Token价格持续走低，李佳琦直播间半小时卖出2万亿

Token又降价了。

大和最新研报显示，今年8月以来行业Token价格指数已累计下跌约25%。海外头部大模型降幅更突出，OpenAI、Anthropic的综合标价分别下调31%、47%。

另一头，李佳琦直播间把Token放上了“小黄车”，半小时卖出2万亿。不过直播间直接卖的并非Token本身，而是含定量Token的千问基础版会员月卡，原价28元，直播间只要0.01元。算下来，2万亿Token总售价不过1000元。

差不多同一时间，京东也在双11直播间上架了京东云、DeepSeek、智谱、火山Seed等十余家大模型的Token包，开播1小时送出超10亿Token，2小时销量环比增长20倍。

研报数据和实际销售都指向同一件事：Token价格在持续走低。反常识的是，价格暴跌反被视为积极信号，行业普遍认为这将是Token经济真正爆发的起点。

价格走低≠用着便宜，行业总消耗在疯涨

在李佳琦直播间里，阿里巴巴集团副总裁、千问办公CEO陈宇森讲了个比喻：车要加油、家电要通电，AI干活的“燃料”就是Token；只要Token管够，AI就能替你办事。

这个比方说清了Token在AI时代的分量，也解释了用户为什么要为Token掏钱。

但Token并不完全是互联网虚拟空间里的产物，它的生产伴随真实的浮点运算、GPU算力和电力消耗，这也是眼下Token定价的主要依据。斯坦福大学在《2023年AI指数报告》里算过一笔账：GPT-3训练一次耗电1287兆瓦时，相当于3000辆特斯拉并排跑20万英里。

Token价格之所以能大幅暴跌，文章主要就做在这些消耗上，国内大模型厂商的崛起功不可没。DeepSeek、月之暗面等国内企业尝试混合专家架构与重复内容命中缓存等机制，把模型推理时需要激活的参数大幅拉低，从根源上压缩算力消耗；同时，国内大量模型直接开源，用几乎免费且能力够用的产品，倒逼全球大模型厂商集体降价。

原因在于，国内多数大模型厂商一开始就没打算靠Token赚钱。卖Token的主要利润更多流向GPU等上游实物供给环节，而Token价格整体下行的背后，是模型能力逐渐趋同，厂商的差异定价权已然不再。

说白了，卖Token已经不是最赚钱的环节。国内大模型厂商近乎“自毁式”的降价，图的是更大的市场。

说到底，Token要是不降价，AI能派上用场的地方就很少，也很难真正进入生产环节，那种“反复调用、消耗巨大”的任务也跑不起来。价格一落千丈，用得起、用得上的用户多了，AI实际参与的场景反倒更广。经济学里把这叫“杰文斯悖论”：效率上去→单价下来→门槛变低→新用法涌进来→总消耗猛增。

中国信通院的统计数据显示，截至2026年6月，国内Token日均消耗量已达500万亿，而2024年初这一数字还停留在千亿量级，整体增长约5000倍。

更要紧的一点是，Token降价只是在心理上让人觉得用AI划算了，实际情况并非如此。AI能接的活同时变得更精细、更复杂，要烧掉的Token数量也跟着大涨，用户真实的账单反而可能因为用途变多而更高。

产品化竞争加速，厂商重新获得定价权

如前文所说，Token降价打掉的正是厂商自己的定价权。

就目前来看，国内销售Token的厂商主要有几大类型：模型原厂（水源）、公有云大厂（水厂+管网）、独立推理服务商（代工厂）、聚合分销平台（批发零售）、电信运营商（面向大众卖套餐）、传统智算转型厂商（闲置机房改卖Token）。

Workbuddy生成

受这轮Token降价冲击最重的，是把算力加工成Token的制造端，比如独立推理商、Token工厂，以及正在往这行转型的传统算力企业；再往上游走，企业的损失则体现在丢掉了定价权。

新路子其实已经冒出来了。拿水电打比方，价格固定、没有加价空间，但可以拿水电去做成产品卖。Token经济眼下走的正是这一步——产品化。

今年6月，中文在线在机构交流时表示：“国内所有Token消耗份额中，AI短剧与视频生成高居首位，占比达55%；其次是电商与营销(如直播带货、广告营销等)，占比24%；软件开发占比15%。”这组数字把产品化的几个主要方向摆得很清楚。另外，今年下半年竞争激烈的AI办公，也算其中一个。

这些方向的共同点是，Token在产品化竞争里慢慢退到后面，甚至“隐身”了，各家产品收费时基本不再直接亮出Token，而是卖会员月卡、年卡，或者按视频、工作任务这类成品收费。换句话说，整个行业的重心正从“按Token计价”挪到“按结果、按场景、按交付计价”，厂商也借此重新握住了定价权。

在这个过程中，“甩卖”Token甚至成了模型厂商低价获客的重要方式。豆包工作正式上线时推出免费领取30天标准版订阅权益；Workbuddy则在不同时期上线签到领积分、部分模型限时免费等活动。

李佳琦近日在直播间卖Token，道理一样，也是给千问办公变相引流。不过这一动作同时借巨大流量向外传递了两个信号：Token已经开始像日常消费品那样走进大众市场，Token的应用和普及在加速推进。

另一个信号是，除了在调用大模型的产品里买Token，电商平台也开了多家厂商的Token充值入口。销售渠道分化之后，Token从稀缺品到大宗商品的认知锚定得以完成，更多人意识到，Token正在迅速变成AI时代的“水电煤”。

淘宝、京东的Token充值入口。

抢入口、抢分发、抢结算，新一轮“生态圈地”开始了。

其实，直播卖Token只是外显的动作。各大厂商围绕Token经济的这轮“生态圈地”，早已悄然铺开。

“杰文斯悖论”触发之后，Token消耗总量飞速攀升，两年1000倍的增量意味着大盘指数级增长，更早布局的玩家会吃到更多行业增长红利。不过目前各大厂商的发力方向并不完全相同：云厂商更看重算力与结算，互联网大厂、主流的模型厂商则瞄准入口与工作流。

与此同时，行业判断厂商增长潜力的标准，正逐渐转向Token消耗增速和用户绑定深度。原因在于，Token本身正变得越来越不值钱，但Token在哪个平台被消耗、能否长期留存，却越来越值钱。

这一走向，其实很好地解释了模型大厂为何执着于抢夺下一代互联网交互入口，以及当前激烈的AI办公大战。说到底，其本质都是新一轮的“生态圈地”。

产品化竞争加速也在于此。在AI办公领域，办公产品、Agent、数字员工嵌入企业流程后，Token就能在相应产品内消耗；而AI办公本身也是围绕字节、腾讯、阿里办公产品的一场生态竞争，用户深度的习惯养成由此延续，形成的消费黏性会进一步拉高迁移成本。

企业侧持续发力之外，政府方面也已逐步下场。

3月，国家数据局给Token定下中文名“词元”。这个计量单位随后进入国家层面的数据资源统计调查框架和监测体系，用来衡量人工智能产业发展的活跃程度。到了8月，北京经济技术开发区出台“词元十条”，这是首个围绕词元全产业链的系统性支持政策。政策里写得很明确：支持能跨模型、跨模态、跨算力平台接入的词元调用“超级入口”，由它提供全量模型聚合和词元统一结算服务。

换句话说，Token经济要真正起量，关键不在生产端，而在分发层。把全部模型聚合起来、把所有任务调度起来、将全部词元结算掉的“超级分发入口”，正是Token从“生产资源”变成“经济要素”的过程中可以抢先卡住的位置。等到Token价格跌到谷底，Token经济的爆发点也就到了。