重新审视 Token (词元）的属性 TLDR： 之前我也一度觉得是大宗商品/资产 甚至还设想过相关的交易和定价逻辑 也看到不少人提过Token期货，交易所之类 但现在我倾向它只是一种服务，没必要过度金融化 毕竟它没有办法脱离AI推理单独存在，无法被提前生产出来或预先被囤积。但换个角度看，是服务，就天然是分层的、多元的，不同的人有不同的需求，这其实也恰恰奠定了AI 经济必将是百花齐放而非赢家通吃的基础。 在这浪潮中，红利属于能把廉价 Token 加工成更有价值的 Token 卖出去的人。 -------------------------------- 我的一些个人思绪和逻辑： 1、Token (词元）经济从何而来？ 首先它是AI训练转向AI推理的产物， 这是理解 Token 商业模式的基础。 过去模型训练时代，主要是卖算力时间。为什么？因为训练是持续性的大工程，需要大量算力协同工作。这种规模的投入，有资本的大厂基本都会选择自购，毕竟可控性最强，但对于没有能力一次性投入大量资金的团队来说，出于对稳定性的要求，也会倾向选择租赁模式，包下一整段时间的独占使用权，榨干这段时间内算力的所有价值，是一种占用的逻辑。 但随着主流大模型开始进入商用阶段，AI 算力的需求重心也从模型训练转向了推理。你用 GPT聊天、用 Claude写代码、问豆包问题，这些本质上都是在跑推理，每一次调用，都在为你做一次推理和计算。 而推理是相对碎片化的、一次性的、用完即走的。虽然也有不少企业，仍然会采用租赁或自购的模式来跑推理，但对于广大中小开发者和应用方来说，他们对算力独占性的要求并不高，因而额外衍生出了按消耗计费的模式，这样算力服务商就可以把算力资源同时卖给成千上万个客户。 Token (词元) 就是在这种背景下而产生的，衡量每次计算消耗了多少资源的那个单位，你付的钱，就是对这次计算的补偿，本质是消耗逻辑。 所以训练和推理是完全不同的生意形态： 训练时代，商业模式是卖 GPU 时间。 推理时代，商业模式是卖 Token (词元)。 --------------------------------- 2、为何Token (词元) 是服务属性而非商品/金融属性？ 卖Token (词元)，就是卖服务！ Token (词元) 经济，本质是服务经济！ 为什么？ 一个比较直接的原因是 Token (词元）不能被预先生产出来，而是产出后就被消耗掉了，并作为衡量你这次推理服务所消耗资源的参考，来给你计费。 且Token (词元) 的一些特性，也和大宗商品的逻辑不像： - 价格长期下降趋势 - Pay-As-You-Go - 难以标准化 你在Claude的100万Token额度，和你在Minimax的100万Token额度，两者本身是没有可比性的，模型不同，性能不同，定价完全可以不一样。 而大家愿意接受价格差异的原因，也是因为 Token (词元) 本质上计量了一种非标准化的服务，而不同用户对服务的诉求是不同的，有的人看重性能，所以愿意支付溢价，有的人看重成本控制，所以觉得国产开源模型也够用了。 而整个模型市场占有率，并没有出现几家独大，本身也是其服务属性的体现。如果 Token (词元) 是资产，那资产的流动性、网络效应，一定会引发所有资源最终向一个市场集中，形成赢家通吃的局面。但恰巧 Token (词元) 其实是服务，而服务市场天然是分层的、多元的，不同的服务商满足不同的需求，所以才构成了 AI 经济百花齐放的基础。 我想通这点后，就不再纠结模型厂商只有哪家笑到最后了。 因为未来必将是多模型共存、多层级并行的格局，Token（词元）也将会被计入到企业的会计成本之中，并反映到企业的产品和服务之中。 比较值得关注的一点是，AI时代Token所代表的服务经济和传统的人力服务经济，成本曲线可能是完全反过来的。由人所提供的服务，长期要求的是报酬上升，这也是为什么服务业占比高的经济体，服务更贵。但 Token 服务恰恰相反，价格长期只会下降，当 Token 逐步替代掉一部分原本需要人力智力才能完成的工作，这部分成本不但不会随时间上升，反而会持续走低。 