一、 引言：提出问题与核心概念

1.1 引入主题与问题

当前，几乎所有主流大模型的定价方式，都离不开一个关键词——Token。无论是通过 API 接口调用，还是在网页对话中获得回复，你最终看到的账单，并不是“10 次对话多少钱”，而是“使用了多少 Token，单价是多少”。

那么，大模型为什么要选择这种听起来有点陌生的计费方式？

1.2 Tokens 的通用与 NLP 技术定义

在自然语言处理（NLP）里，Token 是模型处理语言的最小基本单位，可以是单个汉字、一个单词，甚至是单词的一部分。

它的概念类似于 CPU 中的“指令单位”，是衡量模型处理量的标准尺度。

以英文为例，Token 可能是一个完整的单词（如 “cat”），也可能是拆分后的词缀（如 “un-”、“break”、“able”）。

在中文里，由于汉字本身通常可以独立表达意义，一个汉字往往就是一个 Token。

1.3 Tokenization 简述

Tokenization 是将完整的文本转化为 Token 序列的过程，它影响模型的算力消耗和回答的精确程度。

• • 不同模型有不同的切分规则，例如 BPE（Byte Pair Encoding）、SentencePiece 等。

• • 同一句话在不同模型里的 Token 数可能完全不同，这也是跨平台计费差异的根源。

举个例子：

• • 在 GPT-4 系列中，“人工智能”可能被切成两个 Token：人工 / 智能

• • 在另一个模型中，可能直接视为一个 Token

对于用户，这意味着：一句相同的话，在不同平台的“计费长度”是不一样的。

二、 Tokens 的技术细节与计费基础

2.1 Tokens 的跨语言/跨模型对应关系

• • 中文

• • 腾讯混元：约 1.8 个汉字 ≈ 1 Token

• • 通义千问：1 个汉字 ≈ 1 Token

• • 英文

• • 平均 1 个 Token ≈ 3~4 个英文字母，或者 0.75 个短单词

• • 例如单词 “ChatGPT” 在有些模型中是 3 个 Token，在另一些模型中可能是 4 个 Token

2.2 中英文 Tokenization 实例

假设句子：

• • 中文：“我喜欢人工智能”

• • 在某些模型中：我(1) 喜(2) 欢(3) 人(4) 工(5) 智(6) 能(7) → 7 个 Token

• • 在另一些模型中：“人工智能”直接识别为一个整体词 → 总共 5 个 Token

• • 英文：“Artificial Intelligence is changing the world”

• • 可能 Token 数 = 7（每个单词一个 Token）

• • 也可能拆得更细，达到 8 或 9

这种切分差异，直接决定相同输入在不同模型的费用不同。

2.3 核心总结

Token 是大模型运算的“计数单位”，它对模型而言相当于一条需要处理的基本数据段。

而算力消耗与 Token 数量成高度正比，因此它成了跨平台通用的“结算货币”。

三、 为什么大模型要按 Tokens 收费？

3.1 精准映射资源消耗

大模型推理的成本由多个环节组成：

• • 计算：每个 Token 都需要经过多层神经网络运算，背后可能是数百亿甚至上千亿个参数的矩阵计算。

• • 存储：更多 Token 意味着更多上下文需要保存在显存中，增加 GPU/TPU 的负担。

• • 时间：生成一个 Token 需要持续计算，生成越多越耗时。

因此，按 Token 收费可以在技术上对算力消耗进行精确映射，让定价更合理。

3.2 商业模式优势

• • 公平：简单问题少花钱，长篇分析多付费。

• • 透明：用户能通过 API 返回的 Token 消耗统计，准确预测支出。

• • 成本分摊：厂商巨额的研发与硬件投入，可以被高使用量用户更多承担，避免让低频用户为大客户“买单”。

四、 Tokens 收费、API 调用与订阅制的区别对比

4.1 按 Tokens 收费

优点：与实际计算高度挂钩，准确反映算力消耗。
缺点：普通用户需要学习 Token 概念，初期理解门槛相对高。

灵芽API中转直连，https://api.lingyaai.cn

4.2 按 API 调用收费

优点：用户易懂，不需要关注文本长度。
缺点：无法区分一次 10 字的查询与一次 3000 字的分析所需的成本巨大差异，对平台不够公平。

4.3 订阅制收费

优点：适合有稳定使用量的企业或个人，支出可预测。
缺点：超出套餐后依然可能触发 Token 计费机制。

4.4 混合模式

不少厂商会采用订阅+Token 双轨：套餐内提供基础 Token 额度，超过部分按使用量计费。这样既有稳定收入，又能兼顾重度用户需求。

五、 主流大模型 Tokens 收费模式对比示例

5.1 介绍

多数厂商会区分 输入 Token 与 输出 Token 价格，因为生成内容（Output）比单纯读取内容（Input）计算更复杂。

5.2 实例对比

• • Claude Opus 4.5

• • 特点：高精度回答，输出 Token 单价比输入高出约 50%

• • 场景：适合需要长篇内容生成的专业用户

• • Gemini 3 Pro

• • 支持多模态 Token 换算（文字、图片描述、音频字幕等统一以 Token 计价）

• • 对输入与输出定价接近，方便跨模态应用

• • GPT 5.1 Pro

• • 提供订阅+Token 额外购买模式

• • 优势：付费层级灵活，用户可按需扩展算力额度

5.3 总结

由于分词算法、语言结构和商业策略各异，跨平台的 Token 单价和实际消耗可能差距很大。企业迁移模型平台前，必须做成本预估。

六、 结论：Tokens 作为 AI 商业化的主流趋势

6.1 核心观点重申

按 Token 收费不仅是技术上与算力匹配的选择，也是商业模式上更公平、可标准化的方向。它让模型的运算成本、用户使用价值和平台收益三者形成平衡。

6.2 展望

未来，随着多模态 AI 普及，Token 将不仅代表文本，还可能成为衡量图片像素量、音频长度、视频帧数等各种模态数据的统一成本单位，类似“AI 世界的通用货币”。随着标准化推进，跨平台 Token 换算可能成为行业趋势。

附录：跨平台 Token 成本对照表（示例数据）

说明与阅读提示：  

1. 表格数据为示例或根据公开信息估算，不代表最终商业报价，具体以官方定价为准。

2. “中文 Token 换算规则”反映了分词算法对中文处理的差异，这会显著影响计费成本。

3. 一些平台在订阅套餐外，会额外按 Token 计费，因此企业使用前建议先进行算法切分测试。

4. 对英文用户而言，理解 1 Token ≈ 0.75 单词的经验值有助于预算编制；对中文用户而言，则要关注分词算法差异。