的越多越划算 這點有點像AI資助餐 那AI公司爲什麼敢這麼賣呢 跟資助餐是一個道理 有人一天跟拆GBT聊幾個小時 而有人買完會員三天才想起來問一句 平臺算的是所有人的平均賬 所以某種程度上 重度用戶其實佔了輕度用戶的一點便宜 但是資助餐也不是無限的 很多經常使用AI的人 應該都碰到過一個特別煩的情況 就是工作做到一半時 額度突然用完了 或者代碼跑到一半 報告改到一半 資料剛分析到關鍵的地方時 高級模型突然不能用了 這時候怎麼辦呢 是等幾個小時的額度恢復 還是購買額外的credits繼續幹呢 這時候普通用戶 第一次會很明顯地感覺到 原來AI背後真的有一個表 平時交的固定訂閱費 所以你看不到token 但是當你把套餐裏的額度吃完後 這個隱藏的成本就開始顯露出來了 當然credits和API不是一回事 你可以把credits理解成 手機套餐裏的流量用完後 要再買一個流量包 而真正到了企業和開發者那裏 token這個電錶 纔會直接擺到桌面上 那token到底是怎麼被消耗的呢 我們舉一個例子 比如你輸入幫我分析一下 爲什麼加拿大最近房價 沒有明顯地上漲 我看起來只是打了 二十幾個中文字 但AI處理的可遠遠不止這些 首先你輸入進去的內容 叫做input token 也就是輸入次元 但是如果你們前面 已經聊了半個小時 AI需要理解 你現在到底在問什麼 它還要結合 你前面的對話和上下文 所以屏幕上 只是新輸入了這二十幾個字 AI需要幾百幾千 甚至幾萬個token來處理 這有點像你去餐館點餐 你跟服務員說 跟上次的一樣 服務員要想聽得懂 前提是他還得記得 你上次點是什麼 AI也是一樣的 還有一種token叫做catch token 也就是緩存次元 簡單來說 有些內容AI剛纔已經讀過 現在又要重新使用 有些平臺會給這一部分 更便宜的價格 你可以簡單理解成 第一次讀原價 再讀打折 普通消費者基本感覺不到 但一家每天調用 AI幾十萬次的公司 緩存省下來的錢 就可能非常樂觀 資料讀進去了 接下來AI開始 想 如果你問 美國首都是哪裏 這個很簡單 基本不需要複雜的推理 但如果你問它 結合利率 就業 人口和住房供應 分析未來一年 美國的房地產市場走向 那就完全不一樣了 AI需要比較各種因素 判斷什麼重要 什麼相互矛盾 最後再形成結論 在這個過程中 就會消耗大量的 reasoning token 也就是推理次元 最後AI可能 只給了你500個token的答案 你一看就這麼點東西 但它爲了寫出 這500個token的答案 背後可能進行了 大量的推理 如果你再說 別憑記憶 幫我查一下最新的數據 它可能還會去搜索 央行 普及局 行業協會和媒體的報道 搜回來的資料也得讀 讀進去又需要增加input 比較資料又需要reasoning 有些平臺搜索工具本身 還會另外收費 所以你只是說了一句 幫我查一下 背後可能已經跑了 好幾輪的搜索 閱讀和推理 這裏順便 糾正一個常見的誤解 有人覺得 我用中文跟ChaiGT說話 是不是AI得先翻成英文 用英文想 然後再翻成中文 通常不是的 今天的大語言模型 本身就可以 直接處理中文 英文和很多其他語言 中文輸入後 會直接被切成 模型可以處理的token 當然 不同語言的切分方式不同 所以同樣表達一件事 中文和英文 消耗的token 也未必完全一樣 最後 AI把答案 一個token一個token的 生成出來 這部分就是output token 也就是輸出詞元 所以一次 看起來很簡單的對話 背後可能經歷了 輸入 管存 推理 搜索 最後到輸出 普通用戶用AI 通常只限於你問他答 真正燒token的是 現在越來越流行的 AI agent智能題 agent是什麼呢 比如你可以告訴他 這個任務你自己處理 做好了再停 於是他自己查資料 寫 檢查 發現不好 重新修改 還可以交給另一個agent 再檢查 第二個agent說 這裏不行 第一個agent再重新做 這有點像AI 自主地爲你打工了 當然 它也會自主地替你花錢 前些天 中國一家遊戲公司 曾分享過一個 很誇張的例子 有同事爲了一個項目 搭了幾十個AI agent 一起寫作 晚上程序跑起來後 這個人回去睡覺了 可是AI沒有睡 一個agent寫 另一個agent檢查 檢查完覺得不行 退回去重寫 寫完再檢查 上一個AI產生的輸出 到了下一個AI那裏 又變成了新的輸入 一輪接一輪 結果這些agent 非常的敬業 大約連續跑了13個小時 第二天他回來一看 花掉了大約200萬人民幣 一個晚上就燒掉了 差不多30萬美元 是不是很誇張 我們以前總覺得 機器最大的優勢 就是不用付工資 沒錯 但是不付工資 不代表它不燒錢 人累了要休息 AI不用休息 也不用付加班費 只要程序不叫它停 它就可以不停地 讀 寫 檢查 修改 然後不停地燒token 那企業到底是怎麼 被這些token付錢的呢 這時候才真正輪到API 普通消費者走訂閱 而企業和開發者 大量調用模型的時候 更多會進入 按量計算的API模式 這個時候 AI公司最常見的 報價方式就是 每100萬個token多少錢 而且一般至少分成兩欄 輸入多少錢和輸出多少錢 比如一家AI公司的價格是 輸入每100萬個token1美元 意思就是 你讓AI讀進去 100萬個token 收費1美元 AI行業報價時 常用的計量單位 是100萬個token 那每家AI公司的 API收費差別大嗎 非常之大 最普通的Gemini 2.5 Flashlight 每100萬個輸入詞源 大約10美分 輸出是40美分 100萬個token輸入 才幾分錢 便宜的確實驚人 我們再看一看貴一點的 比如Athropic的 Cloud Fable 5.1 每100萬個輸入詞源 要10美元 輸出50美元 再看看OpenAI的 GPT 5.25 Pro 輸入30美元 輸出180美元 同樣是100萬個token 便宜的和貴的input 相差600倍 而output相差450倍 這相當於有人 出行坐公交車 而有人坐法拉利 所以 AI的計算不是免費的 普通消費者看到的是 訂閱費 額度和credits 企業看到的是 input output和token的賬單 表現形式雖然不一樣 背後算的都是成本 雖然token本身不是錢 但它就像 AI世界裏的電錶 普通人使用AI的時候 這個電錶藏在訂閱費後面 到企業和API 電錶就直接擺到桌面上了 你讓AI讀的越多 想的越多 做的越多 這個表就賺得越快 所以token 它不只是一個技術名詞 它後面真的連着錢 好了 這期節目就到這裏了 這裏是B常識 換個角度 我們看看常識之外 我們下期節目再見