这可能也是这一波AI的红利之一。 ------------------------- 3、这个Token (词元) 服务都有谁在卖？ - 闭源模型厂商 - 开源模型厂商 - 开源模型托管商 - 大模型聚合器、中转站 1）闭源模型厂商：直营为主，分销为辅 最直接的模式。OpenAI 卖 GPT 的 Token，Anthropic 卖 Claude 的 Token。模型自己训的、API 自己提供、定价权在自己手里，产品和渠道都是自己的，跟品牌直营店一个逻辑。当然作为最顶级的模型，难免会被接入像一些API中转站，或者Open Router这样的大模型聚合平台被动分销。 2）开源模型厂商：开源也挺赚钱的 开源模型谁都可以拿去用，很多人不想自己本地跑，因此催生出了一批开源模型托管商，他们可以帮你跑模型，并按 Token 收费。但这就引出一个问题：Token 的钱都让模型托管商这些中间商赚了，开源模型的开发者自己怎么赚钱？这一点，至少中国的开源模型厂商，走的很灵活。 像Minimax，Kimi，Zhipu，它们都有自有的 API 直售，更多面向开发者群体，并且也都有自己的 Coding Plan 订阅包，把按 token 计费玩出了订阅制，完全是中国移动卖流量的玩法。而OpenClaw 这波更是让它们赚得盆满钵满，各自推出了品牌化的 Claw 产品，帮用户把 OpenClaw 部署好，底层跑自家模型，Token 消耗从自家 API 走。 3）开源模型托管商：帮别人跑模型，赚差价 对于那些没有能力或意愿自己卖 Token 的开源模型来说，托管商就是它们触达用户的渠道。它们帮开发者跑模型、按 Token 收费： - Together AI / Fireworks：自有 GPU 集群 + 极致推理优化，核心竞争力是翻台率，同样的卡单位时间能吐出更多 Token。 - Groq：自研 LPU 推理专用芯片，不用传统 GPU，核心竞争力是极致速度，跑 Llama、Qwen 等开源模型比 GPU 快。 - Cloudflare Workers AI：全球 300+ 边缘节点，跑 Llama、Mistral、Qwen，最近还加了智谱 GLM 和 Kimi，核心竞争力是低延迟 + 开发者生态 - AWS Bedrock / Google Vertex AI — 企业级云平台，跑 Llama、Mistral 等主流开源模型，核心竞争力是客户的数据和基础设施已经在这些云上了，迁移成本低 4）大模型聚合器：一个入口管所有模型 闭源和开源的大模型越来越多，而不同场景适合不同模型，不同模型的优劣势不同，对开发者来说，一个个去接不同厂商和托管商的 API，管理起来很痛苦。于是催生了 OpenRouter 这类聚合器，可以接几十个模型，开发者在一个地方统一管理、按需切换即可。 OpenRouter按照批发转零售的模式盈利，各家模型厂商把自己的Token分销出去。而 OpenClaw 这波直接让 OpenRouter 上中国模型的消耗量暴增，前十名 Token 消耗量中，中国模型占了 61%，前五有四个是中国的。 而围绕这条 Token (词元) 产业链，也衍生出了一些其他的参与者和新需求： 第一是一些推理优化引擎，vLLM、SGLang 这些开源项目，在大家对效率极致追求的当下，通过对硬件算子层面（更高效地利用 GPU 计算单元，减少内存碎片和带宽瓶颈）以及 LLM 算法层面（让多个请求共享已经算过的内容，更聪明地管理显存）的优化，提升同一张卡在同一时间内的 Token 吞吐量。 它们自己不面向终端用户收费，但 Together AI、Fireworks 这些托管商底层用的就是这些技术。也有不少自己本地跑开源模型的开发者，会直接使用 vLLM 或 SGLang 来搭建自己的推理服务。 第二是对Token消耗的优化需求，当 Token 消耗逐渐常态化，自然就会有人开始琢磨怎么省钱，也有不少人早就抱怨OpenClaw高昂的Token消耗，那么，帮你预览一次 Prompt 会消耗多少 Token、建议怎么优化 Prompt 来降本、甚至自动帮你选性价比最高的模型和服务商的产品，就很有市场了。 ---------------------------- 4、AI经济时代，真正的机会在哪？ 我觉得 Token 经济的红利，属于把廉价的 Token 加工成更有价值的 Token 卖出去的人。 1）如果你有能力，就做一个模型，哪怕是微调的 你不需要从头训一个 GPT，在开源模型基础上针对某个垂直场景做微调，只要在某个细分领域效果够好，就有人愿意按 Token 付费调用你的模型。前面说了，Token 是服务，服务市场天然分层，通用大模型吃不掉所有场景，垂直微调的模型在自己的领地里反而更有定价权。 2）做一个新时代的产品，开放 API 你的产品底层消耗 Token，但你的产品本身也可以对外输出能力，你开放 API，让别的开发者和 Agent 来调用。你买入底层模型的 Token，加上你的产品逻辑和数据，产出更高价值的 Token 服务卖出去。这跟传统行业买原材料、加工、卖成品的逻辑是一样的。 3）写 Skill，做 Agent 每一个被广泛使用的 Skill 和 Agent，背后都是源源不断的 Token 消耗。你写的 Skill 越好用、越多人用，你帮模型厂商卖出去的 Token 就越多。这不是你直接卖 Token，但你是这条产业链上的分销渠道。 而不管你选哪条路， 你的护城河在我看来最终都会归结为三样东西： 算力、算法、数据。 算力影响你的吞吐量 算法影响你的效率和成本 数据决定你是不是不可替代

Token 这词简直是中文译者的仇人，特么的短短几年已经翻译五六次了： 计算机：令牌 币圈：代币、通证、数字凭证 游乐场：游戏币 现在 AI 又给翻译成了词元 我说实话我非常不喜欢“词元”和“文令”，雅是雅了，不信不达，太雷霆了。 我觉得 Prompt 就叫”提示词“。 而 Token 最好的翻译可能是“点卡” 😂

今天人民日报把Token的中文名字给定下来了，叫词元。 Token终于出圈了，但不是咱们的Token，连“令牌”的名字都换了。 看到的第一时间打开币安钱包和GMGN看有没有冲的机会，好歹这也是可能未来全网反复提及的新词，还是中文，不应该是BSC拿手好戏么？ 然后发现一大堆 $词元 里竟然最大只的也就180K，感觉市场情绪又回到比较枯的状态了。 我有段时间没冲meme了，问了几个朋友了解情况，他们说也有可能是阿峰最近干死了奶牛，成了BSC meme界头号祸祸，不但变本加厉撸小盘，还嘎嘎割跟单，搞的很多人不想玩了 😂😂😂 但上次就是最枯的时候出了龙虾，谁知道呢？

Token到底是什么？一条视频看懂Token全产业链与核心投资逻辑。 ✅ Token到底是什么：AI最小语义单位，两会官方定名“词元”，计费、交易、算力的核心载体 ✅ 电力换皮出海：中国绿电过剩、弃风弃光，如今变成算力→封装成Token→卖向全球 ✅ 一度电变几倍价值：西部0.15元风光电→GPU→Token→跨境变现，全程无电缆、零关税 ✅ 完整产业链+核心公司：模型、算力、IDC、芯片、绿电、调度全环节龙头名单 AI的尽头是算力，算力的底层是电力，而Token，就是连接一切的超级货币！ 看完这条视频，你才真正看懂AI时代的财富密码👇

我们的自建AI模型API聚合平台终于上线了！！！ 1. 1 key调用全模态AI模型，覆盖文本，图像，音频，视频 2. 原厂直连，非中转 3. 全球加速，海外模型访问稳定，不用自建代理 4. 统一管理，账单/用量/权限 一站式控制台 5. 同时支持多key管理 ，可按团队/项目拆分 具体折扣信息，请联系 Telegram：@dianmircloud #token# #词元# #claude# #openai# #chatgpt# #模型调用# #大模型#

电信将推出天翼 Token 币和 Token权益，这是什么，为何三大运营商开始全面推广Token套餐？ 中国电信推出系列试商用Token套餐，分为三类：面向开发者及中小微企业客户，推出基础版、专业版、旗舰版三档Token Plan，每个月资费价格分别为39.9元、159.9元、299.9元，分别对应每月1500万Tokens、7000万Tokens、1.5亿Tokens；面向个人及家庭客户，推出轻享版、畅享版、尊享版三档Token Plan，每个月资费价格分别为9.9元、29.9元、49.9元；面向Token生态合作伙伴，中国电信即将推出天翼Token币和Token权益。 上海移动推出Token通用服务，实现 “一号通用、跨平台使用、话费支付”，并联合腾讯推出AI原生工作台，以低成本、便捷化方式让市民与小微企业轻松用AI能力，1元40万Tokens，实现 “一个额度、一个价格、任选模型”，还可支持话费账单支付。 上海联通发布政企全栈AI产品体系，推出多元化算力服务、多档Token产品及融合套餐，启动算力普惠行动，并升级模型服务、数据平台与智能体超市，覆盖数据治理、模型调用、应用开发全流程，助力企业轻量化、低成本实现数智化转型。 上海联通发布政企全栈AI产品体系，推出多元化算力服务、多档Token产品及融合套餐，启动算力普惠行动，并升级模型服务、数据平台与智能体超市，覆盖数据治理、模型调用、应用开发全流程，助力企业轻量化、低成本实现数智化转型。 AI浪潮下，大象能否再次起舞 2026年5月17日，世界电信日。这一天，中国电信、中国移动、中国联通不约而同地扔出了同一枚棋子——Token套餐。 中国电信推出系列试商用“词元（Token）套餐”，面向个人用户每月9.9元起，含1000万Tokens；中国移动上海公司推出“魔力算”Token通用服务，1元可购40万Tokens；中国联通上海分公司发布多档Token产品及融合套餐。 这意味着什么？AI算力，正式进入“话费化”消费时代。蛰伏多年的通信大象，终于在AI浪潮中迈出了起舞的第一步。 一、黄金时代：曾经，大象是草原之王 把时间拨回二十年前。那时候，中国移动的短信拜年能让系统瘫痪，中国电信的固话装机要排队三个月。运营商的黄金时代，卖的是语音通话时长，卖的是短信条数，卖的是数据流量套餐。那是大象的巅峰时刻。 2012年，全球移动数据流量增长超过70%，中国移动的数据流量增长率超过150%。运营商手握网络、计费、用户三张王牌，是整个数字经济的“税吏”——所有互联网公司的业务，都跑在它们的管道上。但危机，也在这个巅峰埋下了种子。 二、管道化陷阱：大象沦为“搬砖工” 移动互联网时代来了。微信替代了短信，微信电话替代了语音通话，抖音和快手吞噬了流量，但运营商只收到“过路费”。互联网公司吃肉，运营商喝汤。 数据不会说谎。2025年，三大运营商营收增速全部跌至1%以内——中国移动增长0.91%，中国电信增长0.07%，中国联通增长0.68%。这是近年来最低的一年，行业彻底告别规模扩张时代。 更扎心的是利润。2026年一季度，中国移动归母净利润同比下降4.21%，中国电信下降17.08%，中国联通下降17.99%。传统业务ARPU值持续走低，流量红利已吃到尽头。 屋漏偏逢连夜雨。2026年1月1日起，流量、宽带等服务的增值税税率从6%上调至9%，年均税负增加数十亿元。运营商沦为了“哑管道”——用户用你的网，但不知道你的存在；互联网公司用你的网，但不给你分利润。大象被困在了自己的领地上。 三、Token时代：大象看到的新草原 转机出现在AI大模型的爆发。2026年3月，中国日均Token调用量突破140万亿，两年增长超千倍。每一次AI对话、每一段AI生成内容、每一个智能体执行任务，背后都是Token的消耗。 Token是什么？是大模型处理信息的最小基础单元。它有三个核心属性：可计量、可定价、可交易。这三个属性，恰好是运营商最擅长的领域。于是，从“卖流量”到“卖Token”的转型逻辑浮出水面。 中国移动董事长陈忠岳提出，要将Token打造成连接算力、模型、应用与用户的“通用货币”。中国电信董事长柯瑞文则强调，“Token经营的本质就是为用户提供AI服务”。这不是简单的计量单位替换，而是大象从“管道工”向“智能服务组织者”的角色跃迁。 四、三个有利：大象起舞的底气 第一有利：账户与计费体系——天生的“收银台” 运营商拥有全国最成熟的账户、鉴权、计费和清结算体系。10亿级用户、话费支付通道、按月结算习惯——这些能力是任何互联网公司都不具备的。当Token可以像话费一样按月购买、话费支付、跨平台使用时，运营商的天然优势就凸显出来了。 第二有利：政企客户与属地服务——深耕行业的“地头蛇” 运营商拥有覆盖全国的地市、区县服务网络，以及庞大的政企客户基础。AI落地的最大场景不是C端娱乐，而是B端产业赋能——智慧工厂、智慧医疗、智慧城市，每一个都是运营商深耕多年的领地。 第三有利：云网边端协同——算力时代的“基础设施之王” 运营商拥有从网络到算力、从边缘到中心的完整基础设施。中国移动的“云、管、端、边”一体化运营能力，中国电信的“智能云即Token经营体系”，都指向一个事实：在算力成为新水电的时代，大象本就是水电网络的所有者。 五、三个不利：起舞之路的荆棘 第一不利：定价混乱与标准缺失 目前，各家运营商的Token套餐定价差异悬殊。同样是1000万Tokens，中国电信定价9.9元，中国移动北京分公司定价24.9元。更核心的问题是，Token跨平台流通体系尚未建立。中国电信的Token主要适配自家星辰大模型，切换到其他模型后，可用额度会变动。Token要成为“通用货币”，先得解决“汇率”问题。 第二不利：平台公信力的悖论 运营商想做AI能力的中立组织者，但自己也在做大模型。中国移动MoMA平台既接入了DeepSeek、通义千问等外部模型，也接入了自研“九天”模型。这是一个经典的平台悖论：你既想当裁判，又想当运动员。外部模型厂商凭什么放心把客户关系交给运营商？这是大象必须回答的问题。 第三不利：从“卖资源”到“卖能力”的基因转变 过去二十年，运营商擅长的是卖带宽、卖流量、卖专线——卖的是标准化的资源。而Token经济的核心，是卖模型调用、智能体执行、行业场景能力——卖的是非标准化的服务。从套餐思维到编排思维，从单边经营到多边生态，这需要大象完成一次基因层面的蜕变。 六、悲观还是乐观？ 我的答案是：谨慎乐观。 悲观的理由是真实的：运营商的转型已有前车之鉴——云计算时代，它们也喊过“云网融合”，最终市场份额远不及阿里云、腾讯云。如果Token经营只是把“GB”换成“Token”，那不过是换汤不换药。 乐观的理由同样坚实：Token经济的核心是“服务组织”，而不是“资源售卖”。运营商在这条赛道上拥有互联网公司无法复制的优势——账户体系、政企关系、属地服务、合规能力。 最关键的是，这一次，大象不再单打独斗。中国移动联合阿里云、火山引擎等8家伙伴成立“Token应用生态联盟”，计划3-5年投入百亿级生态资源；中国电信也成立了覆盖产业链全环节的Token生态联盟。 “士别三日，即更刮目相待。”从语音到流量，从流量到Token，这头大象正在学习新的舞步。舞姿或许还不够优雅，步伐或许还有些踉跄，但这一次，它至少踏上了正确的舞池。星辰大海，征途在前。大象起舞，好戏才刚刚开始。 #AI# #AIAgent#

开源一套我的提示词合集 前几天，收到一位微信好友反馈，说使用了我不少公开的提示词，效果很不错 这一年来，公开分享了不少提示词，一直沉淀在飞书文档 为了方便大家更好的下载和迭代，今天抽空，把公开的提示词整理了下，通过GitHub开源给大家 目前已经拆分出 100 个左右的提示词，覆盖 9 类场景：AI方法、AI工作、AI学习、AI生活、AI教育、AI内容、AI编程、AI营销、AI思考等 尤其推荐的是里面的元提示词，包括简易版和进阶版，对我及不少朋友的帮助还是挺大的 后续，也会通过这个仓库，持续更新一些自己验证过的有价值的提示词 GitHub地址：

各国元首密集排队访华，中国外交局面空前改善。拜登时代辛辛苦苦构建的对华围堵圈已经彻底瓦解。将来也不可能重新建立。躺赢这个词的含金量还在上升。习近平真的应该感谢川家八辈祖宗。